說到這個，雖然我不知道這理論是怎麼運作然後處理股市的東西
但我所知道的以物理學要處理股市或金融的東西就是用隨機漫步
只可惜隨機漫步都跟你說了，股市這種東西是無法預測的
你可以用寫論文的態度去用這個方法建立一個屬於金融世界的模型
然後再去測試，建立模型用歷史資料，但要修正或實際運用時請用後面來的DATA
原則上可能要經過一到兩個多空大循環才能修正完畢
我之前論文是學類神經網路，老師在課程上要我們把類神經網路套用在股票上面
倒了幾年的DATA之後讓他學習，結果正確的機率也不到5成，那乾脆擲銅板還比較快
(但目前有大數據分析，可以再結合大數據分析變成深度學習，搞不好準確度會提高不少)
至於推文有人說是五成，我想起了一個課堂上笑話
老師要我們建一個數學模型 ( 作業研究 )
建模型預測當年度是藍的當選還是綠的當選總統，劈哩啪啦列一大堆數學式
還真的丟到電腦裡面去算，算出來結果 五五波
同學私底下就笑說，旁邊的阿貓阿狗都知道是五五波，只有老師你不知道......
※ 引述《peter308 (pete)》之銘言：
: 今年的諾貝爾物理獎頒給了 Kosterlitz Thouless 和 Haldane 三個人
: 在拓譜材料相變理論的貢獻
: 可是 KT 相變理論有一個叫做重整化群的數學技巧可以用來預測
: 接近物質相變的時候 臨界指數的變化的行為
: 這個重整化群的數學技巧跟股市的關係比較密切
: 如果把股票交易市場看成是一個"物理系統"
: 如果把股市的崩盤看成是一種相變現象
: 能否利用重整化群理論去監測股市的"臨界指數"的變化
: 一旦出現要相變的precursor 馬上出脫持股
: 這樣有辦法套利嗎???
: 請問各位大大~~