离散系数 又称变异系数 说明 源码

定义：离散系数，离散系数又称变异系数，是统计学当中的常用统计指标，主要用于比较不同水平的变量数列的离散程度及平均数的代表性。
引用网上的一个例子说明 平均值、标准差和离散系数。
假设存在A、B两组数据，A组为{1、4、7、10}，B组{4、5、6、7}，通过计算，我们不难得出A、B两组数据的平均值都是5.5。平均值有什么意义呢？它反映数据的中心点。上述A、B两组数据的中心点都在5.5这个位置。我们再进一步观察不难发现另一个有趣的问题——A组数据基本远离平均值，而B组数据基本围绕在平均值附近。那么这种距离平均值的远近用什么来度量呢？统计学上引入了“标准差”概念，标准差越趋近于0，说明数据的分散性越小，集中性越理想。通过计算，我们得出A组的标准差为6.71，B组的标准差为2.25。说明B组分散性小于A组，B组集中性优于A组。由于数值动态变化现象极其复杂，标准差的大小难于准确表达数值的分散程度，因此统计学上又引入另一个概念——“离散系数”，离散系数=标准差/平均值。离散系数越小，数据集中性越优。上述A组数据的离散系数为6.71/5.5=1.22，B组数据的离散系数为：2.25/5.5=0.41。到此，不用说你也看出上述A、B两组数字的集中性、离散性的优劣了——B组数据的离散系数远小于A组数据，B组数据的集中性明显优于A组。
上述统计学知识与离散系数与股票有何相关呢？经研究，探索、发现三个重要现象：
1、股票的运行总是呈非线性的波段周期运动——设动态离散系数为X，当X从（-∞＜X＜0，0＞X＞-∞）区间的最高值发展到（∞＞X＞0，0＜X＜∞）区间的最低值时，股价完成一个波段上涨运动。当X从（∞＞X＞0，0＜X＜∞）区间的最低值发展到（-∞＜X＜0，0＞X＞-∞）区间的最高值时，股价完成一个波段下跌运动。上述两者结合起来，就组成股票的一个非线性波段周期。每只股票都存在这样的周期，只是周期大小、长短的不同（即非线性）。
2、离散系数X位于（-∞＜X＜0，0＞X＞-∞）区间的运行轨迹呈开口朝下的抛物线，存在着一个最大值。当X为最大值时，股价存在一个最佳的波段底部，当离散系数从该最大值变小，比如前天-0.42，昨天-0.30，今天-0.39，它告诉你明天是买进的时候了。
示意图：



3、离散系数X位于（∞＞X＞0，0＜X＜∞）区间的运行轨迹呈开口朝上的抛物线，存在着一个最小值。当X为最小值时，股价趋于上涨最佳状态，特别是该最小值趋近于0（比如0.08、0.15等等）时，股价会出现巨幅拉升，甚至出现涨停板。当X从该最小值变大如前天0.42，昨天0.30，今天0.39，它告诉你，明天是出货的时候了。
示意图：




该程式系根据此原理而作，虽然所示意的相对符合该原理，但并非每个股票都符合该规律。需要不断地改进方可适应各个股票的走势规律。此仅仅做抛砖引玉，有大能者望能加以改良。
使用方法基本似上所述，具体的个股规律请各位同学使用中不断探索。该程式一定还存在需要改进之处。此处所示并不非常合理。但仅仅作为一种思路和理念提供指标爱好者研究~！！！

0;
A_Q:=IF(C>REF(C,1),C,REF(C,1));
A_1:=REF(A_Q,20)-REF(A_Q,21);
A_2:=REF(A_Q,19)-REF(A_Q,20);
A_3:=REF(A_Q,18)-REF(A_Q,19);
A_4:=REF(A_Q,17)-REF(A_Q,18);
A_5:=REF(A_Q,16)-REF(A_Q,17);
A_6:=REF(A_Q,15)-REF(A_Q,16);
A_7:=REF(A_Q,14)-REF(A_Q,15);
A_8:=REF(A_Q,13)-REF(A_Q,14);
A_9:=REF(A_Q,12)-REF(A_Q,13);
A_10:=REF(A_Q,11)-REF(A_Q,12);
A_11:=REF(A_Q,10)-REF(A_Q,11);
A_12:=REF(A_Q,9)-REF(A_Q,10);
A_13:=REF(A_Q,8)-REF(A_Q,9);
A_14:=REF(A_Q,7)-REF(A_Q,8);
A_15:=REF(A_Q,6)-REF(A_Q,7);
A_16:=REF(A_Q,5)-REF(A_Q,6);
A_17:=REF(A_Q,4)-REF(A_Q,5);
A_18:=REF(A_Q,3)-REF(A_Q,4);
A_19:=REF(A_Q,2)-REF(A_Q,3);
A_20:=A_Q-REF(A_Q,2);{迷糊鱼2010编写}
A_M:=(A_1+A_2+A_3+A_4+A_5+A_6+A_7+A_8+A_9+A_10+A_11+A_12+A_13+A_14+A_15+A_16+A_17+A_18+A_19+A_20)/20;
F_C:=POW((A_1-A_M),2)+POW((A_2-A_M),2)+POW((A_3-A_M),2)+POW((A_4-A_M),2)+POW((A_5-A_M),2)+
POW((A_6-A_M),2)+POW((A_7-A_M),2)+POW((A_8-A_M),2)+POW((A_9-A_M),2)+POW((A_10-A_M),2)+
POW((A_11-A_M),2)+POW((A_12-A_M),2)+POW((A_13-A_M),2)+POW((A_14-A_M),2)+POW((A_15-A_M),2)+
POW((A_16-A_M),2)+POW((A_17-A_M),2)+POW((A_18-A_M),2)+POW((A_19-A_M),2)+POW((A_20-A_M),2);
B_Z:=SQRT(F_C)/100;
B_Y:B_Z/A_M,COLORCYAN;