经过近1年的潜心研究,我们初步完成了三个重磅研究成果,分别是周期分析理论、价值中枢理论以及回调比例规律。我们倾向于将其称之为黑科技,并据此开发了一个可独立运行的黑科技小程序。    作为系列报告的第一篇,本报告主要介绍最重要的黑科技周期分析理论的基本原理。周期分析理论认为,资本市场上绝大部分的价格序列波动都可以看成是多个不同周期函数叠加后共同作用的结果,一旦能有效识别出价格序列中若干个重要的周期波动特性,则有可能准确的把握住市场的运行规律。但遗憾的是,传统的识别周期波动特性的算法,比如信号处理领域的方法论,可能难以很好的把握资本市场上日K线甚至周K线级别的周期波动规律。    本报告最重要的贡献在于: 1)提出了一套完全独立于信号处理方法论的算法,可以在即使周期不够稳定的情形下都能较好的找出最为重要的周期,从而可以处理日K线以及周K线级别的周期波动问题。 2)基于识别出的周期波动特性,将其转化为一套特殊的双均线系统。该双均线系统可以在不引入任何参数以及无需任何特殊处理的情形下,完全避免传统周期分析过程中难以处理的混沌现象的干扰,并且具备十分有效的自适应能力。    用一句话来总结周期分析黑科技的优点:这套系统是一个自适应能力较强的、无参数的、抗干扰能力较强的简单均线系统。    周期分析模型与传统的量化模型或量化系统的最大不同点在于,该模型是一个数学驱动,而不是数据驱动的运行体系,只要某数据序列存在较为明显的周期波动特性,该模型就有可能会有效,而且无需设置任何参数或者更改任何基础假设。    周期分析模型的应用极为简单,只要输入给定的标的,理论上我们的算法将自动给出该标的在月K线、周K线、日K线上存在的周期特性,以及各周期的运行方向和潜在目标位。    风险提示:根据历史信息及数据构建的模型在市场急剧变化时可能失效。

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