可公度性预测入门1_数据选择可公度性是所有非随机数据都具有的一个规律，简单的理解（后面还有复杂一些的理解），就是周期性。下面以股票预测为例，详细说明。大家可能会想，股票分析工具大把，弄个可公度性干嘛？原因很简单：可公度数据几乎是不可操纵的！有点兴奋了吧?泼点冷水，想学了这个立马发财的请绕道，原因后面说。做可公度性预测第一件事就是数据点选择，预测是通过软件对数据关系进行运算，分析出其相互关系，股票信息是海量的，而可公度预测软件在处理超过一定数量的数据是运算时间将长得不可接受。根据计算机配置，若果进行三元可公度分析，这个一定数量大概是15-30之间，但数据量并不是越大越好，通常10-15个数据，就已经可以提供有参考价值的数据了。具体多少个数据合适，和数据的特征有关系。可公度性越低，需要的数据量越大。除了数据的量，还有一个重要的问题，就是数据的代表性。拿股票来说，可以是高低点的时间，天量地量的时间，指标特殊形态的时间，涨跌幅度超过某个比例的天数等等。比如选择A股指数的高点的时间，转换为距某一时间点的天数，将这些高点天数输入可公度预测工具进行运算（本网有下载），由于可公度特性和多数据点相关，因此基本没办法骗线。是不是一定用日线呢，当然不是，有时候用周线、月线，或3天线、N天线更合适。一切视分析效果和数据特点而定。股票的选择：建议选择大盘指数或大盘股，因为可公度就是从研究天文、洪水等自然现象总结出来的，估计接近自然波动的股票更适合这个方法（一家之言）。可公度性预测入门2_二元公度在可公度预测中，元简单的说就是计算公式中参数的个数，比如在二元计算中M=A-B,A和B就是两个元，二元公式，可以理解为两个数据点的间距，比如一个高点在132日，一个高点在154日，M=132-154，绝对值是22天，这个22天是一个周期，这个周期是否多次出现，可以用二元公度来计算举例如下：15，46，65，83，91，104，114，179，输入可公度预测工具0.65点二元公度数值_8出现频度2数值_10出现频度2数值_13出现频度2数值_18出现频度2数值_19出现频度2数值_21出现频度2数值_23出现频度2数值_26出现频度2数值_31出现频度4数值_37出现频度2数值_39出现频度2数值_45出现频度2数值_49出现频度2数值_50出现频度2数值_58出现频度2数值_65出现频度2数值_68出现频度4数值_75出现频度2数值_76出现频度2数值_88出现频度2数值_89出现频度2数值_96出现频度2数值_99出现频度2数值_114出现频度2数值_133出现频度2数值_164出现频度2可以看出31和68两个周期出现的频度最高。可公度预测入门3_二元外推当我们用二元公度式求出一组数据中所包含的周期后，下一步的工作就是外推出以后的值了。比如上个例子中31和68出现的频度高，我们就以此外推，将后面几个数加上31或68，就是外推值，比如164+31=195，得到一个外推值，133+68=201，得到另一个外推值。二元公度适合相对较大数据量的处理，不同周期频度相差大比较好用，比如某几个周期出现频度特别高，这样外推出来的东西才有参考性。如果数据周期分布均匀，就不好用了。上一节中的例子是用0.65版算的有点问题，频度比实际高两倍，0.66版纠正了这个问题。当数据的二元频度分布不理想时，应该使用三元公度，股票预测特别适合三元公度，原因是三元公度本身就有外推功能，运算速度适中，更重要的是，对不适合二元公度的周期分布比较均匀的情况也能做出有效的分析。经常碰到朋友问，可公度能预测彩票吗？如果是单个数字而言，是不能的，您可以找些彩票数据试验一下，分布极其均匀，没有可公度性，如果是和值之类的分布特征，可能有些作用，但你照样会亏钱。下一节将是有关股票预测最重要的一节，讲述三元公度和虚原点，很多朋有用我的软件复算网上的例子，总得不到正确的结果，就是和虚原点有关。可公度预测入门4_初试三元现在我们来尝试一下三元公度式。三元公度的计算公式是:M=A+B-C，但把他看成M=C+(B-A)可能更好理解一些，比如：A=1980,B=1986,C=1992,那么M=1992+(1986-1980)即事件发生间隔为1986-1980=6年，从事件的最后一个发生年份外推一个周期，得到M=1998，注意，我说了“看成”，看起来这和...
