高低点的预测
设A、A2、B,为表达式，定义运算R和它的逆运算S,此两运算适合结合律，定义预测式
B2 =A2RB,SA,其中A、A2同时为循环高低点。
1.首先我们取R为“加法”运算，S为“减法”运算:
(1)取A.、A2分别为高点H、H2,取B为低点L，则利用(2)式可预测第二个低点L2
L2=H2 +Lq - H;
例如，取1993年深证指数的两个高点368 (1993 年2月22日)、268(1993年12月13日)及一个低点194 (1993 年7月20日)，即可利用上式预测另一低点为L2=286+194 -386=94点(1994年7月29日)。
(2)取A、A2分别为低点L、L2,取B为高点H，类似可得预测式
H2=Lz +H-L
例如，取深市的两个低点194 (1993 年7月20日)、94 (1994 年7月29日)及高点334 (1993 年8月17日)，利用上式同样可预测出1994年的高点为94 +334- 194=234点(1994 年9月13日)。
这两种预测方法通常应用于深沪股市的次级行情，读者不妨在深沪股市的次级行情中找出例证。
下面让我们以深市1994年的最低点为对称点，通过观察深圳股市综合指数1991年至今的走势图，我们发现，深圳股市的循环高低点之间存在着一-定的对称关系。例如，以334点和1994年的最低点为基准点，1993 年最低点对应1994年最高点(前面已算出它们之间的量化关系)、高点280 (1993 年11月22日)对应1995年的最低点112 (1995 年4月27日)、1996年最低点对应1996年的最高点;取深市1993年最高点和1994年的最低点为基准点，则深市历史最低点对应1995年最高点、1993 年8月17日的循环高点对应1996 年的最低点、1994年的循环低点128.8对应1996年7月底的循环高点。这些对称点之间存在着微妙的量化关系，它们和预测式(2) 竟如此契合，真是让人信服。下面我们利用(2)式给出它们之间的量化关系(其中1993 年最低点的对称点前面已给出量化关系)。
2.设R为“乘法”运算，S为“除法”运算。仿前我们同样有
Ly=H2 xL/H
H2=LxH,/Li
利用(3)和(4)式我们有112. 13=334 x94 :280 (1995 年4月27日112.04点，另外280 x94 +234=112. 46); 45 x368 :94=176. 17 (1995年5月22日175.71 点); 368.84 x94.77 + 334.67 = 104.45 (1996年1月23日104. 90点，另外310.46 x94.77 + 280.25 = 104. 99); 368.84 x94.77 + 128.8 =271.39 (1996年7月30日271.54点)
此外，1992 年的低点分别和1994年、1996 年的低点及1996年的高点之间也存在量化关系，读者可以自行研究。前面例子中有两例是利用(2) 式通过复合运算得到的，(2)式是抽象的运算式，有兴趣的读者可以把R和S定义为其他运算，也可去掉结合律，运算按自右向左法则进行，拓广定义，自行研究深沪股市高低点的关系。具体做法是:设Ap、A2、B为表达式，定义两种运算R和S，定义预测式
B2 = A2R(B,SA{)
例如，①取A2为常数a,定义HSL=H-L, R为通常的“乘法”运算，则由(2)'式我们可以得反弹或回档预测式
B2=a(H-L)
②取A为常数a, A2=L, B=H-L,定义R为“加法”运算，S为“乘法”运算，则由(2)'式我们可得， 上升或下跌目标价位预测式
B2=(1 -a)L + aH (5)③定义BSA=(B/A)*, R为“乘法”运算，则此时(2)’式成为预测式
B2 =A2( B/A)2
④取A2为常数100, B=C-L, Aj=H-L,定义R为“乘法”运算，S为它的逆运算，则由(2)'我们可得预测式(1)。
⑤定义nRe=19n+5(1-(-1)*)/2+e,, eSAj=8， 以B,=8、A2=n代入(2)'式，则我们可以得下面关于时间的预测函数(6)式。
可见，预测式(2)'是高度抽象的预测式，包括了本文的全部预测式。
