这是一部讲述股市中长线投资技巧的书稿。作者围绕K线，结合均线、成交量和时间周期来研判股票目前所处的位置，从而能以较低的成本买入股票，持股待涨，实现盈利。此外，在书中，作者还介绍了其独创的K线熵值理论，将热力学中“熵值”的概念引入股市投资，向读者介绍如何在“混乱”与“有序”的市场循环中获利。
热力学中，有一种表征物质状态的参量，叫作“熵”，指的是体系混乱的程度，如果把股票的每一股看成组成物质的原子，每一手股票可以看成原子结合在一起产生的分子，这种“分子”的运动速度和排列方式就直接影响股票的熵值大小。这种把股票与热力学系统对应起来，通过熵值研究股票的价格和筹码稳定性的理论正是作者创立的K线熵值理论。
第六章 K线熵值理论
在热力学中，有一个表示物质状态的参量，叫作“熵”，其物理意义是指体系混乱程度的度量，通常熵用字母S表示。
在经典热力学中，熵值的变化可用状态函数dS＝（dQ/T）r，其中T为物质的热力学温度。dQ为熵增过程中加入物质的热量，下标r是指加热过程所引起的变化是可逆的。
熵值的大小从微观角度来看，体现在运动粒子的无序性。因此，当温度升高时，粒子热运动越剧烈，混乱度就越高，与之对应，系统的熵值就增加了。粒子的无序性除了体现在运动的速度外，还与粒子的排列方式有关，我们知道，同一种物质，固体状态下粒子的排列□为紧密，液态次之，气态的粒子间距相对较大，排列□为松散，无序性□大。因此当其他条件相同时，同样物质的固态、液态和气态熵值的大小依次增加。
在热力学中，有一个熵增原理，熵增原理指出，孤立系统的熵永不自动减少。如果我们要减少一个系统的熵值，只有通过外部作用才能实现。
看到这里，可能有些读者觉得莫名其妙：股票究竟怎么能和热力学上的概念扯上关系呢？然而，我可以肯定地告诉大家，股票的运行方式与热力学系统中的熵值变化情况有着极其相似的原理。
从微观角度来看，影响一个热力学系统的因素就是粒子的运动速度和排列方式。我们定义股票的熵值，可以把每一股看作组成物质的原子，每一手股票可以看成原子结合在一起产生的分子，分子的运动速度和排列方式直接影响股票的熵值大小。
那什么是“股票分子”的运动速度和排列方式呢？在热力学概念中，分子的运动速度与温度有关，温度升高，单个分子的能量就会增加。而热力学上的温度增加对应的是股票的价格上涨，单个分子能量增加对应的则是每一手股票的市值增加。而“股票分子”的排列方式可以理解为股票筹码的稳定性，筹码越稳定，股票的熵值就越低。
据此我研究了市场多只股票的运行方式，总结出了K线的熵值理论。
在熵值理论中，首先定义股票是一个相对独立的系统，这个系统拥有一个状态值——也就是这只股票的熵值。关于股票熵值的具体数据，因讲述繁杂在这里不做定量介绍，但各个影响因素与股票熵值的关系，本章我将进行详细讲解。
□□节 K线熵值的基础影响因素
与热力学中的熵值相同，K线的熵也是一个状态函数。研究K线的熵值，主要是研究它的变化情况。通过判断其变化情况了解股票发生的具体变化，判断股票所处的状态，推断未来股票可能的走势。
一、基础影响因素A：价格
引入熵值概念，主要是因为股票市场与热力学系统有极为相似的特点。一个相对独立的气缸，里面有许多气体分子，就像是一只股票拥有很多筹码一样。股票的上涨过程就与气缸气体升温过程类似，分子温度上升，其分子运动的速度加快，熵值增加。相同点是，在股价上涨过程中，股票筹码的运动速度也同样加快，股票的熵值同样增加。所以很明显，单只股票的熵值与这只股票的价格变化正相关。
价格相当于系统的温度，也是单位筹码具有的能量，所以价格越高，系统的熵值也越高。
二、基础影响因素B：筹码分布情况
在一个独立系统中，温度相同的情况下，分子越无序，其熵值越大。同样，对于一只股票，筹码分布越规律，其熵值越小；筹码分布越散乱，股票的熵值越大。
根据以上两个基础影响因素对股票熵值产生影响的占比情况，我在股票的一轮大的运行周期内截出了四个区间：机会区间、□□段价格影响区间、高风险区间、第二段价格影响区间。与之对应，每轮周期都会产生四个临界点，我把它们称为混乱点Ma、Mb与有序点Oa、Ob。
三、混乱点与有序点
在股票运行的过程中，在某些因素的影响下，股票会进入高风险区间与机会区间。在高风险区间，股票已经不可逆地进入了□后的筹码配发阶段，在这个阶段，即使未来还有一定的上涨空间，也应该果断地卖出手中的持仓。而进入高风险区间，需要突破一个临界点，在K线熵值系统中，这个临界点之上，股票的换手率大增，筹码的混乱程度急剧增加，这个临界点，我把它称作混乱点M；同样，进入机会区间，也要突破一个临界点，这个临界点之下，筹码渐渐开始变得有序，筹码的稳定程度成为熵值的主要影响因素；这个临界点之上，价格的变化更大，对熵值的影响更加明显。这个临界点，我把它称作有序点O。相邻的混乱点与有序点之间的部分，价格因素对股票系统的熵值影响较大，我把它称作价格影响区间。通常，股票的一轮完整轮回周期会产生两个有序点Oa、Ob和两个混乱点Ma、Mb。
在图6-1-1中，航天晨光（600501)经历了一个完整的轮回周期，图中两个有序点分别为Oa、Ob，两个混乱点为Ma、Mb。在月线图中，我们可以很清晰地看出，Oa之后，下方出现成交明显放大的情况，一直到Ob处，股价都处在一个相对较低的位置。Ob处之后，股价开始加速上涨，但初期的换手率不如Ob处。股价上涨一段时间后，Ma点换手率明显放大，一直到Mb点之前，股票连续在高位换手，这个区间风险非常高。之后，大资金基本完成了出货，下跌过程中的换手率明显低于Ma和Mb之间的高风险区间。
Oa与Ob之间的机会区间是长线投资者较好的入场机会，大资金长线投资者在这个区间买进锁定筹码，随着越来越多的筹码被锁定，股票的熵值迅速减小。Ob与Ma之间是广大投资者股民□爱的主升段，股票价格上涨，同时市场热度不断增加，股票熵值也随着股价水涨船高。Ma与Mb之间，市场情绪火热，聪明的大资金开始离场，股票换手率迅速增加，股价整体呈震荡状态，实际涨幅不大。Mb之后，股价开始走低，买盘相对于卖盘较少，股票熵值随着股价的下跌而降低，但筹码依旧散乱，直到进入下一个周期的机会区间之后，股票筹码才会随着大资金长线投资者的介入而渐渐锁定，使熵值进一步降低。
在股票主升段，熵值的变化主要受股价影响。而在机会区间和高风险区间，筹码的变化情况主导股票熵值变化。机会区间时间长，筹码的集中常常是通过较长一段时间的温和量能来完成的；而高风险区间的时间短，筹码的重新分配要利用短时间狂热的市场情绪，所以通常需要连续的巨量来完成短期的筹码换手。
通常来说，由于机会区间的筹码分布向着有序的方向运行，所以同一周期的Oa的熵值要大于Ob；而风险区间的筹码分布是向着无序的方向运行的，所以Ma的熵值要小于Mb。
同一周期Ob与Ma之间的阶段，是股票运行周期的□□个价格影响区间。通常在这个区间，股价的筹码分布情况变化不太大，而价格随时间的变化较大，所以价格是股票熵值在这个区间的主要影响因素。很明显，Ma的熵值远大于Ob的熵值。
整体来看，股票的同一个轮回周期的四个点的熵值大小排序通常是：Mb＞Ma＞Oa＞Ob。
我之所以提出股票的熵值理论，是因为股票的特点完美相似于热力学中独立系统的熵值理论。而在现在的股票市场，没有人结合股票筹码有序性和价格运行走势对股票的熵值进行系统性的解释。有人曾提出熵值法在评判股市多指标中的应用，但内容生涩难懂，运用复杂且作用不明显。
我的股票熵值理论，结合热力学系统的特点，将股票的单位筹码作为热力学系统的分子，股价作为热力学系统的温度。热力学系统中，温度越高，分子热运动的速率越快。这一点与股票的运行特点完美重合，在同一轮周期内，股价越高，筹码的换手速率也会相对加快。温度越高，分子的能量越大，同样，股价越高，单位筹码的能量也越高。正是由于这些相同特征，所以股票的运行特点与热力学系统的变化有诸多相似之处，这也是我提出股票熵值理论的基础。
值得注意的是，有些股票由于筹码集中度过高，筹码稳定性非常好，即使价格已经上涨了很多，仍然具备上涨的潜力。这类票的上涨幅度有时非常惊人，比如中潜股份（3005□6）。
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