前面我们给了一个定义：称建立在开、高、收、低、成交量、成交额等数据基础上的技术分析模型叫做
“一般统计模型”。 “一般统计模型”成立的前提条件是样本足够大。对于股票而言，就是买卖这个
股票的人数足够的多，当然，这个股票的流通盘足够的大，我们认为，主力资金对于样本的大小是一个
负贡献，也就是说，主力资金的介入会影响一般统计模型的有效性。我们要注意，对于不满足条件的股
票，应用一般统计模型的指标会使指标的准确性降低。另外，模型使用的人多了以后，往往会是指标钝
化。
我们用波浪理论来分析一下上证大盘指数的走势和一只交易清淡的股票的走势，可以很明显地看到波浪
理论在前者有着很好的确认，而对于后者中的准确性就打了折扣。

　　　　　　　　　　图1　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　图2

传统的统计理论有着很大的局限性。当样本较小时，缺陷更加突出。一些分析模型甚至是不能使用的。
比如波浪理论，对于小流通盘的股票，我们很容易看出它的背离，尤其是对于有主力资金参与的情况，
更是如此。但是，细心的朋友可能注意到了，对于日线的情况背离，可是对于15分钟的情况可能却很是
满足。如图3、4所示。这其中有什么道理呢？
道理是有的。我们知道，分析方法的预测是建立在统计模型基础之上的，统计模型的满足与否，是分析
方法能否使用的前提。对于小流通股本的日线分析，波浪不能满足其基本条件，所以不适合。请记住，
对于金融市场，采样的增加，也就是时间单位的缩短，等于样本的相对增大。


　　　　　　　　　　　　　　　　　　图3　图4 15分钟的波浪清晰可见
我们使用15分钟的数据和使用日线数据项比较，样本相当于增加了很多倍。这时的统计模型成立的前提
条件重新被满足，我们又可以重新使用波浪理论。所以将采样周期缩短是提高模型可靠性的一个重要手
段。

<精细统计理论>简介－１
<精细统计理论>简介－３
<精细统计理论>简介－４