股票风险等级分类功能实现了，今天介绍集中度在股票决策中的参考作用。
决定股票价格波动的主要因素是资金。由于存在信息不对称，即便跟踪到资金的波动，价格波动还是存在随机性。这个随机性来自，对股票买卖双方的预期信息其实并不清楚。宏观分析，或者新闻，在统一预期上，起到了序参量的作用。尽量保持一致的预期。但是现在的宏观环境，序参量起作用的时间相对并不是很长。那么在这样的情况下，什么指标反映预期信息呢？模型构建原理和实施步骤——系统动力学
集中度。这个指标，大致可以反映。但仍然存在风险，因为预期能保持的时间长短不确定。
接下来，看看图例。
价格同样是上涨，但是集中度变化方向有两种，一种是上升，一种是下降。
价格下降，集中度的变化也有两种方向
引入集中度后，笔者将可以选择的股票，进行风险等级分类
分出了十类，取名为安全等级，实际上，还是需要选定股票价格上涨的天数，行业资金的波动高度这些因素。
在之前的股票决策工具基础上，实现了风险分类，并且对个股资金上涨的情况，也纳入考虑范围。
最好的等级是第一种，如下图。一般都是价格运动到平均成本以上。但是这类并不是很多，现在池子里的股票，很多是运动到了一定的高度，但是这类股票确实在预期上更加稳定。上涨持续时间也会更长。
对于在step2 阶段，平均成本还在上下波动的个股，确实需要时刻保持警惕。因为决定股票价格上涨的动能还是资金，这条主线不能丢掉，不然很容易被套。股票决策辅助工具说明（二）-工具设计原理
预期信息，其实也可以说成是买卖的决策快慢，也就反映了筹码的交换活跃度。这个指标较通过平均成本变化更灵敏。
股票决策模型的设计暂时告一段落，动力主线和随机因素都找到了对应指标。后续工作，将从散户个股决策进入股票组合的决策模型。股票组合是可以运用大数法则，但是使用的前提，需要大量同质存在一定的均值稳定性。或然决定方法的思考。笔者将在目前的系统基础上尝试进行设计开发。
今天就介绍到这里。如需试用数据，可以联系客服。End
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