Ⅰ 用图表的方式来叙述商品价格的决定
认为全球经济的周期决定了大宗商品价格的周期波动。经济增长是大宗商品长期价格走向的决定因素，其次是自身趋势，其次是流动性，最后是美元汇率。受美国金融危机影响，全球经济增长很有可能呈U型走势。CRB指数变化略领先于全球GDP增长，虽然下降趋势还没有改变的迹象，CRB指数基本反应了未来经济的预期。LIBOR、美元指数在经济危机时往往不能解释大宗商品价格走势。因为LIBOR变化往往滞后与CRB指数变化。而这一次美元指数变化对大宗商品的价格反向作用明显。虽然美国经济有可能领先与欧洲复苏，但是从其自身经济的状况来看，美元还是缺乏长期吸引力，不具备持续大幅升值的能力，所以大宗商品价格继续大幅下跌压力已经不大。采用R/S分析方法，证明CRB指数、黄金价格、LME3月铜价具有波动聚集和长期依赖性的特点，即非周期性循环的分形特征。这也验证了商品价格自身趋势对价格走势的贡献是相当大的。分析商品大周期的最大跌幅，如果非周期循环成立，那么CRB指数最低为330，黄金价格最低位置为680美元/盎司，铜价最低为3536美元/吨。目前的市场价格下跌空间已经不大。统计分析表明OECD工业增速变化、欧元区工业信心指数变化领先于CRB指数变化；LIBOR变化是滞后于CRB指数的变化；滞后期为2个月，美元指数变化Granger引起CRB指数变化，滞后期2个月以上，CRB指数变化Granger引起美元指数变化。影响黄金价格的众多因素中，OECD工业增速变化、欧元区工业信心指数变化和原油价格变化过去的信息对预测当期黄金价格有帮助，恰恰反应了基本面和市场因素对黄金价格的影响；从相关性大小并结合滞后期来分析，黄金价格对原油价格变化的反应较为迅速，美元指数变化和CRB指数变化滞后于黄金价格变化。影响铜价的众多因素中，美国采购经理人指数变化、OECD工业增速变化、欧元区工业信心指数变化、CRB指数变化和LIBOR的前期信息对预测铜价变化有帮助；结合相关性大小和滞后期限，认为OECD工业增速变化、欧元区工业信心指数变化和LIBOR变化领先于铜价变化。总的来说，大宗物品的价格继续大幅度下浮空间不大！因为影响条件太多了，数据表也贴不全，如果有兴趣，可以给你发平安证券关于此专题的报告！
Ⅱ 外汇交易平台的操作流程
外汇操作流程：
1.首先要分清市场是多是空，方法很简单，喜欢用MA的，MA之上只做多，MA之下只做空；我平时使用分形，四个分形确立方向。用别的指标也行，关键是简单，顺手。
2 盘整与趋势我用分形高低点是否重叠区分，从而确立操作策略。盘整和趋势的操作绝对不同。
3 时间级别确立操作时间级别，一般分析三层，但也不必过分拘泥，个人习惯最好。不过最好时间分层呈倍数，这样方便用多层分形分析。
4止损根据分形确立止损，根据止损确立舱位的大小。关键是明确这次自己最大能亏多少，否则恐怕是拿不住单。
5 进场点小级别选点进场，思路上类似‘三重漉网',大顺--中逆--小顺。
6 加仓减仓价格如期移动，可以在前分形处减仓；回调支撑分形成立则加仓。关键是不要密度太大，起码要拉出一个交易波长再加。另外，加仓止损不能伤及整仓，相同的条件不同的舱位差别很大。
7 等待干完该干的，剩下的就是等，耐心。趋势往往比我们的耐心长！
8出局如果行情不对，立刻止损，寻找下一个机会！
各家外汇公司经营的交易币种，从大的方面分，可分为直接盘和交叉盘两种。直接盘指含美元的货币对，如美元/日元，英镑/美元，欧元/美元，美元/瑞郎等;交叉盘指不含美元的货币对，如英镑/日元，欧元/日元等。不同的货币对，走势不同，操作手法亦不同。下面，笔者仅以笔者所在公司经营的币种为例，结合自己的粗浅体会，谈一下各币种的走势特点及相应的操作手法，不当之处望广大汇友指正。
一，直接盘中，往往按习惯分为欧洲货币与非欧洲货币，这两大类的走势亦不相同。
1，非欧洲货币。其中的代表是美元/日元，这也是在日华人最熟悉，最关心，交易最多的货币对。只所以很多投资者选择交易美元/日元，很大程度上是因为生活在日本，对日元的汇率变动较为关心，并且认为易于得到有关日元的各种信息，有一种亲切感和关联感。但是与大多数汇友的认识相反，笔者个人认为，虽然大家生活在日本，与日元相关的消息来源较多，但这些消息能否合理的运用在操作上值得怀疑。依笔者个人体会，美元/日元在120以上时，操作起来较为容易，而在120以下时，操作价值就较小，其原因就是日本政府的干预。当操作要靠猜测日本政府的意图时，还有什么意思呢?明明看起来应该是跌，但由于日本政府的干预又长期跌不下去。而且由于不知道日本政府的干预规模，止损也不好放。
二，交叉盘。其中的代表是英镑/日元和欧元/日元。这两个币种也是很多在日公司的主交易币种。
依笔者个人的看法，对于经验不是很丰富的外汇投资者来说，根本就不应该考虑去碰交叉盘。理由如下：一是交叉盘的波动，规律性极差。现存的各种技术分析手段在判断交叉盘的走势时，准确率要远远低于直接盘。因此，在判断交叉盘的走势时，很大程度上要依靠判断其他相关两个币种的走势。比如在判断英镑/日元的走势时，先要判断清楚美元/日元和英镑/美元的走势，这样的话，难度就等于加大了若干倍。如果真能判断清楚其他两个币种的走势，何必不直接交易那两个币种呢?二是当日波动幅度过大，难于设置止损。交叉盘当日波动200点是很平常的事。英镑/日元当日波动超过400点的时候就有数次，止损几乎失去意义。况且，很少有外汇投资者能够承受放置200点以上的止损。很多外汇投资者喜欢英镑/日元，因为波动大。但是我没看到几个人因为它波动大而盈利，相反却看到很多人因为它波动大而输得很惨。三是干预因素的存在。日银在干预美元/日元时，对交叉盘的影响要大于直接盘。而且有时日银也直接干预欧元/日元的汇率。这样的因素，笔者认为是市场的不和谐因素，应尽量避开。
Ⅲ 为什么说美国打个喷嚏，日本就得肺炎。
这是很著名的蝴蝶效应
蝴蝶效应（ The Butterfly Effect）是指在一个动力系统中，初始条件下微小的变化能带动整个系统的长期的巨大的连锁反应。这是一种混沌现象。蝴蝶在热带轻轻扇动一下翅膀，遥远的国家就可能造成一场飓风！
美国气象学家爱德华·罗伦兹（Edward Lorenz）1963年在一篇提交纽约科学院的论文中分析了这个效应。“一个气象学家提及，如果这个理论被证明正确，一个海鸥扇动翅膀足以永远改变天气变化。”在以后的演讲和论文中他用了更加有诗意的蝴蝶。对于这个效应最常见的阐述是：“一个蝴蝶在巴西轻拍翅膀，可以导致一个月后德克萨斯州的一场龙卷风。”
这句话的来源，是由于这位气象学家制作了一个电脑程序，可以模拟气候的变化，并用图像来表示。最后他发现，图像是混沌的，而且十分像一只蝴蝶张开的双翅，因而他形象的将这一图形以“蝴蝶扇动翅膀”的方式进行阐释，于是便有了上述的说法。
蝴蝶效应通常用于天气，股票市场等在一定时段难于预测的比较复杂的系统中。此效应说明，事物发展的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性，初始条件的极小偏差，将会引起结果的极大差异。
蝴蝶效应在社会学界用来说明：一个坏的微小的机制，如果不加以及时地引导、调节，会给社会带来非常大的危害，戏称为“龙卷风”或“风暴”；一个好的微小的机制，只要正确指引，经过一段时间的努力，将会产生轰动效应，或称为“革命”。
蝴蝶效应在混沌学中也常出现。又被称作非线性。
[编辑本段]【详述】
蝴蝶效应是气象学家洛伦兹1963年提出来的。其大意为：一只南美洲亚马孙河流域热带雨林中的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，可能在两周后引起美国德克萨斯引起一场龙卷风。其原因在于：蝴蝶翅膀的运动，导致其身边的空气系统发生变化，并引起微弱气流的产生，而微弱气流的产生又会引起它四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起连锁反应，最终导致其他系统的极大变化。此效应说明，事物发展的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性，初始条件的极小偏差，将会引起结果的极大差异。
蝴蝶效应是混沌学理论中的一个概念。它是指对初始条件敏感性的一种依赖现象。输入端微小的差别会迅速放大到输出端。蝴蝶效应在经济生活中比比皆是：中国宣布发射导弹，港台100亿美元流向美国。“蝴蝶效应”也可称“台球效应”，它是“混沌性系统”对初值极为敏感的形象化术语，也是非线性系统在一定条件（可称为“临界性条件”或“阈值条件”）出现混沌现象的直接原因。
一、蝴蝶效应的由来
蝴蝶效应来源于美国气象学家洛仑兹20世纪60年代初的发现。在《混沌学传奇》与《分形论——奇异性探索》等书中皆有这样的描述：“1961年冬季的一天，洛仑兹（E·Lorenz）在皇家麦克比型计算机上进行关于天气预报的计算。为了预报天气，他用计算机求解仿真地球大气的13个方程式。为了考察一个很长的序列，他走了一条捷径，没有令计算机从头运行，而是从中途开始。他把上次的输出直接打入作为计算的初值，然后他穿过大厅下楼，去喝咖啡。一小时后，他回来时发生了出乎意料的事，他发现天气变化同上一次的模式迅速偏离，在短时间内，相似性完全消失了。进一步的计算表明，输入的细微差异可能很快成为输出的巨大差别。计算机没有毛病，于是，洛伦兹（Lorenz）认定，他发现了新的现象：“对初始值的极端不稳定性”，即：“混沌”，又称“蝴蝶效应”，一只巴西蝴蝶拍拍翅膀，将使美洲几个月后出现比狂风还厉害的龙卷风！这个发现非同小可，以致科学家都不理解，几家科学杂志也都拒登他的文章，认为“违背常理”：相近的初值代入确定的方程，结果也应相近才对，怎么能大大远离呢！其原因在于：蝴蝶翅膀的运动，导致其身边的空气系统发生变化，并引起微弱气流的产生，而微弱气流的产生又会引起它四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起连锁反应，最终导致其他系统的极大变化。线性，指量与量之间按比例、成直线的关系，在空间和时间上代表规则和光滑的运动；而非线性则指不按比例、不成直线的关系，代表不规则的运动和突变。如问：两个眼睛的视敏度是一个眼睛的几倍？很容易想到的是两倍，可实际是6～10倍！这就是非线性：1＋1不等于2。激光的生成就是非线性的！当外加电压较小时，激光器犹如普通电灯，光向四面八方散射；而当外加电压达到某一定值时，会突然出现一种全新现象：受激原子好像听到“向右看齐”的命令，发射出相位和方向都一致的单色光，就是激光。非线性的特点是：横断各个专业，渗透各个领域，几乎可以说是：“无处不在时时有。”如：天体运动存在混沌；电、光与声波的振荡，会突陷混沌；地磁场在400万年间，方向突变16次，也是由于混沌。甚至人类自己，原来都是非线性的：与传统的想法相反，健康人的脑电图和心脏跳动并不是规则的，而是混沌的，混沌正是生命力的表现，混沌系统对外界的刺激反应，比非混沌系统快。由此可见，非线性就在我们身边，躲也躲不掉了。这种现象被称为对初始条件的敏感依赖性。在气象预报中，称为‘蝴蝶效应’。……”“洛仑兹最初使用的是海鸥效应。”“洛仑兹1979年12月29日在华盛顿的美国科学促进会的演讲：‘可预言性：一只蝴蝶在巴西扇动翅膀会在得克萨斯引起龙卷风吗？’(此外有出入因为据后文所言，1963年12月，洛伦兹（Lorenz）在华盛顿的美国科学促进会的一次讲演中提出：一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，有可能会在美国的德克萨斯引起一场龙卷风。他的演讲和结论给人们留下了极其深刻的印象。从此以后，所谓“蝴蝶效应”之说就不胫而走，名声远扬了。)”
二、蝴蝶效应的含义
某地上空一只小小的蝴蝶扇动翅膀而扰动了空气，长时间后可能导致遥远的彼地发生一场暴风雨，以此比喻长时期大范围天气预报往往因一点点微小的因素造成难以预测的严重后果。微小的偏差是难以避免的，从而使长期天气预报具有不可预测性或不准确性。这如同打台球、下棋及其他人类活动，往往“差之毫厘，失之千里”、“一着不慎，满盘皆输”。长时期大范围天气预报是对于地球大气这个复杂系统进行观测计算与分析判断，它受到地球大气温度、湿度、压强诸多随时随地变化的因素的影响与制约，可想其综合效果的预测是难以精确无误的、蝴蝶效应是在所必然的．我们人类研究的对象还涉及到其他复杂系统（包括“自然体系”与“社会体系”），其内部也是诸多因素交相制约错综复杂，其“相应的蝴蝶效应”也是在所必然的。“今天的蝴蝶效应”或者“广义的蝴蝶效应”已不限于当初洛仑兹的蝴蝶效应仅对天气预报而言，而是一切复杂系统对初值极为敏感性的代名词或同义语，其含义是：对于一切复杂系统，在一定的“阈值条件”下，其长时期大范围的未来行为，对初始条件数值的微小变动或偏差极为敏感，即初值稍有变动或偏差，将导致未来前景的巨大差异，这往往是难以预测的或者说带有一定的随机。
三、产生蝴蝶效应的内在机制
所谓复杂系统，是指非线性系统且在临界性条件下呈现混沌现象或混沌性行为的系统。非线性系统的动力学方程中含有非线性项，它是非线性系统内部多因素交叉耦合作用机制的数学描述。正是由于这种“诸多因素的交叉耦合作用机制”，才导致复杂系统的初值敏感性即蝴蝶效应，才导致复杂系统呈现混沌性行为。目前，非线性学及混沌学的研究方兴未艾，这标志人类对自然与社会现象的认识正在向更为深入复杂的阶段过渡与进化。从贬义的角度看，蝴蝶效应往往给人一种对未来行为不可预测的危机感，但从褒义的角度看，蝴蝶效应使我们有可能“慎之毫厘，得之千里”，从而可能“驾驭混沌”并能以小的代价换得未来的巨大“福果”。蝶效应用的是比喻的手法，并不是说蝴蝶引起的飓风。
1963年12月，洛伦兹（Lorenz）在华盛顿的美国科学促进会的一次讲演中提出：一只蝴蝶在巴西扇动翅膀，有可能会在美国的德克萨斯引起一场龙卷风。他的演讲和结论给人们留下了极其深刻的印象。从此以后，所谓“蝴蝶效应”之说就不胫而走，名声远扬了。
“蝴蝶效应”之所以令人着迷、令人激动、发人深省，不但在于其大胆的想象力和迷人的美学色彩，更在于其深刻的科学内涵和内在的哲学魅力。混沌理论认为在混沌系统中，初始条件的十分微小的变化经过不断放大，对其未来状态会造成极其巨大的差别。我们可以用在西方流传的一首民谣对此作形象的说明。
这首民谣说：
丢失一个钉子，坏了一只蹄铁；
坏了一只蹄铁，折了一匹战马；
折了一匹战马，伤了一位骑士；
伤了一位骑士，输了一场战斗；
输了一场战斗，亡了一个帝国。
马蹄铁上一个钉子是否会丢失，本是初始条件的十分微小的变化，但其“长期”效应却是一个帝国存与亡的根本差别。这就是军事和政治领域中的所谓“蝴蝶效应”。有点不可思议，但是确实能够造成这样的恶果。一个明智的领导人一定要防微杜渐，看似一些极微小的事情却有可能造成集体内部的分崩离析，那时岂不是悔之晚矣？横过深谷的吊桥，常从一根细线拴个小石头开始。
生死书简评：同理，看似平常的肉食习惯，却会导致恶性疾病、生命早逝，乃至渎职、犯罪、战争、灾害、道德沦丧、世界饥饿、环境破坏、森林水土流失……。佛经中讲：一失人身，万劫不复。人身非常难获得，获得人身的生命比起没有获得人身的生命的数量，太少太少了，以至于佛陀用手掌上的土和大地上的土做对比。而假如因为恶业失去人身不幸堕入畜生、饿鬼、地狱这三恶道，要想再做回人，就非常非常困难了，佛陀用盲龟遇浮孔来比喻：茫茫大海中，一片木板，中间有一孔。一只瞎了眼的乌龟，每百年浮出水面一次，头刚好插在木板的孔中。几率甚微甚微！这也是蝴蝶效应吧。珍惜人生！人身难得今已得，佛法难闻今已闻。此身不向今生度，更待何时度此身？
“蝴蝶效应”的理论以实证手段证明了中国1300多年前《礼记·经解》：“《易》曰：‘君子慎始，差若毫厘，缪以千里。’”《魏书·乐志》：“但气有盈虚，黍有巨细，差之毫厘，失之千里。”的哲学思想，从这点说明感知比认知来得直接，其所谓的吸引子就是《混元场论》中元外场作用，其《混沌学》的非线性理论就是《混元场论》场中对象元独立的绝对计数时间体系。
中国《韩非子·喻老》昔者纣为象箸而箕子怖。以为象箸必不加于土鉶，必将犀玉之杯。象箸玉杯必不羹菽藿，则必旄象豹胎。旄象豹胎必不衣短褐而食于茅屋之下，则锦衣九重，广室高台。吾畏其卒，故怖其始。居五年，纣为肉圃，设炮烙，登糟邱，临酒池，纣遂以亡。故箕子见象箸以知天下之祸，故曰：『见小曰明。』
商纣的王叔箕子见到纣王用象牙筷子就很害怕，因为有了象牙筷子，杯子也换成发犀玉杯，有了象牙筷子犀玉杯就不吃粗食豆汤，要吃牛肉，象肉，豹肉，未出世的胎肉等精美的食物。吃牛肉象肉豹肉胎肉，就不会穿着短的粗布衣在茅屋中食饭，就穿着很多华衣美服，在华丽的宫殿进食。箕子怕他亡国。
有点不可思议，但是确实能够造成这样的恶果。一个明智的领导人一定要防微杜渐，看似一些极微小的事情却有可能造成集体内部的分崩离析，那时岂不是悔之晚矣？横过深谷的吊桥，常从一根细线拴个小石头开始。
其原因在于：蝴蝶翅膀的运动，导致其身边的空气系统发生变化，并引起微弱气流的产生，而微弱气流的产生又会引起它四周空气或其他系统产生相应的变化，由此引起连锁反应，最终导致其他系统的极大变化。
此效应说明，事物发展的结果，对初始条件具有极为敏感的依赖性，初始条件的极小偏差，将会引起结果的极大差异。如：天体运动存在混沌；电、光与声波的振荡，会突陷混沌；地磁场在400万年间，方向突变16次，也是由于混沌。甚至人类自己，原来都是非线性的：与传统的想法相反，健康人的脑电图和心脏跳动并不是规则的，而是混沌的，混沌正是生命力的表现，混沌系统对外界的刺激反应，比非混沌系统快。
由此可见，非线性就在我们身边，躲也躲不掉了。
科学家给混沌下的定义是：混沌是指发生在确定性系统中的貌似随机的不规则运动，一个确定性理论描述的系统，其行为却表现为不确定性一不可重复、不可预测，这就是混沌现象。进一步研究表明，混沌是非线性动力系统的固有特性，是非线性系统普遍存在的现象。牛顿确定性理论能够完美处理的多为线性系统，而线性系统大多是由非线性系统简化来的。因此，在现实生活和实际工程技术问题中，混沌是无处不在的。洛伦茨第一次发现混沌现象，至今，关于混沌的研究一直是科学家、社会学家、人文学家所关注的。研究混沌，其实就是发现无序中的有序，但今天的世界仍存在着太多的无法预测，混沌，这个话题也必将成为全人类性的问题。在此，由于知识有限，我们只是做了极其肤浅的介绍和引入，希望有更多的同学能走进混沌之门，以更深邃的眼光来审视这个世界。今后或许能致力于此方面的研究。
【蝴蝶效应与混沌学理论】
蝴蝶效应是混沌学理论中的一个概念。它是指对初始条件敏感性的一种依赖现象：输入端微小的差别会迅速放大到输出端，蝴蝶效应在经济生活中比比皆是。
“蝴蝶效应”也可称“台球效应”，它是“混沌性系统”对初值极为敏感的形象化术语，也是非线性系统在一定条件（可称为“临界性条件”或“阈值条件”）出现混沌现象的直接原因。
【蝴蝶效应举例】
1998年亚洲发生地金融危机和美国曾经发生地股市风暴实际上就是经济运作中地“蝴蝶效应”；1998年太平洋上出现地“厄尔尼诺”现象就是大气运动引起地“蝴蝶效应”。“蝴蝶效应”是混沌运动地表现形式。当我们进而考察生命现象时，既非完全周期，又非纯粹随机，它们既有“锁频”到自然界周期过程（季节、昼夜等）地一面，又保持着内在地“自治”性质。蝴蝶效应也是混沌学理论中地一个概念。它是指对初始条件敏感性地一种依赖现象：输入端微小地差别会迅速放大到输出端压倒一切地差别，好像一只蝴蝶今天在北京扇扇翅膀，可能在大气中引发一系列事件，从而导致某个月纽约一场暴风雨地发生。
管理启示】
今天的企业，其命运同样受“蝴蝶效应”的影响，因为消费者越来越相信感觉，品牌消费、购物环境、服务态度……这些无形的价值都成为他们选择的因素。所以，只要稍加留意，我们不难看到一些管理规范、运作良好的公司在理念中出现这样的句子：
“在你的统计中，对待100名客户里，只有一位不满意，因此你可骄称只有1%的不合格，但对于该客户而言，他得到的却是100%的不满意。“
“你一朝对客户不善，公司需要10倍甚至更多的努力去补救。”
“在客户眼里，你代表公司”。
今天，能够让企业命运发生改变的“蝴蝶”已远不止“计划之手”，随着中国联通加入电信竞争，私营企业承包铁路专列、南京市外资企业参与公交车竞争等新闻的出现，企业坐而无忧的垄断地位日渐势微，开放式的竞争让企业不得不考虑各种影响发展的潜在因素。
精简机构、官员下岗、取消福利房等措施，让越来越多的人远离传统的保障，随之而来的是靠自己决定命运。而组织和个人自由组合的结果就是：谁能捕捉到对生命有益的“蝴蝶”，谁就不会被社会抛弃。
Ⅳ MT4 中如何编写 连续2n+1根k线里的中间k线的最高价、最低价，类似分形、拐点的，fractals默认是5根。
MT4编程确实比较难。可能楼主需要一些简单的C语言编写的一些知识。我把相关知识和你简单说下，具体编写，看看其他网友是不是可以帮到你。
1.楼主说的fractals，专业的说法叫分形指标
分形指标（ Fractals），一般默认设置5,2,2，是不是说指标所显示的，距离当前变动的K线最近的小三角形，至少应该和当前K线相隔3根K线？也就是，当前变动的K线，与有小三角形指标显示的。
2.k线里的中间k线的最高价、最低价。这个默认鼠标落上去就可以看到开盘价，收盘价和最高价、最低价。
3.如果你对指标感兴趣，可以自己把软件打开，例如大家炒外汇炒黄金用的软件，
点击工具－－－导入指标，就可以找到很多指标，
最常见的例如MACD指标等
新手投资炒外汇炒黄金建议不要一下子研究很复杂，可以先把基础知识搞清楚，例如点差，杠杆的作用，什么时候入场比较合适等，不明白的技术问题，可以模拟学习下。互相讨论吧
Ⅳ 混沌经济学的发展方向
国外的混沌经济学已涉及经济周期、货币、财政、股市、厂商供求、储蓄、跨代经济等几乎所有经济领域。
威廉·鲍莫尔（William J. Baumol）和爱德华·沃尔夫(Edward Wolff)等人从微观经济角度研究了混沌经济问题。1983年他们在考虑企业的研究开发(R&D)支出水平与企业生产增长率之间关系时发现，在R&D支出水平占企业销售收入的比例到达一定范围时，企业的生产增长率就会呈周期性或混沌态。
1985年，鲍莫尔(Baumol)和夸得特(R.E.Quandt)发表了论文“混沌模型及可预测性”，研究了利润与广告的关系模型：Pt=ayt(1一Yt)式中Pt为t时的总利润，Yt为t时的广告支出．他们假定厂商按本期利润的一个固定比例b用于下一期的广告支出，即Yt+1=b×Pt，则在a×b=α的条件下，可得到Yt+1=α×Yt (1一Yt)；研究表明，这种关系模型经一段时间后，就会出现大幅度振荡，甚至出现混沌。戴(R．Day，1982，1983)研究了包括人口净自然出生率、生产函数和平均工资收入的古典经济增长模型，在最大人口数量时的收入若低于维持最低生活水平所需的收入时，人口的变化将会出现混沌状态。他和本哈比 (Benhbib，1981)还研究了不同消费倾向将会产生不同的消费者行为：穷人的消费选择很可能是相当稳定的，而富人的消费行为则可能是周期波动的，甚至是混沌的。博尔丁(Boldrin，1988)的研究表明，经济现象的不规则波动是受到市场力、技术变革和消费倾向三者共同作用下经济系统内生决定的结果。鲁塞(J.B.Rosser，l993)等人以东欧集团国家的经济变革作了实证说明。中央计划的社会主义经济既会出现周期性波动，也会出现混沌，而进入混沌的条件，往往也是将要发生经济制度变革之时。1992年，底考斯持（D.P.Decoster）和米契尔(D.W.Mitchell)研究了货币动力系统混沌问题。布劳克(Brock，1988)、沙因克曼(Schenkman)和莱伯伦(Le Baron，1986)等人提出了用关联性、“搅拌”、“残差”等方法诊断经济时间序列的混沌性。索耶斯(Sayers)、巴雷特(Barnett)和费兰克(Frank)等人也都在股票证券、外汇交易、期货等市场产生高频经济数据的经济活动中找到了低维混沌吸引子。这意味着只需少数几个经济变量就可以描述这类复杂的经济现象。
在国内，1987年，旅美经济学学者陈平用实际数据，计算了分维，从宏观货币指数中发现了维数为1.5左右的奇怪吸引子。自他将混沌经济学研究引入中国后，1992年杨培才等人在论文“经济混沌的实例及可预报性”中，用伦敦外汇市场发布的英镑对美元周平均汇率的时间序列作为原始数据，研究了外汇系统中的奇怪吸引子，推出了汇价变动的规律性及近期的可预报性。1993年．王军等在“标准普尔500指数(S&P 500)的混沌吸引子”一文中指出了S&500有一个混沌吸引子，其维数为2.33，并论述了该吸引子对资本市场运动的意义。刘洪在《系统工程理论方法应用》论证了道格拉斯生产函数产生混沌的条件。1994年，黄登仕、李后强在《非线性经济学的理论与方法》一书中．对经济系统中的分形特征作了较深入研究。他们首次使用非线性经济学的一些统计方法、预测方法(BDS统计、R/S分析)对香港黄金价格、深圳股市价格等进行了预测和实证研究。现在国内已有越来越多的学者从事混沌经济的研究工作。如庄新田等运用混沌经济学的方法，对股票市场的流动性及交易群体数量变动问题进行分析，探讨如何实现市场的流动性和均衡状态。王春峰、康莉等利用混沌经济学和向量自回归（VAR）方法，实证分析了我国通货紧缩的成因及发展趋势。沈华嵩等根据中国国民经济的数据，提出确认经济混沌的理论模型。
今后经济混沌的研究应从两个方面加强：要扩大经济混沌的实证范围和提高实证的质量；要在经济系统的动力模型方面深入研究，以期在控制和预测方面有所突破。混沌经济学的发展对经济学的贡献将是不可估量的，而且将会引起数理经济学及计量经济学的变革，从而可能在新的规范下建立包容已往各据一词的各个学派的统一经济理论，更好地解释现代经济的运行规律。
Ⅵ 大宗物品的价格走势，最好有数据图表的，谢谢！
认为全球经济的周期决定了大宗商品价格的周期波动。经济增长是大宗商品长期价格走向的决定因素，其次是自身趋势，其次是流动性，最后是美元汇率。受美国金融危机影响，全球经济增长很有可能呈U型走势。CRB指数变化略领先于全球GDP增长，虽然下降趋势还没有改变的迹象，CRB指数基本反应了未来经济的预期。
LIBOR、美元指数在经济危机时往往不能解释大宗商品价格走势。因为LIBOR变化往往滞后与CRB指数变化。而这一次美元指数变化对大宗商品的价格反向作用明显。虽然美国经济有可能领先与欧洲复苏，但是从其自身经济的状况来看，美元还是缺乏长期吸引力，不具备持续大幅升值的能力，所以大宗商品价格继续大幅下跌压力已经不大。
采用R/S分析方法，证明CRB指数、黄金价格、LME3月铜价具有波动聚集和长期依赖性的特点，即非周期性循环的分形特征。这也验证了商品价格自身趋势对价格走势的贡献是相当大的。分析商品大周期的最大跌幅，如果非周期循环成立，那么CRB指数最低为330，黄金价格最低位置为680美元/盎司，铜价最低为3536美元/吨。目前的市场价格下跌空间已经不大。
统计分析表明OECD工业增速变化、欧元区工业信心指数变化领先于CRB指数变化；LIBOR变化是滞后于CRB指数的变化；滞后期为2个月，美元指数变化Granger引起CRB指数变化，滞后期2个月以上，CRB指数变化Granger引起美元指数变化。
影响黄金价格的众多因素中，OECD工业增速变化、欧元区工业信心指数变化和原油价格变化过去的信息对预测当期黄金价格有帮助，恰恰反应了基本面和市场因素对黄金价格的影响；从相关性大小并结合滞后期来分析，黄金价格对原油价格变化的反应较为迅速，美元指数变化和CRB指数变化滞后于黄金价格变化。
影响铜价的众多因素中，美国采购经理人指数变化、OECD工业增速变化、欧元区工业信心指数变化、CRB指数变化和LIBOR的前期信息对预测铜价变化有帮助；结合相关性大小和滞后期限，认为OECD工业增速变化、欧元区工业信心指数变化和LIBOR变化领先于铜价变化。 总的来说，大宗物品的价格继续大幅度下浮空间不大！ 因为影响条件太多了，数据表也贴不全，如果有兴趣，可以给你发平安证券关于此专题的报告！
Ⅶ 夏南新的其他
1．夏南新独立发表在2000年第4期《学术研究》上的《谈我国按资分配的三个理论观点》论文，分别于2000年5月30日被“光明日报”（理论周刊版）和2000年5月29日被“山西日报”（理论法规版）几乎同时转摘。
2．夏南新主持完成的国家社会科学基金项目成果《地下经济对国家经济安全影响的实证研究》，以题为《关于防范和遏制地下经济对国家经济安全影响的对策建议》的研究报告形式，被中宣部全国哲学社会科学规划办公室编入2009年第12期国家社会科学基金项目《成果要报》，上报给中央政治局委员，中央书记处书记，国务院总理、副总理，国务委员等领导以及中央办公厅、国务院办公厅等有关机构参阅。所呈送的报告就防范和遏制地下经济对国家经济安全的影响提出了对策和建议。国家社科基金项目《成果要报》是呈送中央政治局常委、委员等党和国家领导人的内部参阅件，专门摘报国家社科基金项目研究成果中有重要现实意义和应用研究、对策研究成果，作为党和国家重要决策的参考。（引自中山大学新闻网，2009年05月18日）。
2009年12月，中宣部全国哲学社会科学规划办公室向中共广东省委宣传部、中共中山大学党委发来《关于中山大学夏南新同志研究成果受到有关领导和部门重视的通报》。该《通报》表示，《关于防范和遏制地下经济对国家经济安全影响的对策建议》文中提出的观点和建议已受到国家有关部门负责同志的重视。
《通报》指出，作为哲学社会科学研究工作者，夏南新教授带领课题组坚持正确导向，自觉关注现实问题，深入开展调查研究，努力推出高质量的理论研究成果，体现了较高的责任感和使命感，为国家社科基金更好地服务党和国家工作大局作出了贡献。（引自中山大学新闻网，2009年12月21日）
个人独立撰写的著作
1．夏南新，《新概念统计学》，中国财政经济出版社，2000年3月。
2．夏南新，《地下经济估测》，中国财政经济出版社，2002年3月。
个人独立撰写的论文
1．夏南新，《汇率结构突变的诱因及给人民币加速升值的警示——来自人民币和日元兑换美元汇率的证据》，《中山大学学报》，2010年第6期。
2．夏南新，《中国官方汇率与黑市汇率的杆杠效应和双长记忆性研究》，《数量经济技术经济研究》，2009年第9期。
3．夏南新，《基于ARFIMA-FIGARCH模型的我国黑市汇率统计特性研究》，《经济管理评论》（半年刊），2009年第2期。
4．夏南新，《中国官方汇率与黑市汇率的结构平稳性和联动性研究》，《数量经济技术经济研究》，2007年第7期。
5．夏南新，《黑市汇率与官方汇率的结构平稳性、因果性和脉冲响应研究》，《21世纪数量经济学》，2007年4月，第7卷，中国社会科学院数量经济技术经济研究所主办。
6．夏南新，《基于ARFIMA-APARCH模型的中国黑市汇率非对称性和杠杆效应研究》，《管理科学与统计决策》（季刊）（台湾），2007年3月，第4卷，第1期。
7．夏南新，《我国股市长记忆性研究》，《21世纪数量经济学》，2006年4月，第6卷，中国社会科学院数量经济技术经济研究所主办。
8．夏南新，《洗钱对国家经济安全影响研究》，《学术研究》，2006年第4期。
9．夏南新，《基于分形R/S技术的中国股市非规则周期性研究》，《统计研究》，2006年第2期。
10．夏南新，《单位根的DF、ADF检验与PP检验比较研究》，《数量经济技术经济研究》，2005年第9期。
11．夏南新，《单整的迪基—福勒检验与菲利普斯—配荣检验比较》，《21世纪数量经济学》，2005年4月，第5卷，中国社会科学院数量经济技术经济研究所主办。
12．夏南新，《税收诱致性现金持有量模型因果性检验及估测》，《统计研究》，2004年第3期。
13．夏南新，《我国资本外逃及规模估测研究》，《中山大学学报》，2004年第3期。
14．夏南新，《灰色系统模型在估测地下经济规模中的应用》，《学术研究》，2004年第1期。
15．夏南新，《随机化回答技术在地下经济估测中的应用》，《探索与创新》（第八次全国中青年统计研讨会论文集），中国统计出版社，2002年8月。
16．夏南新，《制假售假与打假的经济学分析》，《信用与中国经济发展》（论文集），香港天马图书公司出版，2002年6月。
17．夏南新，《用C-D生产函数估测隐形就业》，《21世纪数量经济学》，2002年4月，第2卷，中国社会科学院数量经济技术经济研究所主办。
18．夏南新，《从全社会货运量角度估测我国地下经济规模》，《统计研究》，2002年第2期。
19．夏南新，《“硅谷定律”对中国新经济和科技型中小企业的启示》，《新经济及两岸四地经贸合作》（论文集），商务印书馆（香港），2002年1月。
20．夏南新，《地下经济估测模型及敏感度分析》，《统计研究》，2001年第8期。
21．夏南新，《地下经济规模的估测》，《21世纪数量经济学》，2001年5月，第1卷，中国社会科学院数量经济技术经济研究所主办。
22．夏南新，《CD生产函数在估测隐形就业规模中的应用》，《统计研究》，2000年第8期。
23．夏南新，《谈我国按资分配的三个理论观点》，《学术研究》，2000年第4期。
24．夏南新，《从核算角度解析社会形态中的分配方式》，《中山大学学报》，2000年第3期。
25．夏南新，《地下经济核算研究》，《第五届全国统计科研优秀成果奖获奖成果集粹》，中国统计出版社出版，2000年12月。
26．夏南新，《中国物价总指数走势与通货紧缩》，《统计与决策》，2000年第2期。
27．夏南新，《走私对我国经济危害性分析》，《统计研究》，1999年第5期。
28．夏南新，《统计学史论》，《统计与预测》，1999年第2期。
29．夏南新，《地下经济核算探讨》，《统计研究》，1999年第S1期。
30．夏南新，《论股价指数》，《统计与预测》，1996年第3期。
31．夏南新，《我国股价指数不具有国民经济晴雨表功能的探析》，《统计与预测》，1996年第2期。
32．夏南新，《世界上各种股价指数计算公式的对比分析》，《南方经济》，1996年第1期。
33．夏南新，《道·琼斯股价指数修正技术的重构──兼剖析该股价指数为何能从基期100点升至现今3900点左右》，《统计与预测》，1995年第6期。
Ⅷ 想学金融--请高手指点！
金融行业很有钱，但是门槛也很高，入行不容易。
入门书籍有：
Dynamic Asset Pricing Theory Darrell Duffie
动态资产定价理论
2.Asset Pricing John H.Cochrane
资产定价
3.Econometric Analysis (3'rd edition) Greene W.H.
中级计量
4.Financial Econometrics (problems, Models, And Methods)
Christian Gourieroux &Joann JasiaK
金融计量经济学
5.The Econometrics Of Financial Markets Campbell J.Y. Lo, A.W.& Mackinl
ay A.C
金融市场中的计量经济学 30
6.Theory Of Financial Decision Making Imgersoll J.E.
金融决策理论
7Foundation For Financial Economics Huang C.F. & Litzenberger R.H.
金融经济学基础
8.Principles Of Financial Economics S.F. Leroy&Jan Werner
金融经济学原理
9.Continuous-time Finance Merton R.C.
连续时间金融
10.Fractals And Scaling In Finance Mandelbrot B.B.
金融中的分形与标度 无
11.Mathematics Of Financial Derivatives Salih1N.Neftci
金融衍生工具的数学理论(第三版)
12.Options,Futures And Other Derivative Securities Hull J
期权、期货及其它衍生证券(第四版)
13Options,Futures And Other Derivative Securities Hull J.
期权、期货及其它衍生证券的习题集
14.Investments sharpe W.F.Alexander GJ.&Bailey J.V.
投资学
15.Game Theory (3) FudenbeIB D.&Tirole J.
对策论
16.Game Theory For Applied Economists
应用经济学中的对策论
17.Time Series Analysis Hamilton J.D.
时间序列分析
固定收入的数学
另外默顿的《金融学》不错，
而且可以买到英文影印版
比人大中文版还便宜
以下是参考资料：
金融学从经济学分化出来的、研究资金融通的学科。传统的金融学研究领域大致有两个方向：宏观层面的金融市场运行理论和微观层面的公司投资理论。
其主要研究分支包括：
金融市场学（en:Financial market）
公司金融学（en:Corporate Finance）
金融工程学（en:Financial Engineering）
金融经济学（en:Financial Economics）
投资学（en:Investment Investment）
货币银行学（en:Money, Banking and Economics）
国际金融学（en:International Finance）
财政学（en:Public Finance）
保险学（en:Insurance Insurance）
数理金融学（en:Mathematical Finance）
金融计量经济学（en:Financial Econometrics）
金融学（Finance）的定义不是一个简单的问题，而且用来定义学科的术语对该学科的发展方向会有极其重要的影响。Webster字典将“To Finance”定义为“筹集或提供资本（To Raise Or Provide Funds Or Capital For）”。华尔街日报在其新开的公司金融（Corporate Finance）的固定版面中将（公司）金融定义为“为业务提供融资的业务（Business Of Financing Businesses）”，这一定义基本上代表了金融实业界的看法。代表学界对金融学较有权威的解释可参照《新帕尔格雷夫货币金融大辞典》(The New Palgrave Dictionary Of Money And Finance) 的“Finance”相关词条。由斯蒂芬•A•罗斯（Stephen A. Ross）撰写的“Finance”词条称“金融以其不同的中心点和方法论而成为经济学的一个分支，其中心点是资本市场的运营、资本资产的供给和定价。其方法论是使用相近的替代物给金融契约和工具定价。”罗斯概括了“Finance”的四大课题：“有效率的市场”、“收益和风险”、“期权定价理论”和“公司金融”。罗斯的观点，集中体现了西方学者界定“Finance”倚重微观内涵及资本市场的特质。
在国内学界，对“Finance”一词的翻译及内涵界定存在较大争议。总览50多年来国内出版的各类财经专业辞典，“Finance”一词的汉语对译主要有“金融”、“财政”、“财务”、“融资”四种。相对而言，后三种译法用途相对特定，唯有“金融”颇值商榷。“金融”就其理论内涵来说，在国内具有转轨经济背景下的典型特征。基于货币、信用、银行、货币供求、货币政策、国际收支、汇率等专题的传统式金融研究，对于“金融”一词的代表性定义为“货币流通和信用活动以及与之相联系的经济活动的总称”(刘鸿儒，1995)，并不突出反映资本市场的地位。一般而言，国内学界理解“金融学（Finance）”，主要以“货币银行学(Money And Banking)”和“国际金融(International Finance)”两大代表性科目为主线。其原因大致有二：在视资本、证券为异类的历史环境下，由政府主导的银行业间接融资是金融实践的中心内容。与此相适应，针对银行体系的货币金融研究成为金融学绝对主导。二是发端于20世纪80年代初的改革开放国策导致将对外贸易加强，国内高校相应大面积开设以国际收支和贸易为核心的“国际金融” (International Finance)专业。
令人尴尬的事实是，基于以上两大学科界定的（国内）“金融学”，今天看来却恰恰不是Finance的核心内容。西方学界对Finance的理解，集中反映在两门课程：一是以公司财务、公司融资、公司治理为核心内容的Corporate Finance，即公司金融。二是以资产定价(Asset Pricing)为核心内容的Investments，即投资学。值得一提的是，国内很多学者将Corporate Finance译作“公司财务”或“公司理财”，很容易使人误解其研究对象为会计事项，今后应予修正。总体观之，国内所理解的“金融学”，大抵属于西方学界宏观经济学、货币经济学和国际经济学领域的研究内容。而西方学界所指的Finance，就其核心研究对象而言更侧重微观金融领域。
鉴于以上分析，我将金融学（Finance）分为三大学科支系：微观金融学，宏观金融学，以及由金融与数学、法学等学科互渗形成的交叉学科。这种界定对于澄清目前中国学术界的金融学定义之争应有所帮助。
1、微观金融学（Finance）
也即国际学术界通常理解的Finance，主要含公司金融、投资学和证券市场微观结构（Securities Market Microstructure）三个大的方向。微观金融学科通常设在商学院的金融系内。微观金融学是目前我国金融学界和国际学界差距最大的领域，急需改进。 2、
宏观金融学（Macro Finance）
国际学术界通常把与微观金融学相关的宏观问题研究称为宏观金融学（Macro Finance）。我个人认为，Macro Finance 又可以分为两类：一是微观金融学的自然延伸，包括以国际资产定价理论为基础的国际证券投资和公司金融（International Asset Pricing And Corporate Finance）、金融市场和金融中介机构（Financial Market And Intermediations ）等等。这类研究通常设在商学院的金融系和经济系内。第二类是国内学界以前理解的“金融学”，包括“货币银行学”和“国际金融”等专业, 涵盖有关货币、银行、国际收支、金融体系稳定性、金融危机的研究。这类专业通常设在经济系内。
宏观金融学的研究在中国有特别的意义。这是因为微观金融学的理论基础是有效市场理论，而这样的市场在中国尚未建立，所以公司和投资者都受到更大范围的宏观因素影响。金融学模型总会在开始说“让我们假设……”，例如，以金融的范式——资本资产定价模型（CAPM）为例，詹森（1972）归纳出CAPM建立在下述七个假设上：所有投资者追求单周期的财富期望效用最大化；根据期望收益的均值和方差选择资产组合；可以无限量地拆借资金；对所有资产的收益回报有相同的估计；他们是价格的接受者，资本市场是完全竞争的；资产总量是固定的，没有新发行的证券，并且证券可以完全分离，交易无成本；最后，资本市场无税收。这些假设显然过于苛刻，尤其在中国这样的不成熟市场更难成立。
诸如此类的假设，侧面反映了宏观经济体制、金融中介和市场安排等问题。而这些问题，正是我这里所定“宏观金融学”的研究内容。我们必须重视对这些假设本身的研究。
3、金融学和其他学科的交叉学科
伴随社会分工的精细化，学科交叉成为突出现象，金融学概莫能外。实践中，与金融相关性最强的交叉学科有两个：一是由金融和数学、统计、工程学等交叉而形成的“金融工程学（Financial Engineering）”；二是由金融和法学交叉而形成的“法和金融学(Law and finance)”。金融工程学使金融学走向象牙塔，而法和金融学将金融学带回现实。
数学、物理和工程学方法在金融学中被广泛应用，阐述金融思想的工具从日常语言发展到数理语言，具有了理论的精神与抽象，是金融学科的一个进步。当我开始涉足金融学理论时，正是将物理和应用数学应用于金融模型的高峰期，比如使用差分、偏微分方程和随机积分等数学工具描述股票走势、收益率曲线等。我读金融学博士时的一个同窗是意大利人，他本科学的是物理，之所以选择金融，是因为期望金融能成为20世纪后期的物理学。11年后的今天，事情并没有像他当初预期的那样，物理和数学并未能统治金融学，完美的金融模型并没有出现，金融学经历了对物理和数学的狂热期后，回归到了基本面分析的基础上。
那为什么高深的数学和物理方法在金融研究中作用有限呢？金融是艺术（Art）而非科学（Science）。物理学理论模型使用确定性的参数，而金融学研究不确定性条件下的决策，所以不存在完美的金融模型来指导实践。科学利用理论模型引导人们的认识由未知走向已知，而金融利用理论模型从一种期望变成另一种期望——如股票定价、期权定价模型的参数分别是期望红利和期望收益变动率，永远是一个不确定性。
基于以上原因，加之我国金融衍生产品等金融工具的缺乏，估计金融工程学在中国近期不会有太大的现实意义。金融学人应该学会“走过数学”（Go Beyond Mathematics）。另一方面，我国金融改革实践的发展却亟需法和金融学的理论指导，可以预见法和金融学在我国将会有相当发展。
我国目前金融改革的结构性难题大多都同时涉及法律和金融两方面问题：如在转型期的法律体系下，什么样的金融体系最能有效配置资源？怎样为解决银行坏帐的资产证券化业务等金融创新提供法律支持？怎样修改《公司法》、《证券法》、《破产法》和《商业银行法》等法律中不合时宜的条款，激励金融创新？等等。类似的研究在国际学术界近年来已成风潮，而且逐渐形成了一门新兴学科，谓之“法和金融学（Law And Finance）”。
“法和金融学”是自20世纪70年代兴起的“法和经济学（Law And Economics）”的延伸，Rowley(1989)把法和经济学定义为“应用经济理论和计量经济学方法考察法律和法律制度的形成、结构、程序和影响”，法和经济学强调法学的“效益”：即要求任何法律的制定和执行都要有利于资源配置的效益并促使其最大化。法和金融学有两大研究方向：一是结合法律制度来研究金融学问题，也就是以金融学为中心、同时研究涉及的法律问题，强调法律这一制度性因素对金融主体行为的影响，这也是本丛书的核心任务。二是利用金融学的研究方法来研究法学问题，本丛书同时覆盖这方面的重要问题，例如金融立法和监管的经济学分析。
法和金融学对中国的金融创新和司法改革意义尤为深远。目前，这门学科在我国尚属空白，吴敬琏教授和江平教授最近已开始倡导经济和法的融合研究，不过目前学术界的研究还停留在概念引进阶段，其对实际工作和教学科研的意义尚未显露。换言之，要实现法和金融学由概念诠释到实务操作、教学普及直至学科发展的跃升，学界仍需付出巨大努力，从头作起。