●●2029年【马尔可夫链】副图●●涨停判断方法 概率模型在股票预测中的应用
马尔可夫链未来涨跌与历史无关
是一种重要随机过程模型，核心无记忆性：未来状态仅依赖当前，与过去无关。
关键特性
无记忆性：给定当前状态，未来分布不依赖历史。例：预测明日天气只需今日数据，无需昨日。
状态空间：所有可能状态的集合，如晴雨阴。
转移概率：用矩阵表示从某状态到另一状态的概率。
简单示例：天气模型
状态：晴A雨B
转移：A→A 0.7 A→B 0.3 B→A 0.4 B→B 0.6
今晴则明晴概率0.7，与前日无关，体现马尔可夫链。
该模型已用于自然语言处理金融预测排队论。
写成通达信公式后，效果立竿见影。
重要提示：本文仅提供1个副图：马尔可夫链，
下面图片中显示的涉及的其他所有的指标，作者都没有提供出来。所以本文不提供。
●●涨停打不打有效判断●●概率●●
验证：
原公式加密。
附件里的公式如上图，1个副图，不加密，提供源码文本txt。
