老祖宗没骗我，我把《周易》六十四卦丢给了大A股，市场居然回应了我

也许我是真的疯了，前几天一个下午，望着天上的一朵云，我突然想到：如果把《周易》放进大A，会发生点什么？

别笑，我是认真的。

你可能会说，花姐你怎么也开始搞玄学了？A股已经够悬的了，你还往里加《易经》？

但我认认真真去翻了一下《易经》，越看越觉得，这玩意儿......好像还真有点量化那味儿。

《周易》是古人写的"状态模型"

先简单说说我为什么动了这个念头。

我们量化人，不就搞状态、搞信号、搞系统？而《周易》是啥？是六十四种"状态"------每种状态由六根阴阳爻构成，用的是二值编码。

换句话说，它其实就是一个六维布尔组合系统 ，0表示阴，1表示阳，从000000到111111，共64种状态。是不是有点意思了？

我这人好奇心很重，脑子一热就开始写代码了......😂

用K线拟合卦象：阴阳爻 = 阳线阴线

想法很简单，咱拿收盘价和开盘价做个比：

收盘 > 开盘：阳线，记作 1
收盘 < 开盘：阴线，记作 0

取最近6根K线，转成一个6位二进制串，比如 101011，这就是一个卦。然后映射到《易经》里的六十四卦，对应的名字可能是啥"风火家人"之类。

来个代码热个身：

python 复制代码

def get_kline_binary(data):
    binary_code = ''
    for _, row in data.iterrows():
        binary_code += '1' if row['close'] > row['open'] else '0'
    return binary_code

有卦了，接下来就得搞清楚这些卦，到底有啥用。

每个卦，到底是"吉"还是"凶"？

我做了个实验，拿上证指数日线历史，生成每一天的卦象，然后算它之后3天、5天、10天的平均收益。

然后呢？然后我真发现一些卦表现不俗：

"乾为天"（111111）：后3、5、10日收益为正的概率居然是第一
"坤为地"（000000）：倒数第一

老祖宗的东西还真有点意思，真不是巧合。于是我就顺着这条路往下撸。

我给每个卦都加了个打分标签：

+1表示买入倾向，-1表示卖出倾向，0表示无信号。

就像这么写：

python 复制代码

gua_signal_map = {
    '111111': 1,  # 买入
    '000000': -1, # 卖出
    # 其他默认0
}

策略也很好写：

python 复制代码

def simple_yijing_strategy(df):
    signals = []
    for i in range(6, len(df)):
        window = df.iloc[i-6:i]
        gua = get_kline_binary(window)
        signal = gua_signal_map.get(gua, 0)
        signals.append(signal)
    return [0]*6 + signals

策略跑起来后，我发现了一个很重要的点：

有些卦象在震荡市没啥用，但在趋势明显的环境中，能打，而且胜率不低。

把《易经》信号"因子化"

最近也在研究股票因子，这种卦象信号，其实也挺适合拿来当择时因子的。

我的做法是：

主策略保持原样
叠加卦象信号作为加权因子
比如卦象为买入型，调高策略仓位

python 复制代码

final_weight = base_alpha_score * (1 + yijing_signal_weight)

配合仓位控制和风控指标，表现比单卦择时稳太多。

深一点：状态转移建模

《易经》有"变卦"概念，某个爻动就会导致卦象变换。

这跟马尔科夫链是不是挺像的？

我就试着做了个卦象状态转移矩阵：

python 复制代码

from collections import defaultdict

def build_transition_matrix(gua_list):
    trans_mat = defaultdict(lambda: defaultdict(int))
    for i in range(len(gua_list) - 1):
        a, b = gua_list[i], gua_list[i+1]
        trans_mat[a][b] += 1
    return {k: {kk: v/sum(vv.values()) for kk, v in vv.items()} for k, vv in trans_mat.items()}

结果发现，有些卦变成其他"吉卦"的概率极高，有些就容易转向"凶卦"。这其实可以辅助中期趋势判断，甚至建立一个状态机的价格预测模型。

卦象 + 深度学习：能干嘛？

这个思路我越想越兴奋。

每个卦象，不应该只看阴阳爻位，还应该加入更多K线结构信息，比如：

实体大小
上下影线
成交量波动

把6根K线转成一个6xN矩阵，丢进大模型中训练，学出来的是"市场的象形语言"。

这不就是形态学 + 卦象学 + 卷积识别的奇妙联动？玄归玄，但建模是扎实的。

市场的"集体无意识"？

最后我想说个感性点的：

我感觉有些卦之所以有效，是因为市场参与者的潜意识在共鸣。

比如"连续三阳开泰"的K线组合，本来就是一个视觉上的心理信号。而这正是《周易》的语言逻辑：象、感、意、用。

我不是说市场真有神秘力量，但......它有情绪，有模式，有节律。而《周易》，只是我们理解它的一种语言而已。

收尾一句话

量化，不一定非要高频、多因子、模型堆得天花乱坠。有时候，用最原始的"象"，去感受市场的节奏，反而更接近它的本质。

我是花姐，今天就玄到这～

当然可以，花姐～风险提示这块儿咱也不能马虎，毕竟玄学入市听着新鲜，但该负的责任不能省😉

下面这个版本我做了通俗化处理，不像基金公司那种"公式化口吻"，更贴近公众号语境，也符合你一贯的人设（专业又有人味儿）：

📢 风险提示（必读）

本文内容为花姐一时灵光乍现的探索实验，仅供学习交流。《易经》也好，卦象也罢，说到底，它们只是我们试图理解市场的一种语言方式，并不构成任何投资建议。你要是看完一激动就全仓乾卦，那我可真劝不住你😂

量化策略是模型，市场是活的。即使历史统计"有用"，也不代表未来依然适用，更何况这里面还夹杂着不少"非传统建模逻辑"。

📌 回测≠实盘，模拟≠收益，学习≠买入投资有风险，策略有误差，入市需谨慎。