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科学理论的魅力不仅表现为能够解释已知的自然现象，更重要的是能够预测事物未来的发展趋势和变化结果。爱因斯坦相对论之所以深刻，就在于它能打破光是直线传播的常识，预见到了光在传播过程中的时空弯曲现象。基于演绎方法的理论预测与基于归纳方法的经验推测不一样，它是从事物的普遍规律推论出某一事实的存在或某一现象的发生，因此其结论是可靠的、必然的，能明显超越人们的经验认识范围。
“股票价格白噪声积分模型及时域和频域特性”论文从“股票对数价格的差分等于白噪声”这一股票运动定律（公理）出发，推导出了股票价格的自相关函数、位移公式和幅频特性等运动规律。自相关函数揭示出了股票价格之间存在着相关性和可预测性，从理论上证明了可以根据股票价格的历史数据来预测未来趋势；位移公式给出了股票价格的长期线性运行趋势及波动范围，由此建立的线性通道分析法可用来预测未来股票价格的长期运行趋势，并判断出股票市场的牛市顶部和熊市底部；幅频特性则给出了股票价格曲线中不同频率（周期）的谐波分量的幅值分布状况，根据“股票价格的波动幅度与频率成反比”这一结论，可使用低频波形分析法，从股票价格曲线中提取出波动幅度最大的低频波动波形，来判断股票价格的上升和下降趋势，以及低频波动的底部和顶部。
一、线性通道分析法预测原理
根据股票价格运动定律（公理）：股票对数价格的差分△y(t)为白噪声，有
△y(t)=x(t) （1）
式中x(t)为零均值不相关白噪声。
设x(t)在区间[0，t]上的算数平均值为A，可求出股票价格：
y(t)=A*t （2）
表明股票价格y(t)与x(t)的算数平均值A和时间t成正比。
算数平均值A的物理意义代表了x(t)信号在区间[0，t]中的直流分量，反映了白噪声信号在区间[0，t]中的确定性成分。
由概率论大数定律可知，随着t的增加，算数平均值A会逐渐稳定在一个常数附近，因此，y(t)随时间t的增加而线性增长。
根据中心极限定理，算数平均值A一般都服从或近似服从正态分布，其标准差σ与时间t的平方根成反比，当t较大时，σ的变化非常缓慢。由于算数平均值A在±3σ范围内波动的概率为99.73%，因此，股票价格y(t)也会在相应的范围内进行波动，从而可得出如下的推论：
推论：股票对数价格在线性通道内低频波动。
二、上证指数未来趋势预测方法
（1）在股票行情软件的周K线界面下选择对数坐标；
（2）利用传统技术分析方法中的轨道线画法，将上证指数波动的最高点连成一条直线，得到线性通道的上轨道线；将上证指数波动的最低点连成一条直线，得到线性通道的下轨道线；
（3）将上、下轨道线向右延长（上图虚线），则上证指数未来20年，甚至50年、100年都会在线性通道内运行；
（4）如果未来上证指数靠近上轨道运行，表示市场处于牛市的顶部；如果上证指数靠近下轨道运行，则表明市场处于熊市的底部。
对于顶部或底部远离上下轨道线的低频波动，则使用低频波形分析法来判断顶部或底部。
三、道琼斯工业指数实证结果
下图为DJIA(Dow Jones Industrial Average)道琼斯工业指数自1896年到2018年的对数曲线，显然，道琼斯工业指数100多年来一直在线性通道内运行。
从上图可以看出，美国历史上发生的五次重大股灾：1929年的“黑色星期二”华尔街股灾、1987年的“黑色星期一”华尔街崩盘、2000年的“互联网泡沫”、2008年的“次贷危机”和2011年的“主权债务危机”均未使道琼斯工业指数改变线性运行趋势。
参考文献：
股票价格白噪声积分模型及时域和频域特性
