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簡記尖峰肥尾現象。個人認為此主體內容適合對我們的操作方式做拋磚引玉之理解或修改。歡迎對其中主幹內容討論。

股票市場的價格波動往往具有隨時間變化的特徵，有時相當穩定，有時波動異常激烈，收益率的變化常呈現在某一段時間內持續偏高或偏低的情況，即波動聚集性。股票收益一般呈尖峰肥尾態分布。對肥尾部的通常解釋是信息是偶爾以成堆的方式出現，而不是以平滑連續的方式出現，市場對於成堆信息的反應導致了肥胖的尾部，因為信息的分布是尖峰態的，所以變化的分布也是尖峰態的。

邙得波羅曾提資本市場收益率是服從一族他稱為穩定帕累托的分布的，其在軍指出有高峰，也有胖尾，累死觀察到的股市收益率的披上頻數分布。穩定帕累托分布的特點傾向於有趨勢和循環，同時也有突然的和不連續的變化，而且可以按照偏斜度調整。

波動聚集現象的出現源於外部衝擊對股價波動的持續性影響，在收益率的分布上則表現出“尖峰厚尾”的特徵。對於該特徵，以下結論有供討論：

1市場收益率的分布呈厚尾分布現象，即在尾部的發生概率要高於根據正態分布特徵得出的預期值，即過度峰態特徵；

2均值附近即峰頂的密度函數值高於正態分布的理論估計值；

3金融資產的收益率通常服從左偏態分布，即左尾部出現的觀測點多於右尾部；

4金融資產的收益率有輕度自相關現象；5資產的收益的平方值序列存在顯著自相關。

對於肥尾部通常解釋來自於信息的不頻發到來。只要信息一來到，它還是北消化並發上反映到價格里。如果投資者在趨勢十分明顯前忽略了信息，然後以累積的方式對所有以前被忽略的信息作出反應，我們也會得到胖的尾部。它將意味着人們是以非線性方式對信息作出反應的。一旦信息的水平超過了臨界水平，人們將對迄今他們忽略的所有信息作出反應。

經驗表明高頻時間序列的分布幾乎是肥尾型分布。肥尾現象使得大量的信息滯留在尾部。

統計上對於薄尾與肥尾的區分：若一隨機變量的密度函數以指數函數的速度衰減至0，此變量的分布即薄尾；弱密度函數以冪函數的速度衰減至0，稱此變量分布肥尾。有對此區分的統一公式。

一般來說，尾極值指數能很好地刻畫時間序列的分布是薄尾還是肥尾，如果知道變量的分布函數便很容易作出判斷。但在實際應用中，所研究時間序列的分布函數通常是未知的，因此如果如何通過樣本估計的尾極值指數及其相應的統計性質進行判斷就顯得重要。

應用對稱列維分布函數，極限情況下得到高斯分布。參數減小時，分布在原點附近越來越尖，尾部卻越來越寬，而中等事件失去權重。因此，這些分布描述的是間歇性現象。

對於以上的理解：

小概率的大規模波動發生時，市場呈現出一種自組織臨界性，所謂自組織是指投資者之間的相互作用，沒有領導的核心。臨界狀態是指小規模的輸入可以導致系統的大規模輸出反應，例如崩盤。自組織臨界性是怎樣出現的呢？那就是系統的多樣性出現缺失，投資者都採用同樣或類似的行為方式，異質的投資者退出或不能發揮作用。市場由同一種情緒在主導，面臨脆弱的境地。往往容易導致災難的發生。

由臨界的定義來看，某些情況下，小規模的輸入會得到大規模的結果，輸入和輸出呈現非線性，市場的簡單因果關係遭到破壞，市場在某些時刻風險和收益不再相稱。包括97亞洲金融風暴？

《賭金者》個股行情的走勢總體上呈現出鐘形曲線，但左邊尾部價位比較低，峰值過後的右部為肥尾，其價位比左邊的高一些。
肥尾有可能是莊家在峰值開始派發後的“艱難出貨階段”。肥尾區間之所以高於行情啟動前的區間，是因為它是主力的出貨階段，如果低於前者，主力將虧損。
對肥尾階段的操作看法是：不碰，正如格雷厄姆說的，在峰值兌現了的現金應該拿去買債券，以顯得我們“有事做”。當價位往下跌破肥尾一段價位，才可以尋到價值投資的買進區間。

對於肥尾的中軸線。因為這條線積聚了主力後期出貨時散戶接貨最多的價位和量，因此，這條軸線，就成了一段時期（1年甚至多年，結合行業發展和公司變化確定）內的強有力的壓力位。新的主力不會傻到隨便拉抬價位到這條線，去解放眾多散戶的冤魂，而自己成了新的冤魂。只有一種情況：這個上市公司內部管理上有重大突破，如重組、重大項目並及時產生了重大效益。

既然肥尾的中軸線有着這種作用，然後主力總要吃飯，那麼就只有狠狠地往下打壓。等再跌去50%，才有基本的運作空間。。。。。然而，這個時候，還有一種情況可能會產生，就是主力完全放棄，整個市場象自由落體，個股象秋風飄零的落葉，股價根本就無力支撐。

肥尾的中軸線由主力來摸，當肥尾的中軸線未定形時，風險是十分大的。