原本本篇是跟大家談奧斯本（Matthew Maury Osborne）的研究，但相關內容只曾在《信報》分享，尚未在灼見名家與大家見面，所以本篇及下篇文章會先行補充之前不足的內容，以免讀者摸不着頭腦。對於筆者未有小心整理，為各位讀者帶來不便，深感抱歉！
樣本空間法則（sample space）是由卡丹諾（Cardano）發明的，在笛卡兒（Descartes ）尚未發現座標之前，是一個劃時代的概念。樣本空間法則指的是將隨機過程中所有可能結果，視為空間中的點。在簡單的情況下，這個空間中可能只有幾個點，但在複雜的情況下，這些空間就會是連續不斷。對後市而言，這確立了機率分布圖，用以處理獨特時間的機率問題，而在連續時間，便可用上通道圖，每一個通道圖的切面，均是一個獨立的機率分布圖，情況就如同一條完整的瑞士卷，以及切開的一片片瑞士卷一樣。
樣本空間法則在卡丹諾時代有重要的啟發性，但明顯仍有不足之處。伽利略（Galileo Galilei）有一篇短文〈關於骰子遊戲的考慮〉，以處理其友人托斯卡尼大公的問題而聞名。托氏用樣本空間法則，計算出當擲三粒骰子時，總和是9點及10點的機率應一樣。不過當他擲了無數次後，發覺出現10點的機率比9點多。為什麼會出現這個情況呢？
保歷加通道 考慮未夠周全
根據樣本空間法則，擲出9的方式有： （333），（432），（441），（522），（531），（621）。而擲出10的方式有： （433），（442），（532），（541），（622），（631）。理論上機率應均等，可惜事實上擲出10的機率比擲出9的機率高出8%！
問題出在哪裏？就是在（333）那裏，出現（333）的機率只有1次，但單是（136）便可以有（163）、（316）、（613）、（631）和（361）等6種組合。伽利略在文中總結，某一事件發生的機率，不能單獨判斷，而應視它出現的數目、方式及序列而定。
這點對股市參與者而言，具重要意義。技術分析中，大部分指標均是動能系統，只有小部分會以股價分布為基礎，當中最廣為人認識的，應是保歷加通道。保歷加通道的原理，是以20天移動平均線為中軸，並以2個標準差為區間，這是以常態分布為基礎考慮。以2017年11月22日為例，當日收市價在30003點水平，而當時保歷加通道的區間在29830-27980點，意味11月22日的收市價已偏離了常態分布，有需要回歸至區間內，所以大市自11月22日起反覆調整。
但這個分析模型並未能滿足我們操作上的需要，理由一，如用常態分布，收市價在通道外的機率不應多於10%，惟從數據反映，不同指標的數據結果有很大差異，在通道外的機率可以高達三成。二，這只反映當時的出現機率，並無任何預測性，由於移動平均線會按每天收市價而出現變化，所以按每天收市價計算出來的分布，將會有所分別，在大波動的時候，差別尤其顯着。
保歷加通道考慮未夠周全，只點明了今天的收市價於常態分布中出現的機率，卻未考慮連續空間的情況，更沒有就不同序列的意義作出說明。發展至近代，有西蒙斯（Simons）提出的中立市場說，把市場分為5種情況再計算機率：主要的有3種，分別是買入、中性及沽出，其次的兩種是深度超買及深度沽出。而索耐特（Didier Sornette），主要是針對3種分布，以買入、中性及沽出來分析其中的序列問題。
從計量分析的角度，保歷加通道較其他動能系統更接近效率市場說所描述的市場，既能反映部分市場的分布性，亦做到部份時間描述部份市場的運行情況。然而，市場並不具備任何一種穩定分布，用保歷加通道上的分布得出的概念會偏離事實，故此難以用來作一個操作參考指標或工具。即使如此，保歷加通道在描繪市場輪廓方面，已比坊間眾多工具優勝。而1980年代後的多位計量分析大師，都傾向自己建構通道模型去處理市場的隨機性，市場的循環性便以碎型來進行解釋！
