這是出自卡內基的名言。由首篇文章至今，筆者介紹了計量分析的世界觀，長線呈趨勢！而趨勢以碎形的形式運行，卻同時可用經濟循環來表述。短線是隨機，隨機卻不是經常出現。隨機一詞，包含了不確定性、不可預測、風險、僥倖、偶然性甚至混沌！而同時潛台詞便是隨機過後會回歸秩序，所以在秩序時便慎防隨機事件發生，在市場中所有操作，都不會過於進取，槓桿過大。而一旦出現隨機事件後，便穩用回歸均值的手法操作。在區間市與趨勢中遊走，便是筆者研發的向心系統！
步入2018年1月單月大升10%以上，在大市超買下，回吐是可預示的。適逢一件財經界人士關心的天文現象將發生便是水星逆行，究竟又會否老調重彈？借一個明顯超買回吐的事實，以水星逆行來包裝，把一件後科學的事，說成呃神騙鬼，招搖撞騙呢？
水星平均每隔約94天就逆行約22天，所以每年均會出現3至4次逆行。每到水星逆行期間，總是會讓不少迷信的投資者惶恐不安，此等擔憂有不同說法，有指各地指數均會出現轉勢，又或較大波動，甚至大幅下跌。只要刻意拼圖，總會找出某一年大跌剛好發生水星逆行。
筆者以1951年至今的道指數據分析，一共發生了210次水星逆行，水星逆行期間上升的比例達59%，而下跌的比率只有41%，而1951年至今780個交易月，升跌比率同樣是59:41。可理解為升跌比率一致，水星逆行跟長線趨勢一樣，並不具備任何待異性。要升的始終要升，同水星怎樣行沒什麼關係。
水星逆行開始轉方向？
近年坊間時興一句話，當水星逆行開始，大市有權大跌。大市每日都有機率大跌，什麼叫有權大跌？語意不明，筆者只明白，胡亂入市或許輸光，水星逆行前至逆行期間升轉跌或跌轉升轉勢的比率只有約21%，橫行後轉升或跌的比率約19.5%，而走勢轉為橫行的比率約17.1%，維持趨勢不變的約30.5%，其餘大都是轉入先升後跌或先跌後升等的走勢。由此可見，水星逆行有利轉勢之說並無根據。維持橫行的有30.5%而再加上升轉橫行及跌轉橫行的機率便是47.6%，這跟詭指780個交易月細波幅運行的比率達46%十分接近。亦沒有什麼特異性，水星逆行並不為大市帶來什麼驚喜或驚嚇。
終止逆行又轉向？
那麼，水星恢復順行後，大市的趨勢又會如何呢？從統計數據中，水星逆行期間至順行後升轉跌或跌轉升轉勢的比率約19.5%，橫行後轉升或跌的比率約15.7%，而走勢轉為橫行的比率約27.6%，維持趨勢不變的約30%，其餘都是轉入先升後跌或先跌後升等的走勢。
從附圖可見，水星逆行間，既沒有明顯轉勢，也沒有波幅擴大，出現的大波幅機率，跟全年平均機率一致，為何水星逆行這種指標吸引大眾？首先以水星逆行為指標的，如不是太天真，對某一些分析員太信任，便是太懶惰自已沒有好好做數據！水星逆行的日期是計算出來、準確無爭議的。市場參與者往往也希望找尋這種準確無誤的介入點，60至70年代，市場參與者用上黃金或死亡交叉來操作，後來漸漸發現準確度低，當均線糾纏更是反覆。80年代用上動能系統，MACD出買入訊號便買入，但仍是一樣，有反覆的時間！市場並不存有非黑即白，簡單操作的時刻，始終短線是隨機，長線有趨勢！
上周六傍晚跟券商的朋友飯聚，當中一位年輕人提到風水術數看市，對於初一十五、超級月亮、節氣轉勢的數據分析，筆者都曾以數據量化分析，所以飯聚中跟對方簡單分析，事實上只是大包圍。反觀，飯聚當天灣仔發現戰時炸彈，剛好跟筆者吃飯，那個發生機率便更罕有，如果炸彈爆炸飯局便驚天動地了。
事件發生的機率應被視為，「該事件可能發生的程度」並應指出機率高的事應較高機會發生，現時坊間一般評論分析大市，升穿某個機會便如何操作，跌穿某個價位便如何操作，筆者認為相當合理，因為很多評論員對波幅及機率計算並未完全理解掌握！但對於一些似是而非，有權升穿，很大機會升穿不過沒有升穿便有權跌穿，甚至乎大呼市場見頂，只要回吐三數十點，便高呼萬歲，事後大市持續衝高便沮喪萬分。筆者對於「有可能的機率」這類用法很敏感，機率本身已帶不確定性，再加上可能，並不是加強了其不確定性，而是更反覆，好像小時候學英語時，一些語法錯誤的情況，同義反覆。
要表達機率統計學家會用數字來表達，早前有一位博士，認為2018年1月首周大升，後市應回吐，而美元在2017年持續下跌，步入2018年應反彈上升，有質素的讀者當知道怎樣！文中並未提及任何數據去支持，結果大市續升，而美元續跌，那位分析員便指有質素的讀者應該順勢而為，本人更是市場第一人指出應該順勢而為的人。話說得滿滿，可是對身在市場中人，卻不能以此果腹，又哪有力氣給予掌聲？
凡事皆機率，機率值不會小於零，同理，再大發生的機率，都不會大於一。所以市場的走勢難以確定，有趣的並不是預測，而是在不能完全確定的情況下操作，筆者的操作方法先由控制風險開始，繼而即市大市不確定的情況下確定/鎖定利潤！市場中有些人士，喜以回報率，值博率來計算，卻並未理會成功率及其後續操作的考慮。早前子跟本港名醫精神科專科醫生何定邦醫生聊天，談及一些精神科藥物有不同劑量下的功效。醫學的文獻集中以藥物有多少有效程度來計算，卻鮮有計算多少機率會生效，思考的角度不同。
