系统科学是一门研究复杂系统结构、功能、演化规律及调控方法的综合性交叉学科，可揭示自然、社会、经济、军事、生态、管理等领域不同层次系统的共性机理与演化规律。

系统一词，来源于古希腊语，是由部分构成整体的意思。自然界的一切事物，不是系统，便是系统的组成部分。系统科学的基本思想方法是把所研究和处理的对象，当作一个系统，分析系统的结构和功能，研究系统、要素、环境三者的相互关系和变动的规律性。

系统科学的出现，使人类传统的科学思维方式和科学研究方法发生了革命性的转变，为解决现代社会中的政治、经济、军事、科学、文化等等方面的各种复杂问题提供了理论支撑和研究方法。

一、股票市场系统模型

股票市场是一个由大量投资者相互作用、各自为获得投资收益而对外部信息做出反应的复杂系统（图1）。

图1 股票市场系统模型

股票市场系统由投资者（个人或机构）和证券交易系统两种元素构成。系统与环境的相互联系和相互作用是通过信息交换实现的。输入信息是环境对系统的激励，输出信息是系统对输入信息的响应。

系统输入为股票市场的行情信息、财务信息、公开信息、内部信息、舆情信息和噪音信息等，投资者根据自己获得的相关输入信息，利用自己掌握的知识对输入信息进行分析处理，然后做出投资决策并实施股票买卖操作。

系统输出为股票价格和成交量等行情信息。

股票市场系统包含了众多的投资者（生命个体和群体），由于每个投资者对输入信息的反应各不相同，彼此之间还会相互影响，因此股票市场系统是一个典型的非线性复杂巨系统。

二、股票市场系统特性

系统科学的研究表明，包含大量生命个体和群体的复杂系统具有如下的共同特性：

（1）整体性。系统行为（系统输出）是所有输入信息和所有投资者共同作用的结果，而非由某个或某些输入信息所决定。

（2）非线性。股票市场系统的输入信息、投资者和输出信息会相互影响、相互制约和相互依存，任何变量的变化都会使其它变量和整个系统行为（系统输出）发生变化，导致系统不满足叠加原理（非线性），因此，很难建立描述系统输入与输出之间数量关系的数学模型。

（3）自激振荡。股票市场系统的输出在没有周期性输入信息的作用下也会产生周期性波动。例如，在输入信息不变的情况下，投资者的情绪、非理性投机行为和羊群效应就会导致投资者“追涨杀跌”，给股票市场带来很强的周期性波动。

（4）内随机性。系统输出信息的随机性是由系统内部的非线性产生的，而不是外界随机干扰因素导致的。

（5）蝴蝶效应。 系统会因十分微小的输入信息变化而产生巨大幅度的输出变化，就像“南美洲一只蝴蝶扇一扇翅膀，就会在佛罗里达引起一场飓风。”

三、基本分析

基本分析又称基本面分析，是以股票的内在价值为依据，着重于对影响股票价格及其走势的各项因素进行分析，通过评估宏观经济形势、行业发展趋势及公司经营状况，分析并预测股票价格的中长期波动趋势，从而为投资者作出正确决策提供科学依据。

股票价格（系统输出）是系统所有输入信息共同作用的结果，而基本分析只利用部分输入信息来预测系统输出，因此，基本分析只能从经济和金融层面定性解释一下影响股票价格变化的原因，而分析不出对股票价格变化的影响程度，更无法准确预测股票价格的中长期波动趋势。

基本分析既没有考虑系统内部元素之间的相互作用，也没有考虑系统非线性和自激振荡对系统输出的影响，仍然用线性分析方法来预测非线性复杂系统的输出。

此外，系统输出（股票价格）会因输入信息的微小变化而产生巨大幅度的输出变化（蝴蝶效应），如果基本分析获取的输入信息不够准确，则会产生很大的分析误差，与实际的股票价格运动状态和变化趋势相差甚远。

四、量化分析

量化分析利用概率统计方法或AI技术对海量的输入信息（大数据）进行分析，从而预测股票价格的走势。

量化分析虽然可对大量影响股票价格变化的输入信息（因子）进行建模，但仍然无法覆盖所有影响股票价格变化的影响因素（输入信息），也没有考虑系统内部元素之间的相互作用和自激振荡，因此，从系统科学的角度看，量化分析方法也无法准确预测股票价格的波动趋势。

此外，量化模型对因子数据（输入信息）的真实性、完整性和准确性具有较强的依赖。如果获取的因子数据不准确，“蝴蝶效应”会导致量化模型迅速失效。

量化分析虽然不能保证每一次分析结果的确定性，但是只要交易次数足够大时（高频交易），依靠概率论中的“大数定律”就能确保量化交易平均收益的确定性。例如，美国私募基金文艺复兴科技公司“大奖章基金”的量化分析胜率虽然仅为51%-52%，单笔交易利润（0.001美元）也非常微小，但凭借每天数百万笔的高频交易，在长达30年的时间内实现了年化35%的惊人收益，远超同期巴菲特的20%年化收益。

五、技术分析

技术分析以股票市场的系统输出（行情信息）作为分析对象，通过图形分析或数据处理手段，来预测股票价格未来的变化趋势，从而为投资者确定股票买卖时机提供决策依据。

技术分析有三条基本假设：

（1）市场行为包含一切信息；

（2）价格沿趋势运动；

（3）历史会重演。

显然，假设（1）就是图1所示系统模型的输出特性，既股票价格（系统输出）是各种影响因素（系统输入）共同作用的结果。而假设（2）和假设（3）则是图1所示系统模型的自激振荡（周期性波动）性质。

技术分析以系统输出（行情信息）为分析对象，不仅考虑了影响股票价格变化的所有因素（输入信息），而且也包含了系统内部元素之间相互作用的影响，因此，与基本分析和量化分析相比，技术分析是一种能够分析并预测非线性复杂系统输出（股票价格）变化及趋势的最佳方法。

六、结论

基本分析、量化分析和技术分析是股票投资分析的三大核心方法。从系统科学的角度看，股票价格是所有输入信息和所有投资者对股票市场系统共同作用的结果，而基本分析和量化分析只根据部分输入信息来预测系统输出（股票价格），以偏概全，违背了复杂系统的“整体性”，必然导致分析结果与实际情况出现较大的偏差。而技术分析以系统输出（股票价格）为分析对象，遵循了复杂系统的“整体性”，因此技术分析是一种比基本分析和量化分析更加科学、可靠、有效的股票价格分析方法。