在现实生活中，准确有多个方面的含义，比如1+1=2，这可以称之为准确，而这个结果可以用对和错来衡量！而比如一个10.1234323cm的木棍，你测量到其值为10.12343也可以称之为一种精准！一个是无可争议的准确，一个是接近准确的程度！也就是说，数据可以分为定性或分类性数据和数值型或数量数据！而在现实生活中，我们所谓的准确，又必须跟我们的应用实际联系起来，而不是理论地去为了精确而精确，为了准确而准确！

在操作中，有这样几个意义上的准确：

首先是测量工具的准确性！比如我们用一个最小刻度为一厘米的尺子，却想精确到毫米，那自然是很逆天的事情了！比如我们用K线作为判断工具，可是k线本身就不是一个全息性质的数据，就连价格本身都不是，而具体到用K线收盘价计算出来的均线那就更不是了！就如你观察你朋友开车的速度，每一个小时测量一次，连续测量100个小时，你能精确判断出下一小时或10分钟你朋友开车的速度吗。如果你一天测量一次，那就更无法根据此去判断了，这就是我们说的时间周期！

其次，就是测量的对象，盘面上的价格，本质上是一个非连续性的单位，比如价格只是精确到了小数点后多少位而已，股票价格到分就结束了！就是测量的对象本身并不是对股票价格的精确表达！那以此为根据的所谓的估值自然也不是！再比如我们说的时间周期，比如周，其实有时候一周并没有5天，因为可能放假，而具体到月和季度，就更是如此了！而那些喜欢讲季、月、周、日等看成级别关系的处理体系，不自然内部就已然不统一了么！

最后，测量的理论体系，我们得到了一系列的数据，那如何去处理这些数据，才能得出一个比较准确的操作位置呢！显然不同的方法是不一样的！比如一直支撑和压力的操作方法，只需要少数几个数据就可以了，如支撑、压力、当下价格，这自然是一个粗略的操作体系！为何均线体系往往容易更为精确呢，因为其用到的信息要完备的多！为何基本面操作法，很难对价格做精确处理呢，因为其把一大堆的信息用利好和利空这样模糊的词语给处理掉了！更为重要的是，很多理论其基础都是模糊的，这样就更难以做到精确判断了！

然而，理论上的精确和实际操作上对精确的要求，自然并不是同一回事！就如你穿鞋能精确到毫米足以了，而集成电路那就要精确到纳米！所以理论地去精确，模糊地去应用！然而，理论地精确往往是前提，越是精确的理论，我们才越是有可能在其指导下制造出高精度的测量方法及工具！那实际的运用中，我们如何去处理这种精确与模糊的关系呢？在这里以《攀缠锋祖市场交易学原理》中高低点的处理举例说明，希望可以给予大家一些启发！

在本体系下，高低点之于走势的定义无疑是100%准确的！可是高低点的获得却并不是可以理论保证的。高低点的计算，我们是以K线及以K线为基础的均线为计算基础的，如上文所述，K线是不精确的。从而根据本系统的方法计算出来的高低点并不一定能精确地代表价格走势的真实高低点关系。所以于此我们必然要给予一定的误差处理空间！我们必须明白，我们定义高低点的目的是什么，无非就是给予一个符合走势定义的结构，以描绘出理论的操作点位！

所以，当相邻高点十分接近、出现极端K线等，我们就需要以符合定义的情况，选取适合的划分标准！比如以K线高低点、K线收盘价、5日SMA均线、13日SMA均线的高低点进行段高低点的划分等！只要不违背理论的操作基础的前提下，哪一个更有利于划分出吻合理论的操作定义，就用哪一个！我们需要有这样的模糊性。实际上本体系自始至终就是建立在概率统计的基础上，本身就承认了一定的误差空间的存在！实际的操作中，不是还有仓位和风控在把握吗，又何需如此精确了，操作本身就是一个概率和赔率的平衡，站在这个角度，不就更应该理解模糊的自然之理了么！

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