所谓缺口，是指股票价格(或股票指数)快速大幅变动时，在一段价格区间内没有任何交易发生，显示在股价K线图上是一个真空区域，这个区域就叫缺口。
缺口一般发生在开盘直接跳空高开或跳空低开的情况，在K线图上表现为，当日最低价大于上一日最高价(向上缺口)，或者当日最高价小于上一日最低价(向下缺口)。
如果在未来某个时刻，股价又回到原来缺口的价格区域，并可以覆盖整个区域时，就称为“补缺口”。
下图是上证指数在2020年的几个代表性缺口：
“缺口理论”的核心就是缺口必补，很多人对此相当有信仰，包括一些股票公众号大V，比如XX牛猫就很喜欢在公众号文章里根据缺口必补来分析行情，影响了不少粉丝。
至于缺口为什么一定会回补，至今也没有非常有信服力的说法。
听到的比较有信仰的说法有：“股价厌恶缺口就像大自然厌恶真空一样”、“缺口就像万有引力一样，吸引着股价回来”。
这种口号式的逻辑显然是不能让实事求是、讲究证据的理性派信服的。
本篇文章的目的，就是旨在回答关于缺口的两个问题：
1.缺口是不是一定回补，回补的概率有多高？
2.缺口回补的真正原因是什么？
这两个问题，一个关于现象，一个关于本质。
1.缺口回补的概率
我们统计了上证指数自2005年1月1日以来出现的所有缺口，共计314个，其中有295个缺口在之后的日子里回补成功，回补率为93.95%，这是一个很高的概率了，所以缺口必补这个现象，可以认为是确实存在的。
表中，平均缺口大小是指缺口跳空的空间大小相对于价格的比例，平均回补耗时是指从缺口产生到补缺完成所耗费的交易日数。
我们也单独统计了向上跳空缺口和向下跳空缺口的情况，没有特别明显的差异。
上证指数自2005年起至今(2020-03-30)，还有20个缺口还未曾回补，具体如下：
2.缺口回补的真正原因
在解释缺口必补理论的原因之前，我们先来看两个类似缺口必补的理论现象，我称之为: (1)大阳(阴)线必补理论; (2)逢涨(跌)必补理论
(1)大阳(阴)线必补理论
所谓阳线就是指收盘价高于开盘价的K线，至于大阳线，我暂且定义为收盘价相较于开盘价涨幅大于2.5%的阳线，即收盘价/开盘价>1.025。
大阳线必补理论是指当股价出现大阳线形态时，股价在未来的日子里会回到这根大阳线的开盘价之下。
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大阳线的这根实体柱子，就像缺口一样，会吸引股价回来。
大阴线必补的情况类似。
大阳(阴)线必补和缺口必补很相似，区别只是把缺口换成了K线的实体柱子。
接下来，我们来看大阳(阴)线必补的历史统计情况，仍然以上证指数为例：
大阳(阴)线回补概率高达94.04%，一点也不输缺口回补的概率。
从历史统计角度看，我们完全可以说：大阳(阴)线就像万有引力一样，吸引着股价回来。
(2)逢涨(跌)必补理论
逢涨必补是指，如果当天股价K线是上涨的，即当日收盘价高于前一日收盘价，那么股价在未来的日子里会跌回到前一日收盘价之下，抹去当日的全部涨幅。
逢跌必补是指，如果当天股价K线是下跌的，即当日收盘价低于前一日收盘价，那么股价在未来的日子里会涨回到前一日收盘价之上，收回当日的全部跌幅。
股价的上涨K线或者下跌K线，就像缺口一样，会吸引股价回来。
仍然以上证指数为例，来看逢涨(跌)必补的历史统计情况：
上涨K线和下跌K线的合计回补概率高达96.97%，比缺口回补的概率还要接近100%，从历史统计角度看，逢涨(跌)必补理论比缺口理论还更牢固。
因此，我完全可以说：股价的上涨(或下跌)就像万有引力一样，吸引着股价回来。
但仔细想想，似乎有点不对啊，如果所有的上涨K线都会回补，那岂不是股价永远都不会涨了？如果所有的下跌K线都会回补，那股价不是永远都不会跌了。
实际上，最新股价相较于历史最低点的涨幅，就是靠那没有回补的3.51%的上涨K线完成的，而最新股价相较于历史最高点的跌幅，也是靠那没有回补的2.46%的下跌K线完成的
3.总结
好吧，我承认，大阳(阴)线必补理论和逢涨(跌)必补理论都是我胡编乱造的，但从历史统计的角度看，它们确实比缺口回补理论还更牢靠。
如果缺口理论可以用来制定交易策略，比如出现向上缺口时卖空，等缺口回补时再买回，那么大阳(阴)线必补理论和逢涨(跌)必补理论，当然也可以用来制定交易策略。
根据回补理论来指定交易策略，是一个典型的高胜率、低盈亏比的策略，即单笔交易盈利的概率很高，但是小赚大亏。
由于它背后的理论是胡编乱造的，所以它并不能给我们创造出正期望，也就根据它来做投资，总体是没有胜算的。
所谓股价回补现象，不过是股价在做几何布朗运动时所产生的一种随机现象而言。
由于股价在未来的走势是带正漂移项的随机运动，那股价自然有很大的概率会随机波动到缺口之下，也即完成补缺。
以向上的情况为例，假如股价不回补，那说明缺口这个价位，就是今后的历史最低价了。仔细想想，一买就买到股价历史最低价的的概率有多大？把1减去这个概率就是回补的概率了，所以任何XX回补理论的回补概率都是很高的。
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