人类对于股票价格运动规律的认知，是一个极具挑战性的世界级科学难题。一百多年来，无数的科学家和投资者投入到了对股票价格运动现象及规律探索的研究活动当中，但是迄今为止，尚没有任何一种股票价格数学模型或理论能够描述和阐明股票价格运动现象、特征及规律，并且经得起实践的检验。

本文首先指出了数理金融学在建立股票价格数学模型时，将股票价格与时间之间的数量关系抽象为随机变量的模型假设错误，以及将研究随机过程状态空间（样本函数集合）统计规律的随机模型和概率方法用于研究单个样本函数的方法错误，然后根据股票价格与时间一一对应的实际现象，将股票价格与时间之间的数量关系抽象为确定性的时间函数，使用演绎推理分析方法，建立了描述股票价格运动现象的函数模型，首次推导出了可揭示股票价格运动特征及规律的自相关函数、位移公式、幅频特性和功率谱密度，从理论上证明了股票价格的相关性和可预测性。本文不仅能正确解释过去和现在的股票波动现象和经验事实，而且也能用于描述和预测股票价格未来的波动现象、特征及规律

本文推翻了现代数理金融学将股票价格作为随机变量的模型假设，使用全新的范式重建了股票研究领域的基本概念和研究方法，采用确定性的函数模型而不是随机模型来描述股票价格运动现象，用公理化方法建立了具有严密逻辑结构的系统化知识体系，不仅解决了关于股票价格可预测性的重大基础理论问题，而且将过去长期对立、争论不休的有效市场假说和技术分析统一到同一个数学模型上，使股票价格技术分析从归纳经验总结上升到演绎科学理论，为证券投资活动的量化分析、价格预测及风险管理提供坚实的基础理论依据。

本文用数学方法证明了在微观上表现出随机性和不可预测性的随机游走，在宏观上具有总体的稳定性和有序性，从而也验证了一个哲学命题：随机性和确定性是对立统一的关系，随机性是确定性的表现形式，确定性存在于随机性之中。