Quantcast
Channel: 幣圖誌Bituzi - 挑戰市場規則
Viewing all 1359 articles
Browse latest View live

如何判定策略失效

$
0
0


由簡單的回測可知道,多數已存在於看盤軟體中的單一指標已失效,並且以 2013 年為一個明顯的分界。許多有效指標在 2013 年後失效,或是原已不具備獲利能力的指標在 2013 年開始擴大虧損幅度。如前文提及,由於衍生性金融商品的參與者日益增加,黃金、原油等以往由大型投資銀行或避險基金所把玩的標的湧入民間資金,全球化、金融體系扁平化以及系統化交易的廣泛使用,指標獲利空間被大量壓縮。一旦一套系統的類似邏輯被市場參與者大量使用,買賣單所擠壓的就是該系統所擁有的獲利能力。


此處所要介紹的仍然是璞格一直著眼的 『 Strategy over Strategy 』 概念。後者這個 Strategy 就是一般所稱的指標,它的功用主要用來判斷多空;前者則是管理指標的工具,常見的稱法或出現方式有 Position Sizing、濾網、權益曲線管理、風險平衡等。我們姑且先將後者指標稱 A、前者則為 B,B 是用以管理 A 的工具。很多交易者花費所有的心力投注於在技術分析層面取得一個完美的 A,隨後在 B 的各個面向則無意採用了直覺的方式執行。人為直覺的環節等同參入了許多不被注意到的參數,使得精心設計的 A 毫無用武之地。其中一個鮮少被量化的便是如何判定指標失效,如何從量化的角度評估策略是否具備獲利能力,而非僅用直覺觀察損益將策略反覆上架、下架、修正。下列分享幾種可以一致性評斷策略是否失效,或是在多策略組合中如何評級不同策略以分配資金的方式。

1. 權益曲線標準差:權益曲線的標準差除了可以用於評比策略一般性風險外,也可用於策略效率。在一個大樣本的週期下 ( 回測或實際交易區間具有足夠的交易次數 ),較佳的策略能在各個中期以上時間區段 ( 例如:年 ) 出現類似的特徵,如勝率、獲利因子等。也因此在部位跟隨風險及商品價格等做變化處理後,權益曲線應該呈現某個「不至於變化太大」的角度向右上方發展。交易者可以將權益曲線的標準差作為評定策略是否持續有效的依據。畢竟獲利是方向性交易唯一的目的 ( 此處不計現貨避險 ),例如以權益曲線的均值扣除 1 個標準差後,理論上僅應有約 16% 的日權益在此線之下。若短期權益數在此線下比例明顯提高,則為指標獲利能力遭壓縮或失效的特徵。

2. 指標未必是最重要的關鍵,但它需要有一定的辨別度。同樣在多策略中,我們可以將近期指標最佳化後,除以長期指標最佳化之相同參數數值。此數值的絕對值較近於 1 者,視為策略維持有效。在一個多策略的組合中,可以用這樣的數值啟閉不同策略在商品中的運行與否,或是將資金以比例方式分配給各策略,以對於當前適合的策略增加權重。例如三個策略的數值計算分別為 1.1、1.2、1.3,則前者所得評級較佳,簡易的資金分配原則可以依 ( 0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.1、( 0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.2、( 0.1 + 0.2 + 0.3 ) / 0.3 = 6 : 3 : 2 比例配置。

3. 套利模型的失效則最容易辨別。一般來說套利交易具有極高的勝率。以方向性波段策略而言,50% 的勝率即可稱高勝率,然而對於套利模型來說,60% 甚至以上的勝率並不是很難達到的目標,唯資金使用效率較差,因風險也偏低。然而雙邊或多邊商品套利模型的「失效」,會是明顯而呈漸進性的,並不容易瞬間無效。套利模型是否失效可以簡易的從權益曲線斜率變化觀察,一旦中期以上呈現水平或角度降低,則無需留戀,可以轉換商品組合或再增加成為多邊商品套利系統。組合內每成功增加一個商品便可擴張有效空間。


機械化交易意即每一個環節都按照擬定的機制,不斷運行以達到各方面設計期望值。量化是機械化交易的衍生,程式交易又將量化交易賦予電腦自動執行的能力。然而無論哪一種交易模式,只要用到技術分析作為根本,那麼是否將每個環節都確切做到數值化會更好 ? 一來可以更準確的執行完整策略,包含指標以及指標外的部分,二來若走入程式化交易,也可以有進一步回測、評估的面向,而不僅躊躇於第一層 Strategy 之中。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

透析台灣選舉行情,讓貓大帶領您逆轟高灰!

$
0
0


大家好,貓大又來啦!台灣各縣市長已經上任三個多禮拜了,大家對於他們的表現是否有感呢?今天貓大就要來跟大家談談「台灣選舉」對於台股的影響,讓大家能夠在台灣「兩年一小選、四年一大選」的選舉文化下,更能精準地掌握大盤的走勢唷!喵~

11月29日台灣九合一選舉,國民黨兵敗如山倒,人們紛紛對於執政黨投下了不信任票,希望換個政黨做做看,於是台灣的第二大黨--民進黨,便在這次的聲浪中,取得了13個縣市的執政權,國民黨更是只剩下了6個縣市長席次,整個台灣瀰漫了一股改革換新的氛圍。

但是,股市市場也會是如此嗎?根據貓大平常看新聞報紙以及網路的經驗,每到選舉前夕,台灣大企業的老闆總會紛紛現身表態,呼籲民眾(員工?)支持某某政黨候選人,公司才有未來,台灣才能拚經濟、有競爭力。貓大也常常聽到坊間謠傳著「若某某政黨當選,隔週股市就會大跌」的說法。難道,台灣個股市行情,沒有辦法也感染到改革的氛圍,持續地受到台灣選舉文化--藍綠對決的綁架嗎?


貓大可是受過資訊科學教育的專家,沒有東西證明怎麼行呢?這時候就要來看看歷年來台灣大小選舉對於股市影響的統計結果,讓數字告訴我們真相吧!



這張圖表列出了從1998年一直到2012年間,台灣大大小小的選舉,以及該選舉前10天、後10天、後20天的台股行情。從圖中可以很明確地看出,在選前的10天,台股上漲和下跌的機率分別為47%和53%,基本來說可以算是一半一半,表示出投資人多採取觀望的態度,選後在沒有政治利空因素干擾,台股上漲的機率就大幅攀升,選後10天台股上漲機率為67%,選後20天高達80%。

再來我們回顧一個月前、選後的台股行情,12月1日開盤後台股立刻重挫下跌,在大家以為股市反映出國民黨大敗的行情時,指數卻又反轉拉回,甚至在4日時突破9200點。

數字會說話!貓大一直相信在股票市場中過去發生的事情,未來一定會不斷地在上演。由以上的例子都可以看出,其實台灣選舉,哪一個政黨得利,哪一個政黨失利,對於台股其實不會有相當正相關的影響,終究還是要回歸到基本面,從整體環境、國際局勢預測行情。不過統計結果仍然告訴了我們,選舉的前後行情是不太穩定的,在採礦貓的交易環境中,對於台灣這種幾年才出現一次的偶發性行情,該如何應對呢?

透過統計資料,我們能夠擷取出每次選舉前後的歷史交易訊息,並利用這些歷史訊息來製作「台灣選舉行情」的應變模型。這套模型在平時不會發揮作用,使用者依舊使用其原本自己設定的投資策略來進行交易。直到該年有選舉發生,系統會去偵測新聞關鍵字並獲得選舉時間,此時交易室便會在該段時間內,啟動這個選舉行情的應變模型加入原有的策略中,並對原策略中各種模型的權重值進行調整,來符合行情需求,以確保使用者在不確定的股市行情下,其權益不受損害。

別再相信沒有證實過的謠言了!台股的行情跟台灣選舉的相關程度並不高,最終還是得從基本面看起,而選舉前後的不穩定因素,就交由採礦貓交易室,利用歷史資料產生出的應變模型,來替您度過難關。接下來就跟著貓大一起賺大錢,一同逆轟高灰吧!喵!


採礦貓

採礦貓過去在許多金控公司當過顧問,看到很多台灣散戶投資者被國外的投資公司坑殺,因而希望能提供散戶強大的投資工具與武器以提升獲利率、避免走上被坑殺的道路。

開發商品的交易系統 - 基礎篇 [25] --葛蘭碧法則

$
0
0



著名的美國投資專家Joseph E.Granville(葛蘭碧,又譯為格蘭威爾)於20世紀中期提出移動平均線,簡稱均線。均線理論是當今應用最普遍的技術指標之一,它幫助交易者確認現有趨勢、判斷將出現的趨勢、發現過度延伸即將反轉的趨勢。均線周期越長的,穩定性較佳,不容易受到短期股價波動的影響,但延遲性越明顯;反之,均線周期較短的,穩定性較差,非常容易受到短期股價波動的影響,但延遲性較不明顯。

在金融市場最重要的原則是市場多頭時做多,空頭時做空,要是看錯市場趨勢,而不小心與市場為敵,是很難賺到錢的,因此,投資最重要的基礎,就是要能夠判斷市場多空,而且要與市場站在同一邊。通常價格趨勢形成時,在均線的排列上會出現多頭排列 ~短周期均線都在較長周期均線之上,是多頭攻勢力道很強的象徵;反之,較長周期均線都在短周期均線之上,即稱為空頭排列,是空頭跌勢力道很強的象徵。

什麼是黃金交叉
黃金交叉是指原本呈現空頭排列之短、中、長期平均線,長天期的技術平均線下降趨勢逐漸變緩,而短天期的技術平均線自底部翻升升上突破中、長期平均線,帶動中、長期平均線同步翻轉向上的情況。 這代表股價下跌趨勢已經停止,一波股價續漲可能性高,為買進信號。



一個簡單的三均線交叉策略
inputs:FastLen(10),MidLen(20),SlowLen(60) ;
inputs:TradeProfit(0.04),TradeStopLoss(0.04);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0);

MP = MarketPosition ;

if DAYofMonth(Date) > 14 and DAYofMonth(Date) < 22 and DAYofWeek(Date)= 3
then isBalanceDay = True else isBalanceDay =False ;

PF = AvgPrice*TradeProfit ;
PL = AvgPrice*TradeStopLoss ;

{ 買方環境建立 - 短期均線向上交叉中期均線與長期均線 }
Condition1 = Xaverage(Close,FastLen) Cross over Xaverage(Close,MidLen) ;
Condition2 = Xaverage(Close,FastLen) Cross over Xaverage(Close,SlowLen) ;

{ 賣方環境建立 - 短期均線向下交叉中期均線與長期均線 }
Condition3 = Xaverage(Close,FastLen) Cross under Xaverage(Close,MidLen) ;
Condition4 = Xaverage(Close,FastLen) Cross under Xaverage(Close,SlowLen) ;

{作多進場 - 短期均線同時向上突破中期與長期兩條均線}
if Condition1 and Condition2 then Buy next bar at market ;

{作多進場 - 短期均線同時向下跌破中期與長期兩條均線}
if Condition3 and Condition4 then Sell next bar at market ;

{多單在倉時 若出現短期均線跌破中期或長期任一均線則平倉出場}
If MP > 0 and (Condition3 or condition4 ) then ExitLong next bar at Lowest(Low,3) stop;

{空單在倉時 若出現短期均線突破中期或長期任一均線則平倉出場}
If MP < 0 and (Condition1 or condition2 ) then ExitShort next bar at Highest(High,3) stop;

if IsBalanceDay then setExitonClose ;

這裡我們會碰到兩個狀況 1.三線同時交叉的出現次數可能不多 2.若要作參數最佳化時,這三個參數的範圍要如何去設定

狀況一. 我們可以去控制均線交叉在幾根K棒內發生即可算是作多條件成立
a. 使用 MRO 函數 
if Condition2 and MRO(Condition1,N1,1) <> -1 then Buy next bar at market ;
這代表的意義是 Condition2 成立且 N1 根K棒期間內最近也出現過Condition1 成立的情形
if Condition4 and MRO(Condition3,N2,1) <> -1 then sell next bar at market ;
這代表的意義是 Condition4 成立且 N2 根K棒期間內最近也出現過Condition3 成立的情形

b. 使用 Countif 函數
if Condition2 and Countif(Condition1,N1) = 1 then Buy next bar at market ;
這代表的意義是 Condition2 成立且 N1 根K棒期間內最近只出現一次Condition1 成立的情形
if Condition4 and Countif(Condition3,N2) = 1 then Sell next bar at market ;
這代表的意義是 Condition4 成立且 N2根K棒期間內最近只出現一次Condition3 成立的情形

MRO 與 Countif 使用上的差異點是
MRO 可以檢查在 N根K棒期間內是否有出現最近一次,最近二次‧‧‧‧‧‧條件成立的狀況
Countif  是檢查N根K棒期間內條件成立的總發生次數

如果我們希望兩種往上交叉的狀況之間,不要有向下交叉的情形發生
Condition5 = Countif(Condition1 , N1) >= 1 and Countif(Condition2 , N1) >= 1 ;
Condition6 = Countif(Condition3 , N1) = 0 and Countif(Condition4 , N1) = 0 ;

如果我們希望兩種往下交叉的狀況之間,不要有向上交叉的情形發生
Condition7 = Countif(Condition3 , N2) >= 1 and Countif(Condition4 , N2) >= 1 ;
Condition8 = Countif(Condition1 , N2) = 0 and Countif(Condition2 , N2) = 0 ;

運用MRO 或 Countif 的概念就可以讓我們控制兩組金叉之間的距離作為交易控制項

狀況二. 短中長的均線參數怎麼應用在最佳化設定
我通常使用的方式會先觀察原策略想法中參數的對應關係,以本例而言 中期均線是短期均線的兩倍,長期均線是中期均線的 3倍,此時我們在系統參數與變數的設定可以改用以下方式
inputs: FastLen(10) ;
vars: SlowLen(0),MidLen(0) ;
MidLen = FastLen * 2;
SlowLen = MidLen * 3 ;
當 FastLen = 5 時 ,MidLen 就等於 5*2 = 10 ,SlowLen 就等於 10 * 3 = 30

若是我們希望有多一點變化時
inputs: FastLen(10),R1(2),R2(3);
vars: SlowLen(0),MidLen(0) ;
MidLen = IntPortion(FastLen*R1)+1 ;
SlowLen = IntPortion(MidLen*R2)+1 ;

綜合上述方式,我自己在測試過程的程式碼如下
input:EntryType(1) ;
inputs:NBarL(55),NBarS(35),TradeProfit(0.04),TradeStopLoss(0.04);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0);
inputs: FastLen(10),R1(1.2),R2(1.2),N1(2),N2(2);
vars: SlowLen(0),MidLen(0) ;

MP = MarketPosition ;

if DAYofMonth(Date) > 14 and DAYofMonth(Date) < 22 and DAYofWeek(Date)= 3 then isBalanceDay = True else isBalanceDay =False ;

PF = AvgPrice*TradeProfit ;
PL = AvgPrice*TradeStopLoss ;

MidLen = IntPortion(FastLen*R1)+1 ;
SlowLen = IntPortion(MidLen*R2)+1 ;

{Calculation of the necessary values, and assignment to variables}
Condition1 = Xaverage(Close,FastLen) Cross over Xaverage(Close,MidLen) ;
Condition2 = Xaverage(Close,FastLen) Cross over Xaverage(Close,SlowLen) ;
Condition3 = Xaverage(Close,FastLen) Cross under Xaverage(Close,MidLen) ;
Condition4 = Xaverage(Close,FastLen) Cross under Xaverage(Close,SlowLen) ;

Condition5 = Countif(Condition1 , N1) >= 1 and Countif(Condition2 , N1) >= 1 ;
Condition6 = Countif(Condition3 , N1) = 0 and Countif(Condition4 , N1) = 0 ;
Condition7 = Countif(Condition3 , N2) >= 1 and Countif(Condition4 , N2) >= 1 ;
Condition8 = Countif(Condition1 , N2) = 0 and Countif(Condition2 , N2) = 0 ;

if EntryType = 1 then Begin
if Condition5 and Condition6 then Buy next bar at market ;
if Condition7 and Condition8 then sell next bar at market ;
end;

if EntryType = 2 then Begin
if Condition2 and MRO(Condition1,N1,1) <> -1 then Buy next bar at market ;
if Condition4 and MRO(Condition3,N2,1) <> -1 then sell next bar at market ;
end;

if EntryType = 3 then Begin
if Condition2 and Countif(Condition1,N1) = 1 then Buy next bar at market ;
if Condition4 and Countif(Condition3,N2) = 1 then Sell next bar at market ;
end;

if EntryType = 4 then Begin
if Condition1 and Condition2 then Buy next bar at market ;
if Condition3 and Condition4 then Sell next bar at market ;
end;

If MP > 0 and (Condition3 or condition4 ) then ExitLong next bar at Lowest(Low,3) stop;
If MP < 0 and (Condition1 or condition2 ) then ExitShort next bar at Highest(High,3) stop;

if IsBalanceDay then setExitonClose ;
台指期 60 min K 留倉 交易期間 2004/11/1 ~ 2014/10/31 交易成本 1200

台指期 15 min K 留倉 交易期間 2004/11/1 ~ 2014/10/31 交易成本 1200

短、中、長週期均線彼此間交叉的順序,以及來回糾結過程中會影響的因子 都可以透過本篇內容的 MRO/Countif 兩個內建函數來作檢查,透過此方式應用,可以讓策略的邏輯更具彈性。

瑞郎風暴讓華爾街上演悲慘世界--破產人數持續增加

$
0
0
上週四(1/15)瑞士央行宣布放棄維持3年的瑞士法郎對歐元匯率下限,
導致瑞士法郎匯率出乎市場預期漲翻了天。

或許讀者會問:
「不就是瑞士的貨幣大漲而已,
有什麼好大驚小怪?」
是的,對於大多數的讀者而言,
可能還是對股票市場比較熟悉,台股尤其是主要戰場,
再不然就台指期貨與選擇權or權證。

這次瑞士法郎到底影響了什麼重要的事情?
畢德歐夫試著用最簡單的文字,
讓大家快速了解上週的外匯市場有多慘烈!

外匯槓桿讓一堆人破產,還有一堆公司也破產

瑞士法郎的暴漲事件,
讓很多家「全球外匯券商」集體爆虧
不只有一家華爾街的券商賠爆,
而是有「很多家」都賠爆!
彭博社報導,
一位旗下管理資產8.3億美元的基金,
因瑞士法郎大漲幾乎損失全部投資資金,
將要進行解散清算。(簡單來說就是基金賠光光了)

巴克萊銀行虧損數千萬美元,
盈透證券(Interactive Brokers)損失1.2億美元,
德意志銀行虧損1.5億美元,
花旗銀行損失超過1.5億美元。
Alpari UK宣布破產(等買家出價併購)、
紐西蘭外匯券商Excel Markets也宣布破產。

FXCM也是這次受災戶,
這也是台灣許多外匯操作者常用的平台之一。

相信週遭一定有朋友聽過這家公司。

而這家公司股價也暴跌...
公司股價盤前暴跌85%,
市值從6億美元暴跌至9000萬美元。

因為許多客戶所放的保證金根本不足以抵抗這次的損失
客戶如果賠太大索性不認帳了...非常可怕。

這次損失2.25億美元的福匯集團(FXCM)
已經獲得了投資銀行Jefferies集團母公司3億美元救助貸款。

上圖為FXCM日線圖(可點圖放大)

補充:
外匯交易跟股票現貨交易不同,
槓桿效用往往會好幾倍的擴大,
因為一般人所認知的外匯,
可能是去銀行櫃台買進2000美元或3萬日幣出國使用,
這樣金額的匯率風險其實並不大,
即使你在1比31換了2000美金好了,
但是台幣重重貶值到1比32,
你也才賺了2000新台幣。
(32-31)x2000=2000

所以對於一般民眾來說,匯率感受較小。
但是如果是外匯保證金交易或者期貨交易,
槓桿效果都會放大10倍到30倍不等
有些甚至會更大。

意思是說,你只有5萬元,但是你可以玩100萬的生意,
而100萬每天的漲跌幅度可能就是2~3%,
你的輸贏就是2萬或3萬,
相對於本金來說,相當的「有感」

瑞郎對歐元大漲,同樣對美元也是大漲

先前投資人大量押瑞士法郎匯率下跌。(因為美元相對於全球貨幣都是走揚)
截至瑞士央行宣布消息的前兩天,
投資人押注瑞士法郎對美元走貶的淨空單市值達32.4億美元。
瑞士央行取消匯率下限的決定一公佈,
瑞士法郎對美元匯率應聲猛漲,漲幅高達21%。
巨量空單當然面臨巨額損失。

而瑞士法郎對歐元上漲接近28%。
美聯社把這樣恐怖的幅度形容為「像見到哈雷彗星那樣罕見」

上圖為當天盤中走勢瞬間情況(可點圖放大)


上圖為歐元對瑞郎週線圖(可點圖放大)


上圖為美元兌瑞郎日線圖(可點圖放大)

有在交易期貨的讀者一定知道,
外匯期貨的跳動點為1點12.5美元,
0.0001為1個跳動點,
所以當天瑞郎瞬間升值從1.02到0.85,
跳動了1700多點,
一口單要虧損1700x12.5美元=21250美元
真的是非常的驚人!
作錯邊你直接掉進地獄裡。

事實上,如果不是瑞士央行意外突襲,
瑞士法郎匯率幾乎毫無翻身餘地。

在歐洲央行近期將要推出全面QE的預期下,
本月歐元對美元匯率連創九年新低。
而瑞士央行要履行瑞士法郎對歐元匯率不得低於1.20的承諾,
就不得不大量買入流入國內的歐元「熱錢」,
成為市場上唯一的歐元對瑞士法郎匯率「多頭」。
(事實上沒人想要買一直貶值的歐元)

歐元的貶值有目共睹...不,是慘不忍睹

上圖為歐元兌美元日線圖(可點圖放大)

所以瑞士央行為了履行1比1.20的承諾,
只能不斷不斷的購買歐元,
當唯一的大買家退場之後,
當然歐元大跌了,而瑞郎大漲了。
悲慘的世界也來臨了!

每當市場動盪嚴重時,資金常流往美元跟美債

過去幾季內,投資人對美元資產的偏好程度開始上升。
(像是流入美股的資金越來越多)
瑞士央行的行動加上市場的不確定性,
大幅增加人們對美元資產的偏好。
(試想你是身價100億的大富豪,市場亂成一團你會怎麼作?)

美國仍然是最安全和最強勁的經濟體
無論從經濟成長或者企業盈利,
甚至今年中或年底潛在的美元升值趨勢。

金融操作的風險時時刻刻都存在,
明天與破產哪一個會先到?


槓桿的操作必須思考最壞的狀況,
不管你有什麼再好的操作策略,
你都不能忽略破產後的悲慘人生...

希望本週的文章你們會喜歡,
如果覺得有幫助的話,請分享給更多朋友知道風險的可怕。
謝謝你們支持美股專欄。畢德歐夫感謝每一位讀者的支持!

畢德歐夫團隊舉辦「美股藏寶圖」活動,
由於報名人數已經超過原先規畫,
電腦教室座位已無法繼續容納更多之後報名的學員,
我們緊急加開一場在3/14(六),3/15(日)。
如果想要進一步學習美股投資的讀者,
請把握最後12個名額,這場人數額滿將不再接受報名。

內線交易與掏空已經讓台股陷入低量很多年,
未來十年你必須試著擁有自己的海外帳戶,
因為美國市場擁有全世界最多的好公司
提早遠離台股內線交易,你也能完成你的資產布局!

獲利的策略固然很重要,但是虧損時如何去處置你的虧錢部位更是要學習,資產配置與有限制的股票操作才是可長可久之道,如果一味的放大槓桿,你即便賺到了這次,恐怕也沒有下一次。

或許您對更多美股文章有興趣
快速入門美股工具,克服四項跨不出台股的錯誤心態
美國真實困境-年收200萬也無法貸款買房
到底印夠了沒?美國才剛要收,現在輪歐洲開始印?
美元的走強,未來買什麼才是聰明投資?

尋寶獵人的交易哲學

$
0
0


買賣交易在選股與操作兩端剛好形成翹翹板,當商品選擇有下功夫,操作部分就可以比較輕鬆,反觀商品選擇如果比較輕鬆寫意,往往操作部分就需要下比較多的苦心,天下沒有白吃的午餐,想要從市場汲取利潤,下功夫是免不了的。

股票與期貨本質上的差異

買賣交易這麼多年,遇過不少在金融市場打滾的同好,這些同好可以區分為兩大類,一類喜歡作股票,一類喜歡作期貨,經過長時間觀察,發現兩類操作者在參與市場的態度都相當認真,但在本質上卻有相當大的差異。

喜歡作股票的投資人,有很大的樂趣是發生在選股,喜歡作期貨的投資人,有很大的樂趣是發生在操作,理解這件事情對於認識買賣交易是很重要的,因為這會深度影響投資人對自我的評估與決定努力的方向。

如果自我評估是懶得挑股的操作者,請深度思考買賣操作要怎麼精進;
如果自我評估是懶得操作的交易者,請深度思考商品選擇要怎麼提升。

放下唯我觀

運用基本面的與運用技術面的發生爭執,操作股票的與操作期貨的發生口角,多年來冷嘲熱諷的言論早已看膩,甚至連操作績優股與操作轉機股都可以互相攻訐,連買賣交易選擇低接或勇敢追價都可以互相看不順眼,這是甚麼情形?

大家都在自己喜歡、願意下功夫的領域持續前進,自己的內容有優勢並不代表別人的內容乏善可陳,我們只需要問,經過時間輾轉,能否持續地將經驗和資金累積起來?還是走很多年的最後卻又回到原點?取之於片斷的思維,讓漲勢汲取的利潤在整理勢或跌勢過程回吐,再回首發現耗損時間卻沒有利潤以及有用的經驗留下。

賺賠線

參與金融市場買賣交易,只有能賺才是真的,其它都是假的。

賺多賺少、賺快賺慢都沒有關係,重點要先能賺,無法產生利潤,或是經過漲跌循環又被市場回收利潤,甚至還倒賠本金,都不算跨過賺賠線,這麼多年來看過太多參與金融市場數十年,滿口股票經卻賺不到市場的操作者,遍及基本分析、技術分析。

如果以快速跨過賺賠線作為首要目標,可以看到甚麼努力方向?

這個時候,我們可以問個簡單的問題,以麻將為例,請問:
是打好起手一進聽的牌容易呢?還是不管拿到甚麼牌都能打好容易?

答案應該是再明顯不過,起手一進聽的牌,就連初學者打起來都沒有難度,反觀不管拿到甚麼牌都能打好,那絕對是高手的領域。

從這個簡單的例,可以得到直觀的事實,想要快速完成首要目標,跨過賺賠線,絕對是把心思投入在選股會比較快,就像剛剛的例,拿到起手一進聽的牌,即使初學者都很容易可以打到胡,問題會簡化到,甚麼樣的股票,才是所謂一進聽的好牌?

選股的功夫

這邊談的選股功夫不是談基本面或技術面,只是單純提出一個評估點給操作者思考,現在台北股市是個上市加上櫃有1500支的市場,需要多少時間才能找出這市場裡面的寶物?剛剛有談過,功夫是省不了的,總有要下功夫的地方。

程式輔助交易節省不少選股的時間,基本分析也有選股程式,變數取於可量化的財報數字,技術分析也有選股程式,變數取於開、收、高、低、量、時間,剛剛談過放下唯我觀,暫時先別急著批評,先問自己就好,將觀察股縮到30支需要多少時間?

筆者走的是圖意,圖意有別於普遍市場認識的技術分析,不用指標,單純就是觀圖,經過多年實作並加入程式輔助交易的元素後,概念有點像拿兩百張照片問哪幾張照片是美女、帥哥?坦白講,真的相當快,這是40分鐘內可以輕鬆解決的問題。

直到完成這個效率,生活才開始有自己的時間,此前真的是每天都泡在股票裡,遙憶當年的時空,台北股市有1200支股,每天挑一輪,那真的是選股地獄,雖然這過程讓筆者的基本功紮實不少,近年能運用程式節省時間也是當時打下的基礎,回首當年,真的是佩服自己有這種土法煉鋼的精神,有那股毅力走過漫長的摸索期。

買賣交易要先想辦法跨過賺賠線,面對交易理哲要能放下唯我觀,條條大路通羅馬,沒有最好,只有更好,而美好的事物都是困難而值得努力的,堅定方向並持續精進,祝各位讀者在新的ㄧ年都能交易順利,大有斬獲。


突如其來的時候 , 首重保護資金

$
0
0


璞格一向專注於多市場、多商品交易。有幸於科技與軟、硬體的發展,讓我們得以全日監控世界多國商品,做到以往中型以上金融機構方能達到的市場廣度。近期指數型商品震盪加劇並且沒有明顯趨勢,許多波段交易者經歷了較大的獲利回吐或虧損,在此同時,貨幣、能源、農作物以及少部分指數 ( 例如中國 A50 ) 趨勢卻相當明朗,也帶動了台灣交易市場對於國外商品的注視。瑞士法郎、美元指數、日幣、歐元、英鎊、澳幣、A50、輕原油、汽油,屈指一數在多數台灣經紀商能夠複委託的百來樣商品中,已有不少比例標的近期出現明顯走勢。然而在著手交易策略時,璞格對於風險的著重更勝於獲利,因為若風險控管得當,獲利便是來自於策略的信用擴張倍數而已。

瑞士知名對沖基金公司 Everest Capital 在本次瑞郎遽升的過程中,旗下最大規模環球基金(Everest Capital Global Fund)損失慘重,數日前由首席投資長兼該基金操盤手 Marko Dimitrijevic 宣布將關閉此檔基金,Mr. Dimitrijevic 目前也是美國史丹佛大學商學院的顧問會委員。截至 2014 年底,環球基金管理著 8.3 億美元的資產 ( 約 250 億台幣 ),由於押注於瑞郎下跌的單邊交易,在瑞士央行宣布棄守與歐元的 1.20 匯率比例界限後損失慘重。

對於一般投資人或專職交易者而言,在策略中放置保險司以對應特殊時機是必須的,因為某些虧損我們可能一次都無法承受,有時單次的虧損就足以讓資金化為烏有,甚至負債。下方列舉數個交易者得以著手改善的面向為例。

1. 國外許多交易所 ( 例如芝加哥交易所 ) 接受下單客戶的「停損委託單」 ( Stop Order,交易者預先設定某一價位,當價格觸及該數值時即以市價成交。使用此種委託的多半是平倉交易 )。然而台灣交易者進行國外商品買賣時由於習慣的關係並不常使用停損委託,台灣期交所也沒有接受停損委託單的機制。我們建議交易者設置一個資金能夠承受的大跨距上限作為災難性停損 - 縱使是多空對翻手上永遠有單的交易策略,避免遭一生中僅出現一次的巨型黑天鵝襲擊。

這個問題對程式交易者更為重要。許多程式交易者以 K 棒作為最小決策時間單位,縱使存有停損機制的策略也是在新的 K 棒結束後出現指令。然而黑天鵝來臨可能發生於兩根 K棒中的時間跨距,也因此若交易者設置一個以秒或 tick 為單位的災難性停損機制,得以更好的保護資金,不至於因為保證金存量遠大過持倉保證金而致使經紀商後台未協助強制平倉的情況下,耗光所有資金。

2. 部位的變化是一門藝術,加碼則是一般最常見的部位調整,且多數加碼策略的部位增加並未列入任何市場風險值計算,單純以獲利與否、多寡作為條件。假設一個波段策略初始持有一口,每獲利 X 增加一口。則當口數為 5 口的時候,波段僅須回檔 50% ( 5 / 4! = 50% ) 便可將所有獲利損失 - 加碼後所能夠承受的波段折返能力因為部位數增加而減少了。因此,一個加碼策略也應該同時搭配減碼管理,因為趨勢的發生未必依照交易者的期望進行。在 《 海龜投資法則 》 一書中便有描述加碼失敗的基本處理原則。瑞士法郎在 01/15 以及中國 A50 指數在 01/19 兩個交易日走勢都是鮮明的例子,若在大波段中已獲利的交易者未妥善處理加碼部位,可能因為獲利而累積的安全感而損失所有獲利,甚至成為負值。

3. 最後要聊的是套利模型。套利模型一般被視為最可避免單邊黑天鵝的組合,也因此「套利模型無需避險」的概念被廣為接納。在本次瑞郎事件中,許多大型投資銀行所提舉的虧損,便是由套利模型所造成。在瑞郎及歐元維持在 1.20 匯率比例邊界時,交易員將瑞士央行的承諾視為雙邊貨幣套利組合的計算平衡軸,「因為有央行萬無一失的守護」所以無需避險就持有大型部位,或是避險比重不足。然而這個平衡軸一旦出現轉變,虧損就瞬間膨脹。

本次瑞士央行的出爾反爾,隨後出現了許多抱怨,包含國際貨幣基金會 ( IMF ) 總裁 Christine Lagarde。但這樣一個經歷讓我們更能重新檢視風險的定義,在理所當然的套利條件都可能瞬間崩解的時代,我們必須更謹慎處理各個環節。


近期瑞士法郎、中國 A50 等商品的走勢已經讓投資人再一次見識到黑天鵝的威力,我們也能觀察到金融體系的本質比以往難以捉摸、更加動盪,再受保證的交易條件都有可能瞬間出現大型轉折,也因此交易者務必做好劇變時的保險絲,以長久存活在市場中獲利。瑞士在其國家貨幣大幅升值後,央行總裁緊急出面澄清瑞郎已被市場過度高估,以期匯率降溫,因為昂貴的貨幣對瑞士出口、旅遊兩大產業造成始料未及的衝擊,這樣的變化也看出瑞郎的瞬間漲幅遠超過該國央行在發布訊息前預期。璞格再一次以風險管理的角度提供各位些許想法,因為難保下一次黑天鵝不會在短期內再度發生。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

現正火紅的分散式運算框架:Storm,初探!

$
0
0


各位好,我是貓大。先前在<光速世界的礦工──高頻交易上的資料挖礦>中曾經提到,由於高頻交易變化多端的趨勢波動,我們必須在數十毫秒內算出兩千多種自定義的市場狀態規則,以供人工智慧演算法即時建模。究竟如何辦到?關鍵之一是開源的分散式運算框架:Storm。

大家一起算,比較快!

Storm是一個免費且開源的分散式即時運算框架,我們可以運用Storm接收源源不斷的資料流(在本系統中是市場即時報價,Tick Data)可以在非常短的時間內,處理並運算出所有市場狀態規則。
資料處理技術可說是後浪推前浪,各種新技術不斷推陳出新。Storm其實已經發展得越來越成熟,有許多大公司都用他們,社群也非常活躍。比較有名的使用者有:國外紅極一時的社交媒體Twitter、對岸快速崛起的阿里巴巴與旗下淘寶網,及對岸搜尋引擎龍頭百度等等。在最一開始,Twitter以Storm作為他們的Twit處理架構,而後才將其發布為Open Source(開源)軟體。
Storm應用相當廣泛,可以運用在即時分析、線上機器學習及分散式遠端程序呼叫等等。而且速度非常快,每一個節點每秒可以處理上百萬個資料組(tuple),效能非常好。當然,也可以應用在高頻交易系統上。
選用Storm除了因為效能很好以外,也考慮到它的可擴充性,可以非常容易的依據負載量增加節點。另外它的可靠性也很不錯,內建的訊息確認機制可以確保每一筆訊息都被處理。


即時運算,即時建模

在一個Storm Job(Topology)中,有兩個主要組件:
Spout:接收資料源,將資料組(Tuple)源源不絕傳給後續節點。
Bolt:接收Spout傳來的資料流,使用者可在此自訂邏輯,Bolt將會處理並執行所有經過的資料。
具體我們怎麼做呢?我們運用Spout接收市場上的即時報價源(Tick Data),由一個Spout專責接收每秒數筆的即時報價。同時,也定義了多個Bolt,每個Bolt負責一百到兩百不等的市場規則計算。
以現存的系統架構來說,一共有十八個Bolt,當一根KBar傳入,將會分散給十八個Bolt,在每個Bolt運算完各自的市場規則後,再匯總起來建模。
借助這套架構,系統可在數十毫秒內計算出兩千多種的市場狀態規則,並交給後續之規則模擬,做即時信號判斷及人工智慧建模。

在高頻交易系統中,速度非常重要,因此我們採用了Storm將運算量分散至多個節點,以加快運算速度,大幅縮短了建模週期。Storm Topology包含了兩個角色:Spout及Bolt,Spout接收資料、Bolt運算資料。借助Storm的分散式運算技術,我們將大量的市場狀態計算工作切分成多個節點做分散式運算。如果對Storm或分散式運算有興趣,歡迎在下方留言,貓大很願意與大家討論這方面的問題喔!

交易跟賭博是否一樣?

$
0
0
交易跟賭博到底一不一樣? 我問我身邊眾多金融交易高手。答案眾說紛紜,有人說一樣,也有人說不一樣。

我想,要回答這個問題,首先要定義什麼叫做"賭博"?

傳統上,我們認知的賭博行為,例如玩撲克牌、打麻將,或是賭場裡的輪盤、百家樂、黑傑克...等。 這一類的遊戲,無庸置疑是賭博遊戲。

嚴格定義"賭博",我們可以說有"不確定性"的遊戲就叫做"賭博",但這樣的定義似乎不夠嚴緊。我們來看在賭場裡的博奕遊戲,一個特點是這些遊戲的勝率通常是固定的,而賠率也是固定的。

例如輪盤比大小的勝率是18/37,賠率是1,故每一局的損益期望值(賭場優勢)是-2.7%。這個意思是說"長期下來","平均"每玩100元,你會輸給賭場2.7元。

所以大部分的賭客,怎麼玩都是輸錢。如果有人可以在負期望值的賭局下贏錢,那只能說他"一時"的運氣太好,再玩下去遲早會輸錢,不然就是作弊到一個正期望的賭局!

而交易跟上述的賭博遊戲卻不一樣,交易一樣有不確定性,但任何一個交易策略,沒有人可以保證這個策略的"勝率"跟"賠率"。

我們只能將擬定的交易策略,拿去回測過去"某一段時間"的歷史資料,得出在這段時間底下的"勝率"跟"賠率"。所謂的勝率是指"贏的次數/交易次數",賠率可定義成"平均賺/平均賠"。

注意到,一個交易策略的"勝率"跟"賠率"是跟"某一段區間"綁在一起的。我們回測的目的,就是希望過去的勝率跟賠率,能夠同樣反映在未來的勝率跟賠率,那麼我們就有獲利賺錢的機會。

照這樣的邏輯來看,交易跟賭博雖然都有不確定性,但似乎還是有些不同。

交易似乎比賭博簡單。傳統賭博,你無法控制勝率跟賠率,賭客陪莊家玩一個負期望值的賭局,長期下來注定輸錢。

而交易策略千奇萬種,自行研擬回測後,預期的勝率跟賠率若一樣反映在未來,那恭喜這交易策略會賺錢。

如果交易還是賠了錢,那也有很多原因,可能是你紀律不好,沒照著計畫走;可能是你策略研擬錯誤,過去回測的結果只是一個特例,不反映到未來;

交易失敗的原因很多,但賭博失敗的原因就只有一個,負期望值的賭局長期下來就是不可能贏錢。

從賭博看交易

雖說如此,從博弈看交易還是大有可為。我們就別說賭場裡的負期望值賭局了。如果今天給你一個正期望值的賭局,你會賭嗎?  我相信有部分人還是不會的!

如果是正期望值的賭局,又是固定勝率跟賠率,那很明確的就是用凱利公式下注。這點無庸置疑,數學證明凱利公式就是最佳化的結果。

許多人唱衰凱利公式,說凱利公式沒用,我實在不懂為什麼? 不過我想原因可能是他們用在投資交易上,預估錯了勝率與賠率,導致凱利公式推出的結果也是錯誤。部位控管不好的結果,長期下來當然賠錢。但這不是凱利的錯,這是"預測機率跟賠率錯誤"的錯!

無論如何,我們擬定一個交易策略,回測過去一段時間的歷史績效,得出所謂的"勝率"跟"賠率",再將這個策略做風險控管以及利潤最大化,也就是一般人常提到的Position Sizing,這個過程,就是一個交易策略從研擬到成熟的過程。

你可以用Tharp的R-multiple方法;你可以將凱利的精神運用進來,當然這個前提是在你對自己預測的勝率跟賠率很有信心的條件下。若是預估不準,用凱利賠了錢,那也只能怪自己為何預估勝率跟賠率不正確!

所以,這就是交易的迷人之處。不同於賭博,負期望值的賭局只能憑運氣。而研擬不同的交易策略,帶出不同的獲利分布,達成穩定獲利的報酬,這絕對是努力用功可以做到的!

傳統賭場的遊戲,任憑你絞盡腦汁,可能都沒有上面這件事這麼美妙!


一天一錠,效果一定,歡迎訂閱「幣圖誌Bituzi電子報」

交易策略研擬,就是期待把金融交易變成一場正期望值的賭局,然後開始獲利賺錢! 由此觀點來看,交易似乎又跟賭博是一樣的了!

即使你跨不過美股投資障礙,今年至少還能這樣獲利

$
0
0
週六下午跟好友Wade相約在台北車站旁的京站聚會,
過去美股活動的學員--丹尼
也有投資上的一些問題想與我們討論,
所以也一同前往參與。
丹尼是個年輕的投資家很樸實的嘉義人,
黝黑的臉孔與厚實的雙手,
都讓人感受到他的活力。
早期也投資台股,有不錯的獲利。
算是非常喜歡閱讀與實務操作的一個年輕人。
往往給自己的目標與標準相當的高,
自從上過兩年多前接觸了專欄之後,
也嘗試開始投資美股,
就如同過去專欄所說的:
「前進美股很容易上了癮」
為什麼呢?


一、交易成本遠比台股便宜,甚至不到三分之一。
如果你一年台股的手續費加上稅金要花30萬台幣的話,
那美股投資你大概花不到10萬台幣。

因為台股證交稅全球有名的貴,
但是美股沒有證交稅。而且因為我們不是美國人,
所以也不需要課徵30%的資本利得稅。
意思是你在美股市場一年賺100萬,那真的就是100萬。
不像美國人還要給政府30萬。

二、台股屬於淺碟型市場,量小好操弄
台股中即便是前五十大的公司,都不是很難操控,
除非是前五大的公司,像台積電、鴻海。

而美國的公司很多,小型公司不談,我們也不去操作。
但是前500大公司,都有很多具有吸引力的公司。

三、台股內線交易滿天飛,美股環境相對安全
有關內線交易的案例,新聞已經非常多了,
台股許多剛上市上櫃的公司,
往往上市不久就是最高價

算準了你也不能放空(剛上市禁止融資券),
然後就開始下跌。
總是讓人有一種「上市只是印股票換鈔票」的感覺。

今年以來的美股震盪較為激烈,但美元趨勢明顯向上,
而畢德歐夫與丹尼在討論的過程中,
都認為今年的美元升值的趨勢會比美股還要明顯。
簡單整理以下重點給讀者參考:

1.許多新聞認為油價大跌會讓美國延後到2016年才升息,目前可能性不高



圖1是美國名目通膨率與核心通膨率的比較,
2008年布蘭特原油曾經飆漲到142美元一桶,
造成美國名目通膨率飆漲到5%以上,
但在同期間,
柏南克(聯準會前主席)卻一路將利率從5%降到0.25%的水準(見圖2)。
因為當時的聯準會已經觀察到美國經濟轉差,
核心通膨率有下滑的危險,之後果真短暫的變成通縮。
反觀2014第四季的核心通膨率,在基期相對較高之下,
還是維持在1.6%;顯見油價造成名目通膨率的下滑,
並沒有影響到核心通膨率,
美國的經濟已經從復甦變成穩健成長

2.觀察非農就業人口與利率

可以發現,1993-1995、2004-2006年這兩個期間,
美國非農就業人口維持在每個月20萬人上下一段時間後,
基準利率就會開始進入升息的軌道。

上面的圖為Fed利率,下面的圖為非農就業人口數量

3.美元週線圖:目前突破05年的高點92.63


上圖為美元週線圖;下圖為上海綜合月線

就技術線圖而言,這就很像近期很強勁的中國股市一樣,
打底很久,可是後勁十足!

4.美國GDP成長率出乎意料的好


隨著美國的消費力道跟就業人口不斷加強,
2014第三季的GDP季增率已經來到5%。
這樣的表現根本不像是個成熟國家,這種數字連這幾年來的台灣都看不到。
美國確實從2008年金融海嘯後,快速利用QE站起來了,
目前日本與歐洲雖然也想要依樣畫葫蘆,
但是效果有待觀察...

5.美元指數是衡量美元與六種主要貨幣的匯率變化的指數

這六種貨幣分別是,歐元(EUR)、英鎊(GBP)、瑞士法郎(CHF)、瑞典克朗(SEK)、加幣(CAD)和日元(JPY)。目前這六種貨幣的比重分別是歐元57.6%、日元13.6%、英鎊11.9%、加幣9.1%、瑞典克朗4.2%、瑞士法郎3.6%。
觀察這幾個國家的央行態度,都是保持寬鬆或是QE的態度,可以顯見,
未來是推升美元指數的主要力量之一。

總合以上幾點,美元在今年的趨勢還是維持升值態勢,
近期升值的台幣就會是一個買進美金的好時點。
希望本週的文章你們會喜歡,
如果覺得有幫助的話,請分享這個2015投資術。
去銀行買一些美元放定存,這應該是最簡單的方法了
謝謝你們支持美股專欄,
畢德歐夫感謝每一位讀者的支持!

畢德歐夫團隊舉辦「美股藏寶圖」活動,
由於報名人數已經超過原先規畫,
電腦教室座位已無法繼續容納更多之後報名的學員,
我們緊急加開一場在3/14(六),3/15(日)。
如果想要進一步學習美股投資的讀者,
請把握最後9個名額,人數額滿將不再接受報名。

提早遠離台股內線交易,你也能順利累積財富。

如果沒辦法克服對於海外交易的心理障礙,不妨可以先從銀行的美元定存開始,不懂就問問行員吧!在美元強勢的情況下,這應該是蠻不錯的投資。但是別被引導去旁邊買一堆基金或投資型商品喔!這些可不是美元定存,而是「高成本理財商品」。

或許您對更多美股文章有興趣
快速入門美股工具,克服四項跨不出台股的錯誤心態
美國真實困境-年收200萬也無法貸款買房
到底印夠了沒?美國才剛要收,現在輪歐洲開始印?
瑞郎風暴讓華爾街上演悲慘世界--破產人數持續增加
2015年一位美股專職操作者的產業布局與規劃

2015年金融市場的變與不變

$
0
0


2014年全球金融市場算是豐收的一年,即使外匯市場有所動盪,但下半年國際美元突破僵局,一枝獨秀,強勢美元趨勢儼然成形。全球債市也在各主要央行持續採行寬鬆貨幣政策的情況下,債券殖利率不斷走低,讓原先擔心利率上漲的投資人鬆了一口氣,全球債市多頭格局確立。

基本面支撐 金融市場以多頭看待

展望2015年,在基本面改善以及主要央行持續寬鬆貨幣政策,加上國際油價低迷有利產業降低生產成本,因此今年金融市場應可持續多頭看待。然而,今年全球股市在年初突遇亂流,美國股市連跌數日,歐元兌美元匯率跌破1.2關卡,日圓兌美元匯價則回升至118附近,另美國10年公債殖利率跌破2%關卡,顯示投資人在年初就顯得相當保守。



引起這一波全球金融市場保守氣氛的主要原因有二:首先是國際油價持續下跌,布蘭特原油及西德州原油價格相繼跌破每桶50美元關卡,也讓市場開始擔心,油價急挫會不會引發能源相關產業融資周轉困難,或是憂慮全球經濟景氣不佳。其次則是希臘國會解散進行改選,民調顯示,在野黨激進左派聯盟(Syriza)可能在1月25日的選舉中獲勝。由於該黨主張取消財政撙節及國際債權人紓困條件,加上德國態度強硬,表達若希臘不願遵守先前財政撙節承諾,那麼希臘應退出歐元區。這些事情的發展,讓市場投資人擔心歐債危機重演,希臘10年期公債殖利率在1月7日衝上10.68%的高峰,與去年9月5日的低點5.57%相比,大漲511個基本點。

短線雖然美國經濟數據相對穩健,最新公布的聯準會貨幣政策會議紀錄顯示,近期國際金融市場動盪尚不足以影響美國經濟穩健復甦。不過,原油交易商仍提出警告,美國經濟數據優於預期對油市的支撐可能只有曇花一現,空頭力量將持續逼迫油價探底,目前這一波油價下跌已是原油交易史上第二大跌勢。此外,在希臘的情勢演變上,德國也改變態度,希望不管選舉結果為何,希臘都能夠留在歐元區內。加上近期法國發生恐怖主義殺人事件,以及歐美對俄羅斯經濟制裁,凸顯地緣政治緊張關係對全球經濟的負面影響,這些因素都將讓2015年金融市場更加動盪不安。

因此,投資人最好掌握幾個重要趨勢,才能趨吉避凶。首先,全球經濟成長目前仍處於「新平庸」或是「新常態」階段,意思是說經濟成長不會太快,因此整體企業獲利成長速度也不會太快,股票市場若出現急漲局面,除非研判經濟成長出現升勢,否則投資人應該適時獲利了結,不宜追高。從另一個角度來看,若發生急跌現象,例如希臘情勢所引發的市場賣壓,也不要恐慌,因為發生系統性金融危機的可能性不大,投資人應勇於進場承接。

第二個重點是選產業與優質個股勝於大盤,同時也要留意各個國家景氣強弱不同對股市的影響,例如美國景氣就優於歐洲及日本,另外在金磚五國中,中國、印度的經濟表現將優於俄羅斯、巴西及南非。

第三個重點是債券殖利率不會大幅攀升,主要是因為多數央行仍將採行寬鬆政策,市場資金仍然充沛,債券殖利率不易大漲,因此,倘若債券殖利率有些反彈,投資人仍可布局一些固定收益的投資,以追求資產平衡配置,也可獲得較為穩定的報酬。

掌握升息趨勢 押注新科技

第二個趨勢是美國聯準會的升息趨勢。雖然市場各界對於聯準會何時開始升息仍未有定論,但今年升息的機率非常高,而且根據利率期貨市場的報價研判,今年美國聯準會最有可能會升息兩碼,並且開始啟動升息循環,意味明後兩年,聯準會仍將以穩定的步伐升息,但不會將聯邦資金利率升得太高。相較於其他主要央行如歐洲央行、日本央行、中國大陸人民銀行仍處在寬鬆貨幣政策的階段,反映在外匯市場上,強勢美元仍將維持很長一段時間,因此手中有美元資產的投資人可以不急著出脫。但若手中沒有美元資產的投資人則可以買進一些美元資產。其次是對於新興市場國家的金融資產,應注意強勢美元對新興市場貨幣的影響,若是當地貨幣屬於波動性較大,且本身經濟受到原物料價格波動影響,此時投資人應該在新興市場的高收益報酬與匯率貶值風險之中取得一個平衡,免得賺了高利息,但資本利損及匯率損失更大。

最後是物聯網及產業整合趨勢。新科技帶來新應用,但這不代表所有沾到邊的企業股價都會上漲,投資人仍應謹慎研究產業趨勢下主要的受惠企業。最後請投資人記住2015年不變的是總經基本面與資金面情勢,但改變的是政策及產業趨勢,因此金融市場可能面臨較大的波動風險,請投資人要先繫好安全帶。

漲跌幅調整對交易的影響

$
0
0


台北股市即將要調整已經運行超過20年的7%漲跌幅限制,這改變對台股來說絕對是根本結構的重大調整,除操作的風險上升外,還有許多接下來要謹慎面對的課題。

極限價占交易理哲的比重調整

當漲跌幅從7%調整到10%,每日的漲停家數肯定會減少,甚至原本可以漲7%的股票可能連7%都漲不到,可以有此期待是有原因的,目前有許多短線主勢者的運作方式是讓股價強鎖漲停,營造熱絡追價的假象,次日再將手上的持倉倒給盲目的追價者,這個運作方式也是有失敗的時候,當漲跌幅調整為10%,自然會因為風險提高而有所抑制,這部分可參考:甚麼?漲停鎖量是假的!談隔日沖分點:富邦嘉義

習慣漲停追強勢股的技術分析操作者也將面對嚴峻挑戰,特別是盤下不給跑的股票,從漲停到跌停外帶隔天附送跌停,風險將從原本的21%變成30%,而且漲停家數相對減少,反應行情頻率下降,追進後的預期利潤跟著降3%,益損比、頻率同步變糟,對漲停追價作交易主軸的操作者肯定是災難,沒有懸念。

意外事故的影響將是重要觀察點

經過20幾年熟悉7%漲跌幅的市場參與者,面對意外事故的共識是三支跌停,差不多是21%就有機會開始技術性反彈,當漲跌幅調整為10%,遭遇意外事故的市場反應是三支跌停的30%?還是過去認識的21%換算兩支跌停?將是觀察重點。

恐懼不只需要幅度,也需要時間才能彌平,過去用21%作為遭遇意外事故最差打算的思維,需要先調整為30%,靜待意外來臨的市場反應,觀察真實結果再來調整,畢竟風險這種事情是寧可高估也不要低估,才能長保安康。

崩盤時空的半板更是不容輕忽

根據台股過去的歷史,2001年、2008年崩盤,主管機關護盤護到沒錢可護的時候,就會放大絕招縮小跌幅至原始跌幅的一半,當年就是3.5%,在可預期的未來,除非台股不崩盤,不然崩盤暴跌的歷史還是會重演,屆時的半板是5%,不容輕忽。

漲跌強弱的理解需重新調整

在現行7%的時空,認識漲跌的強、順、弱有絕對觀與相對觀。
絕對觀:單邊的1、2%為弱;3、4%為順;5、6%為強;7%為極強。

當漲跌幅從7%調整為10%,漲跌強弱的絕對觀需調整為:
單邊的1、2、3%為弱;4、5、6%為順;7、8、9%為強;10%為極強。

單日觸及漲跌強位以上至極強的頻率自然下降,相對強弱觀的重要性更為提升。

成交量並不會有效放大

如果是按目前整體台股這種冷清的局面,放寬漲跌幅對成交量的影響依然杯水車薪,今天(2015.01.24)上市漲停家數只有6檔,跌停家數一家都沒有,當真會有顯著影響的就是這些卡在極限價的股票,其次就是流程間觸極限價的股票,從真實結果來看,整體參與市場的結構沒有改變的話,只有放寬漲跌幅實在很難期待成交量有效放大。

如果調整已經是勢在必行,討論實行的背景原因已經沒有意義,關照交易過程將面對更大的風險還比較實在,包括開盤前偷懶用漲停價或跌停價買賣的交易行為都將遭遇更大的潛在風險,全面檢討交易行為的邏輯性與適用性將是刻不容緩的課題。


低效市場

$
0
0


市場的效率需要經過傳遞而完成,它牽涉的層面眾多,除了資金挪移與數理統計,還有參與者的情緒,因此市場總是缺乏效率。

芝加哥學派的效率市場假說構成了現代金融學科的基礎,在商品定價方面尤其重要。效率市場假說主張商品的市場價格會在任何事件發生後立即反應,並運用一些對於波動的假設套用於價格發展的隨機過程之上,以解釋趨勢。然而最近許多商品出現的大型走勢精準吻合了跨市交易的趨勢理論,債券、貨幣、指數、商品等都隨著同一個方向因素前進,並且持續了很長的一段時間。



下面一段我們解釋效率市場觀點對於隨機與趨勢的看法,其後舉兩個近期市場低效率的例子。

Wiener Process ( 或稱 Brownian Motion ) 是一個假設的隨機過程,它的一個重要特性為其也是一個 Markov process,表示現在價格完全反映市場已知的訊息,價格發展過程的未來及過去行為彼此獨立。然而為了解釋趨勢的存在,所以併用其他函數,以構成較複雜的隨機過程,例如 : dX(t)=adt + bdB(t)。a 用以解釋趨勢、b 則是波動大小,B(t) 表示前面的 Wiener Process。然而為了更加貼近現實,可將算式修正為 dX (t) = μX (t)dt +σX (t)dB(t),趨勢解釋 a 改進為 μX (t)、X(t) 表示股價、μ 則是報酬率,將之相乘效果為當股價愈大或報酬率愈大時,趨勢增加愈明顯;波動解釋 b改進為 σX (t)、X(t) 表示股價、σ 表示價格波動,相乘效果為當股價愈大或價格波動愈大,則波動愈明顯。

Wiener Process 包含下列性質:
1. B(t)-B(s)~N(0,t-s) 。
2. 假定 u ≤ s ≤ t , 則 B(t)-B(s) 和 B(u) 獨立。
3. B(t) 是一個 martingale process,意義就是為一個公平遊戲,以數學式表示為 E(B(t) | Fs ) = B(s),s ≤ t。
4. B(t) 是一個 Markov process,表示當已知隨機過程現在的狀態,則該過程未來行為和過去行為彼此獨立,以數學式表示為
P(B (t+s) ≤ y | Ft ) = P(B (t+s) ≤ y | B (t)),意義為現在價格完全反映市場已知的訊息。

第一個我們要討論的低效率價格發展趨勢是歐元。

歐洲央行 ( ECB ) 早已從法規面對於量化寬鬆進行了前奏式的解套,法國央行總裁身兼歐洲央行理事的諾耶爾 ( Christian Noyer ) 也在 ECB 定於 01/22 決策會議前數日對外明確表示,ECB 已確定在會議當日發布量化寬鬆政策。然而正式發布後歐元仍然應聲下跌,接著在短時間內拉高迅速又再破底,當日歐元兌美元匯率跌幅為 2.2%,並且為持續性的盤中走勢,而非瞬間下跌,隔日再度下跌 1.4%。市場耗費了至少數十個小時消耗一個大家早已預期的訊息。

再者則是瑞士法郎:這個瞬間漲幅逾 30% 的貨幣,造成了許多投資銀行中歐元、瑞郎套利組合嚴重虧損,也使得世界上最大的外匯保證金經紀商FXCM、Alpari UK 等因為客戶 overlose 而負債或面臨清算。

上週我們在 Facebook 專頁中發表了對於瑞郎現況的觀點,它存在著與美元之間的組合空間,並且由於重新定價的緣故,將原本走勢的負乖離率又賦予了相當大的正乖離率。許多順勢交易者可能已經觀察到,多數大型趨勢是從反方向乖離率開始的,因為穿越長期持有成本的過程中,趨勢初期低風險走勢較長,造成市場交易者在趨勢發生後的中途回檔忍受能力更高,因為新價格已經遠離了他們的持有成本,往往能夠讓趨勢發展得更順利。在 01/15 瑞士央行宣布對鎖歐元的政策解除後,瑞士法郎因重新定價而飆升,然而其價格演變造成的明顯套利空間很可能在市場恍神過後重新被壓縮,以單向性放空瑞郎或與美元做多空的組合方式進行。在 01/15 當日收盤過後至 01/27 共 9 個交易日間,瑞士法郎兌美元已下跌 7%,01/26 交易日更大跌 2.5%,期貨單日獲利率為部位保證金的 47.6%。

市場顯然常常需要時間去反應資金的流動。

市場未必總是具有很好的效率,因為資金的挪移需要時間,許多主觀交易者需要經過思考、趨勢佐證再建立部位。至於程式交易者,所使用的只要不是 tick 單位策略,亦需等待 K棒結束才會做出部位決策。因此,市場的走勢需要時間醞釀與發展,這其中牽涉的不僅是資金、數理,更包含了參與者的期望、擔憂等各種情緒。種種因素造成了市場是如此的低效,因而各種順勢、逆勢系統才具有獲利能力。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

開發商品的交易系統 - 基礎篇 [26] 正負成交量指標

$
0
0


正成交量指標PVI ( Positive Volume Index ) 又稱為正量指標,首次由費班克(Norman Forback)在《 StockMarket Logic》一書中發表。PVI指標的理論觀點認為,當日的市況如果量增價漲時,表示散戶主導市場。相反的,如果當日的成交值縮減,表示精明大戶正不動聲色的收購股票。也就是說,PVI指標主要的功能,在於偵測行情是否屬於散戶市場。


正成交量指標的計算公式
PVI=PVIn+(CLS-CISn)÷CLSn×PVIn
第一次計算時,PVI一律以100代替。
圖表上除了顯示PVI曲線之外,另外須配合一條PVI的N天移動平均線。
本公式須先比較當日成交量,與前一日成交量後才能計算。

正成交量指標的作用
1、辨別目前的股價,處於多頭市場或者空頭市場。
2、追蹤散戶資金流向。

正成交量指標的研判
1、PVI指標位於其N天移動平均線之上時,表示目前處於多頭市場。
2、PVI指標由下往上穿越其N天移動平均線,代表中期買進訊號。
3、PVI指標位於其N天移動平均線之下時,表示目前處於空頭市場。
4、PVI指標由上往下穿越其N天移動平均線時,代表中期賣出訊號。

負成交量指標NVI ( Negative Volume Index ) 又稱為負量指標,是費班克(Norman Forback)研發的成果。其作用與正量指標相類似,主要用途除了被利用於尋找買賣點之外,更是偵測大多頭市場的主要分析工具。NVI指標的理論觀點認為,當日的市況如果價跌量縮時,表示大戶主導市場。也就是說,NVI指標主要的功能,在於偵測行情是否屬於大戶市場。

由於散戶扮演著行情追隨者的角色,並且具有追漲殺跌的特徵。因此,當行情出現價漲量增的走勢時,散戶的信心增加,介入市場的動機轉為積極。此時,財力雄厚的“莊家”或者“大戶”,正好趁行情活絡的機會,順勢調節股票。相反的,散戶因為資金相對不足的原故,無法在股市行情不好的時候,逢低向下分批承接。因此,當行情呈現價跌量縮的走勢時,大部分散戶會退場觀望,此時,大戶反而伺機吸納股票。因此理論上,NVI指標將萎縮的成交量視為大戶介入的資金。



雖然大戶的資金,對於推動股價行情,具有關鍵性的力量。但是,散戶的資金也是一股不可忽視的力量。只有大戶資金的市場,行情的發展有限。一個全面大多頭的行情,必須擁有大戶與散戶集體推動的力量。因此,NVI指標與PVI指標,實際上是同樣的作用,只是觀察的目標不同而已。如果兩種指標的訊號同時發生,一般可視為“大多頭”行情來臨前的重要徵兆。

負成交量指標的計算公式
NVI=NVIn+(CLS-CLSn)÷CLSn×NVIn
第一次計算時,昨日的NVI一律以100代替。
圖表上除了顯示NVI曲線之外,另外須配合一條NVI的N天移動平均線。
本公式須先比較當日成交量與前一日成交量後才能逐步計算。

負成交量指標的研判
1、NVI指標位於其N天移動平均線之上時,表示目前處於多頭市場。
2、NVI指標由下往上穿越其N天移動平均線,代表長期買進訊號。
3、NVI指標位於其N天移動平均線之下時,表示目前處於空頭市場。
4、NVI指標由上往下穿越其N天移動平均線時,代表長期賣出訊號。
5、NVI指標與PVI指標,分別向上穿越其N天移動平均線時,視為大多頭訊號。

注意這個兩個指標的設計原理,是先從量的變動,再來算出價格變動的累計值.所以在看正量指標PVI時,一定要牢記它指的是「量增」時的情況,這條線如果向上,那是代表「量增價漲」的所謂「量價配合」的情況,PVI線如果向下的話,那麼代表的是「量增價跌」的所謂「量價背離」的情況,也就是暗示投資人對股價有「恐慌」的意味.所以,PVI線如果長期向上則是正常的,表示股價長期間量價配合,反之,如果長期向下,則是不正常的,表示長期量價背離,空頭的力道強勁.

而在看負量指標NVI時,一定要牢記它指的是「量縮」時的情況,這條線如果向上,那是代表「量縮價漲」的所謂「量價背離」的情況,也就是暗示投資人對股價有「惜售」的意味.NVI線如果向下的話,那麼代表的是「量縮價跌」的所謂「量價配合」的情況.所以,NVI線如果長期向下則是正常的,表示股價長期間量價配合,反之,如果長期向上,則是不正常的,表示長期量價背離,股價惜售,多頭的力道強勁.
資料參考 MBA 智庫 / MoneyDJ 財經知識庫

{系統參數與變數}
input:EntryType(1),ExitType(2) ;
inputs:NBarL(55),NBarS(35),TradeProfit(0.04),TradeStopLoss(0.04),ATRs_L(12.7),ATRs_S(4.6);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);
inputs:AvgL(55),AvgS(55),HighBar(5),LowBar(5);
vars:PVI(0),NVI(0),Vol(0);

MP = MarketPosition ;
if DAYofMonth(Date) > 14 and DAYofMonth(Date) < 22 and DAYofWeek(Date)= 3
then isBalanceDay = True else isBalanceDay =False ;

PF = AvgPrice*TradeProfit ;
PL = AvgPrice*TradeStopLoss ;

{買賣邏輯建立}
if BarNumber = 1 then Begin
PVI = 100 ; {第一次計算時 PVI /NVI 預設值 100 }
NVI = 100 ;
end;

{區分日K 與分K 取成交量}
Vol = iff(DataCompression > 1,Volume,Ticks) ;

{分別計算 PVI 與 NVI 值 }
if Close[1] <> 0 and BarNumber > 1 then Begin
if Vol > Vol[1] then PVI = PVI[1]+((Close-Close[1])/Close[1])*PVI[1] else PVI = PVI[1] ;
if Vol < Vol[1] then NVI = NVI[1]+((Close-Close[1])/Close[1])*NVI[1] else NVI = NVI[1] ;
end;

{根據上述定義可以有很多種組合}
if EntryType = 1 then begin {只使用 PVI -多空參數對稱}
if MP <> 1 and PVI > Average(PVI,AvgL) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and PVI < Average(PVI,AvgL) then Sell next bar at Lowest(Low,HighBar) stop ; end;

if EntryType = 2 then begin {只使用 PVI -多空參數不對稱}
if MP <> 1 and PVI > Average(PVI,AvgL) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and PVI < Average(PVI,AvgS) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ; end;

if EntryType = 3 then begin {只使用 NVI -多空參數對稱}
if MP <> 1 and NVI > Average(NVI,AvgL) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and NVI < Average(NVI,AvgL) then Sell next bar at Lowest(Low,HighBar) stop ; end;

if EntryType = 4 then begin {只使用 NVI -多空參數不對稱}
if MP <> 1 and NVI > Average(NVI,AvgL) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and NVI < Average(NVI,AvgS) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ; end;

if EntryType = 5 then begin {多方 PVI ,空方 NVI , 參數不對稱 }
if MP <> -1 and PVI > Average(PVI,AvgL) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> 1 and NVI < Average(NVI,AvgS) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ; end;

****************************************************************************
if EntryType = 6 then begin {多方 PVI ,空方 NVI , 參數不對稱 ,反向進場}
if MP <> -1 and PVI > Average(PVI,AvgL) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
if MP <> 1 and NVI < Average(NVI,AvgS) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ; end;
*****************************************************************************

 { 以下進場邏輯可自行參考 }
if EntryType = 7 then begin
if MP <> 1 and PVI > Highest(PVI,HighBar) then Buy next bar at Market ;
if MP <> -1 and NVI < Lowest(NVI,LowBar) then Sell next bar at Market ;
end;

if EntryType = 8 then begin
if MP <> -1 and PVI < Lowest(PVI,LowBar) then Sell next bar at Market ;
if MP <> 1 and NVI > Highest(NVI,HighBar) then Buy next bar at Market ;
end;

if EntryType = 9 then begin
if MP <> 1 and PVI > Average(PVI,AvgL) and NVI > Average(NVI,AvgS) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and PVI < Average(PVI,AvgL) and NVI < Average(NVI,AvgS) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
end;

if EntryType = 10 then begin
if MP <> 1 and PVI < Average(PVI,AvgL) and NVI > Average(NVI,AvgS) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and PVI > Average(PVI,AvgL) and NVI < Average(NVI,AvgS) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
end;

if EntryType = 11 then begin
if MP <> 1 and PVI Cross over Average(PVI,AvgL) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and NVI Cross under Average(NVI,AvgS) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
end;

if EntryType = 12 then begin
if MP <> 1 and PVI > Average(PVI,AvgL) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and NVI < Average(NVI,AvgS) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ; end;

********************************************************************************
if EntryType = 13 then begin
if MP <> 1 and NVI > Average(NVI,AvgL) then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and PVI < Average(PVI,AvgS) then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ; end;
*********************************************************************************


if ExitType = 1 then SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;

if ExitType = 2 then Begin
SetStopLoss(PL * BigPointValue) ; setProfitTarget(PF * BigPointValue) ; end; if ExitType = 3 then Begin if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then ExitLong next bar at Market ;
if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then ExitShort next bar at Market ; end;

if ExitType = 4 then Begin
SetStopLoss(PL * BigPointValue) ; setProfitTarget(PF * BigPointValue) ;
if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then {Sell } ExitLong next bar at Market ;
if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then {Buy} ExitShort next bar at Market ;
end;

if IsBalanceDay then setExitonClose ;
進場邏輯 13 - 台指期 60 min K 留倉 交易期間 2004/11/29 ~ 2014/11/28 交易成本 1200


進場邏輯 6 - 台指期 30 min K 留倉 交易期間 2004/11/29 ~ 2014/11/28 交易成本 1200



PVI指標除了可以幫助投資人認清市場的結構,歸屬於大戶或者散戶市場之外,尚可以利用其指標的交叉訊號,做為中期買賣的依據。但是,其最大的功能是配合NVI指標,共同追蹤即將引發大多頭行情的股票。因此,PVI指標與NVI指標,實為一組不可分的指標組合。

美國之後換日本現在輪歐洲了--市場到底缺多少錢?

$
0
0
歐洲央行(ECB)2015/1/22宣布全面實施量化寬鬆計畫,
開始大量印鈔票,
從今年三月起每月購買600億歐元債券,
希望帶動歐洲的經濟和對抗通貨緊縮。

其實歐洲央行這次的QE,之前華爾街眾門派幾乎都有猜到,
畢德歐夫專欄在去年9/8也有寫到,
讀者可參考這篇:
到底印夠了沒?美國才剛要收,現在輪歐洲開始印?
去年中秋節之前,
台灣許多媒體還是預估美國要升息,
幾乎每週都來個「恐升息」的消息,
問題就在於當時的美國的QE就還沒有結束,
是要怎麼升息呢?

就像是台灣的央行總是跟著美國央行走,
如果美國沒有採取任何動作之前,
台灣的媒體或電視投顧老師,
有關任何預測台灣央行要升息都是「樂透式」的臆測。


而我們來看看歐洲版量化寬鬆與美國版和日本版,
最大的差異在哪裡:

美國和日本「有自己的央行和財政部」,
但是「歐洲有統一的央行」卻「沒有統一的財政部」


因此央行印完鈔票到底是要買哪一成員國財政部發行的債券呢?
應該買比較多德國債券還是西班牙債券?
希臘是目前歐洲的最頭痛人物,
希臘人民當然希望買比較多的希臘債券,
也就是說各國人民都想要成為印鈔多一點的國家。
具體的細節還沒有出來,
但會以各國對ECB的出資比為基準。

下圖為簡化的量化寬鬆流程與預期造成的效果。

量化寬鬆造成股票市場與貨幣市場的大幅波動。


根據過去的經驗,量化寬鬆後股票市場的表現優異。
日本第一次量化寬鬆三個月後,日經指數漲了約11%;
日本第二次量化寬鬆三個月後,日經指數漲了約8%。
美國的大多頭市場也是量化寬鬆下的產物,
從2008年底開始量化寬鬆,
2009年開啟了長達六年的漲勢,
但是歐洲目前最大財主--德國,(德國財政狀況最好)
我們來看看自從宣布QE之後的表現。

上圖為德國股市ETF(代號:EWG)日線圖

平均成交量一天550萬股的EWG,
也是成交非常熱絡的一檔歐洲ETF,
可以看到原本上漲走勢,因為希臘反樽節派領袖的當選,
所以立刻吃了根大黑K。
目前德國還是在歷史高檔徘徊,
這次的資金動能有沒有辦法再創歷史新高,
我們也還在持續觀察中。

油價下跌也害到歐洲?

為何歐洲選在這時推行量化寬鬆(QE)呢?
油價扮演了非常重要的因素...
油是經濟發展之母,
許多服務及商品的原料是油,
所以油價下跌會牽動其他物價一起下跌。

歐洲2014年12月的消費者物價指數(CPI)下跌0.2%,
油價下跌為主要的拉力。

這是歐洲區自1997年來首次出現通貨緊縮。

通貨緊縮可以說是目前已開發國家最頭痛的問題
常聽到周遭的朋友在抱怨日常生活用品一直漲價,
生活開支越來越高,因此物價下跌應該要很開心才是,
為何是一種困擾?

原因是當物價越來越便宜,不只民眾,
企業也會延後投資和消費行為,
因為現在錢的購買力比未來還要大,
晚一點消費或投資可以降低成本。

舉例來說,當明天是百貨公司的週年慶大折扣,
選擇今天去消費的人就好像冤大頭一樣

廠商賺不到錢,員工的報酬與代價不成比例,會造成經濟蕭條。

當預期物價上漲,該投資的設備會盡快投資,
該買的日常生活用品會盡快補齊,因為以後會越來越貴。
因此廠商獲利上升,員工薪水上升,經濟表現因此強勁。
這就是為何「通貨緊縮」是各國政府所不樂見的。
適當的通貨膨脹,對經濟是非常好的刺激

從2014年中以來紐約原油期貨價格跌幅超過50%。
對歐洲來說,更多更便宜的油都還沒有運到歐洲
(現在可能還在海上!)
要走出通貨緊縮談何容易?

即使現在油價開始反彈,光是庫存便宜的油,
就足夠讓歐洲再通貨緊縮至少半年。
如今只能靠量化寬鬆,
將資金釋放到市場上以刺激投資與消費,盼望能減緩通貨緊縮的來臨。

歐元的走勢目前在1塊歐元兌換1.128美元附近低點徘徊,
現在市場幾乎大多數專家看法都是會跌到跟美元等價。
也就是1比1...如果有讀者手上還有歐洲基金的,
可能要注意是否為歐元計價的單位,打個電話給你的理專問問吧!
因為歐元的快速跌價,可能會讓你的基金下跌不少。

祝各位投資都獲利,如果覺得喜歡這篇文章,
可以分享給更多朋友閱讀。
快速了解國際上重大行情與新聞!

畢德歐夫團隊舉辦「美股藏寶圖」活動,
如果想要快速進入美國市場的朋友,
應該可以把握這次的資金行情,
2016年也是美國總統大選的選舉年,
而今年的美國第一季震盪行情,
投資人確實可以好好利用一下!
除了台股帳戶之外,這個網路科技時代,
每個人都應該擁有一個海外美國帳戶。
擴大布局全世界!

量化寬鬆(QE)通常是當利率無法再下降或是下降了對經濟的刺激也不大時使用的非常手段,若連量化寬鬆都無法達到刺激經濟的效果時,國家將陷入長期的衰退。

或許您對更多美股文章有興趣
快速入門美股工具,克服四項跨不出台股的錯誤心態
美國真實困境-年收200萬也無法貸款買房
到底印夠了沒?美國才剛要收,現在輪歐洲開始印?
瑞郎風暴讓華爾街上演悲慘世界--破產人數持續增加
2015年一位美股專職操作者的產業布局與規劃

財經數據哪裡找?點進來便知道

$
0
0


俗話說:當賺錢不再是目的,你才會成為有錢人。大家好!我是貓大。

挖礦(Data Mining)是貓大畢生的使命和責任,而賺錢僅是完成使命過程中的副產品。與大家分享挖礦過程中的心得和成果則是貓大生活中最快樂的事情之一!不過今天,貓大要跟大家分享的既不是心得,也不是成果,而是方法!

一直以來,貓大都在跟大家分享各種關於股價走勢的預測技術,程式交易的概念和含義,近期還為大家分析了一些時事跟股價之間的關係。


「授人以魚不如授人以漁」
懷抱著這樣的念頭,貓大毅然決然寫下來今天的專欄。也就是教大家怎麼取得最完整的財經數據,自己也能動手做統計分析。

(以下排名不分先後)
1. StockQ國際股市指數http://www.stockq.org
台灣的網站,提供免費全球股市指數即時行情、基金淨值、原物料、匯率、國際利率、技術指標等各種投資理財資訊。
優點:資料齊全,基本上可以涵蓋大部分我們要用到的財經數據,而且一目了然。
缺點:更新不夠及時。

2. Yahoo! Finance http://finance.yahoo.com/
Yahoo財經有很多版本,台灣版是Yahoo!奇摩股市(https://tw.stock.yahoo.com/),提供您當日行情、大盤走勢、類股走勢、期貨及選擇權分類報價、港滬深股、美股、財經新聞等資訊。
優點:很即時,因為它是新聞網站,需要確保自己的資料數據是最新的,而且還有新聞可以參考。
缺點:首頁一般只列出最熱門的指數,而且一次可以看到的個數有限,當然您可以使用Yahoo的定制功能訂閱自己的查詢。

3. 世界銀行數據 http://data.worldbank.org/
世界銀行(World Bank)是為發展中國家資本項目提供貸款的聯合國國際金融機構。它有一個World Bank Open Data:free and open access to data about development in countries around the globe.
優點:除了一些先進國家以外,還有一百多個成員國家的歷史資料。
缺點:資料太多、分類很細,如果沒有一些經濟背景知識,容易迷失在大量資料里。另外,該網站沒有更新頻率較高的數據。

4. 國際貨幣基金組織IMF http://www.imf.org/external/data.htm#data
國際貨幣基金組織為世界兩大金融機構之一(另一個是世界銀行),職責是監察貨幣匯率和各國貿易情況、提供技術和資金協助,確保全球金融制度運作正常。兩者皆為國際組織機構,優缺點可參考世界銀行。

5. 經濟合作暨發展組織OECD http://data.oecd.org/
OECD是全球34個市場經濟國家組成的政府間國際組織。所以針對這一些國家,OECD有比較完整的經濟數據。

6. St.Louis聯邦儲備銀行的經濟研究部門http://research.stlouisfed.org/fred2/
它提供了來自68個來源的20多萬種不同的經濟數據。因為是美國的網站,所以關於美國的數據是最齊全的,不過該網站依然擁有許多其他關鍵國家的大部分數據。
優點:最大的好處是這個網站提供API給開發人員,獲取數據十分方便。其他的網站都需要手動下載Excel,然後人工分析處理以進行下一步處理。

獲取財經數據的方法不止上述來源,除了以上這些綜合性、國際性的網站外,還可以去各個國家的統計局網站獲得資料。當然,如果你的資金足夠,可以直接高價買Bloomberg整理好的數據,可以減少許多時間成本。如果讀者有更好的方法,歡迎告訴貓大喔!期待您的指正與分享。

採礦貓

採礦貓過去在許多金控公司當過顧問,看到很多台灣散戶投資者被國外的投資公司坑殺,因而希望能提供散戶強大的投資工具與武器以提升獲利率、避免走上被坑殺的道路。

風險評估永遠先於利潤預期

$
0
0


參與金融市場買賣交易,想要長長久久賺下去,風險的評估永遠要放第一,深度衡量可承受的極限風險,才不至於累積多年的城池在一夕崩潰,相信普遍市場的投資人都明白這個道理,但能實際運作在攻城掠地的卻相對少,原因總歸只有這個錯誤心態:「不會那麼衰。」

期貨留倉需承受的風險

期貨因為動用到槓桿的觀念,從這個角度切入來思考風控會比較有效率。

如果以大台作為評估標的,現在指數價位約9400點,以一點200元換算,ㄧ口單換算的價值是188萬,按台股的歷史來考慮意外風險,基本要有能力承受三日的跌停,也就是將近20%的幅度,約是37.6萬的虧損,在經歷風險洗禮後,還能留有可持續下單需要的保證金,目前是8.3萬,加計上去可得45.9萬,這是經過合理估算的結果。

有在參與期貨買賣交易的操作者,多少都有聽過幾口糧吃一口飯的議題,當年筆者也曾經在這個議題上感到困惑,隱隱約約就覺得不是三口糧或五口糧這麼簡單的問題,經過長考得到上面的答案,心裡面才有踏實的感覺,分享給各位讀者。

倒單設定需留意的風險

普遍市場在價位的觀察點上面設定倒線有兩種,一種是破價停損,一種是收破停損;破價停損的概念就是跌破價位就停損,收破停損的概念加計時間,要在某個週期可能是周、日、時、刻、分收低於某個價位就停損。

破價停損相當明確,但也有潛在風險,如果是連續跌停摜破停損價,想停損退場也是退不出來的,這時候需回到資金控制的根本,單一個股都要有心理準備可能直達終止交易,作空也要有心理準備可能遭到倍數價值的收購,這是分散投入的思想重點。

收破停損需承受的意外風險就比較難估計,誰知道從跌破到收破這中間可以發生多少事情?這時候往往就需要在進場前給予比較多的風險評估,換算回資金投入自然相對保守,這次瑞朗的風暴就是個很好的思考點,可以參考畢德歐夫的這篇文章:
瑞郎風暴讓華爾街上演悲慘世界--破產人數持續增加

地獄深層最不缺的生物

地獄深層最不缺的生物就是黑天鵝,每次黑天鵝飛出來,許多市場參與者就下地獄,這些帳戶爆炸的操作者,幾乎都覺得自己怎麼那麼衰,其實這個想法很有問題。

舉台股為例,最有名的意外事故莫過於2004年的319事件還有2009年的空軍慘案,遭到意外事件擊沉的陸軍和擊落的空軍,幾乎都覺得自己很衰,但聽聽老ㄧ輩的市場參與者是怎麼說的?

「郭婉容事件、雷根炸油田都經歷過,這哪有甚麼?」

每次出黑天鵝的時候,市場總是一片譁然,但仔細想想,黑天鵝的存在是不需爭辯的事實,只是每次呈現的方式都不同,結果總是朝漲邊或跌邊帶出災難性的幅度,而且是短時間的炸裂,只能靠資金控制以及果決停損減少損失。

如果黑天鵝的再現存在必然性,資金控制能夠不做好準備嗎?

資金控制已經是普遍市場重視的議題,但這議題最後還是會被忽視,最主要的原因,來自人性的缺陷,便宜行事、遇到再說的僥倖、懶惰,平常當然都能得過且過,甚至運氣異常好,別人的黑天鵝是他們的白烏鴉。

如果是在年輕的時候,持倉被隕石擊穿,這是禍中帶福,至少從這結果開始懂得學習資金控制,倘若老來才遭到黑天鵝的逆襲,從此可能一蹶不振,時間永遠是最珍貴的資產,只是不斷地流逝,控好資金,紮實地累積資本,這才是能運行一輩子的方案。

在交易與不交易之間

$
0
0


《 多數交易者數十載沉浮於自己所熟悉的事物,而忘卻了其他可得性。》

交易者在進入投資、投機領域的時候,總是一頭栽進他們初次接觸或是直覺上較為耳熟的商品,有的人接受經紀商、主管機關的行銷文宣,有的人則依循身邊親友的經驗進行交易,更有不少是聽聞親友在某個商品中獲利後,跟隨著操作同樣標的。然而在可選擇商品充斥於周遭的年代,股票、期貨、選擇權、權證等,每一個類別所具有的特性與適合交易的策略架構都存在或多或少的差別,除了商品本質以外,當沖、波段等不同的交易手法所需要條件也不同,其中一個是資金深度。例如某位交易者採用馬丁格爾法則的架構作為當沖基礎,另一位交易者也許觀察到了前者的獲利,卻可能因為資金較少而將部位增加的價格幅度無謂加大,或是把從正確邏輯發展而成的部位增減規則調節為單一數量進出,因而全盤皆錯。


在「交易與不交易之間」這個標題之下,敝團隊分為這幾個方面討論:交易與否、交易何種商品、交易時段中是否配置資金在場內。

取決於要不要交易的首要考量就是策略扣除手續費、稅金後獲利是否高於無風險資產配置。無風險資產一般來說便是銀行存款,也就是在不同的年代,用以評定策略是否值得執行的標準並不一致,它與多數量化值一樣,應該是一個浮動數值,所以在回測的過程中將利率做為外部參考數據比對市場波動是有意義的,且這類機會成本是整個帳戶保證金的利息所得。

例如當前銀行一年期定期存款利率 1.3%,某一交易者的期貨帳戶保證金為 500 萬元,固定操作 10 口台指期 ( 保證金 = $83,000 x 10 = $830,000 ),則扣除滑價、手續費、稅金後的淨利中有 $5,000,000 x 1.3% = $65,000 是不具有意義的,因為這是無需承擔風險便可獲得的利潤。( 多數經紀商不提供保證金利息 )

由於無風險資產的獲利能力是交易的機會成本,並且無風險資產的獲利能力一般具有變動緩慢的特性 ( 例如利率 ),因此在長期資料回測的過程中,可以將此交易機會成本作為策略中止線的一部分。另一項無風險資產是美國國債,原則同上則不贅述。

交易商品的選擇則以反向推論而得。

回到一般量化及程式交易者所熟悉的幾個數值:勝率、獲利因子、DD、MDD 等。以選擇權賣方策略為例,具有高勝率的特徵,留倉是一種很好吞食時間價值的方式,這個手法同時帶來的負面效果是跳空風險,尤其台灣期指市場的交易日之間收盤時間長達 18.5 小時。如同其他高勝率策略一樣,簡單的選擇權賣方架構適合追求穩定現金流的交易者,但得處理好資金槓桿或反方向的避險配置,因為單次的跳空價位突破可以讓許多累積的獲利遭一次殲滅。其他類型商品與相對應的交易策略亦可歸納得鮮明的特徵,所以簡單相比後,針對不同的交易目標及資產規模,所適合的配置方式大相逕庭,並非某種交易工具或標的能普遍適用於每一位交易者。

最後一個環節要討論的是場內時間。

商品在持有的途中除了承擔市場風險以外,也阻隔了資金投入其他標的獲利的可能,在多商品交易中,單商品的交易機會成本就是其他商品的趨勢。單商品交易的簡單資金效益公式:資金效益 = ( 投資損益 / 場內交易時間百分比 ),數值越高則評比越佳。

換句話說,在多商品或多市場的交易型態中,「擁有一套具有穿透性的策略」是重要的,許多人在「穿透性」這個議題中只見到策略失效的可能性更低,卻忽略了一個具有穿透意義的系統更是一個評級系統,它可以使交易者有效的讓資金在不同地方輪轉,去尋找當前較佳的配置方式。無論股票或期貨等市場,可以放入資金的目標千百種,值得放入資金的則縮減至數十項。但若再加以考慮資金效益後,或許更能篩選出精品,讓金錢在商品間高效率遊走。

交易、不交易,是一門有趣的藝術,許多人專注在一個商品上,並且過度期望清楚的界定出盤整、趨勢的分水嶺。然而除了執著在如此一個難度高的面相之外,或許有更多方式可以讓資金運用上有更好的效益。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

開發商品的交易系統 - 基礎篇 [27] ASI指標

$
0
0


振動升降指標又稱ASI指標(Accumulation Swing Index)、實質線,由Welles Wilder所創。 ASI企圖以開盤、最高、最低、收盤價構築成一條幻想線,以便取代目前的走勢,形成最能表現當前市況的真實市場線(Real Market)。

振動升降指標的原理
韋爾達認為當天的交易價格,並不能代表當時真實的市況,真實的市況必須取決於當天的價格,和前一天及次一天價格間的關係,他經過無數次的測試之後,決定了ASI計算公式中的因數,最能代表市場的方向性。由於ASI相對比當時的市場價格更具真實性,因此,對於股價是否真實的創新高或新低點,提供了相當精確的驗證,又因ASI精密的運算數值,更為投資提供了判斷股價是否真實突破壓力,或支撐的依據。ASI維持“N”字型的波動,並且也以突破或跌破“N”型高、低點,為觀察ASI的主要方法。 ASI不僅提供辨認股價真實與否的功能,另外也具備了“停損”的作用,及時地給投資人多一層的保護。



ASI的計算公式
1、
A=當天最高價-前一天收盤價
B=當天最低價-前一天收盤價
C=當天最高價-前一天最低價
D=前一天收盤價-前一天開盤價
A、B、C、D皆採用絕對值

2、
E=當天收盤價-前一天收盤價
F=當天收盤價-當天開盤價
G=前一天收盤價-前一天開盤價
E、F、G採用其+-差值

3、X=E+1/2F+G。
4、K=比較A、B兩數值,選出其中最大值
5、比較A、B、C三數值:
若A最大,則R=A+ 1/2B+ 1/4D
若B最大,則R=B+1/2A十1/4D
若C最大,則R= C+1/4D
6、L=3
7、SI= 50* X/R * K/L
8、ASI=累計每日之SI值
公式雖然看起來有點複雜不過我們可以直接引用內建的 SwingIndex函數與AccumSwingIndex



指標程式碼(均線)
Inputs:FastLen(5),SlowLen(21);
Vars: ASI(0);
ASI = AccumSwingindex ;
Plot1(ASI,"ASI") ;
Plot2(Average(ASI,FastLen),"Fast") ;
Plot3(Average(ASI,SlowLen),"Slow") ;

指標程式碼(通道)
Inputs:Length(4),Frac(2);
Vars: ASI(0),BuyPrice(0),SellPrice(0);
ASI = AccumSwingIndex;
{利用前後 ASI 變化量超過 N 根變化量的某個比例作為關鍵變化量 }
if ASI-ASI[1] > Average(AbsValue(ASI-ASI[1]),Length)[1]*Frac then Begin
BuyPrice = High + Average(Range,Length) ;
SellPrice = Low - Average(Range,Length) ;
end;

Plot1(BuyPrice ,"BuyPrice") ;
Plot2(SellPrice , "SellPrice") ;

ASI指標使用法則
1、ASI走勢幾乎和股價是同步發展,當股價由下往上,欲穿過前一波的高點套牢區時,於接近高點處,尚未確定能否順利穿越之際。如果 ASI領先股價,提早一步,通過相對股價的前一波ASI高點,則次一日之後,可以確定股價必然能順利突破高點套牢區。股民可以把握ASI的領先作用,提前買入股票,輕鬆的坐上上漲的轎子。

2、股價由上往下,欲穿越前一波低點的密集支撐區時,於接近低點處,尚未確定是否將因失去信心,而跌破支撐之際。如果ASI領先股價,提早一步,跌破相對股價的前一波ASI低點,則次一日之後,可以確定股價將隨後跌破低點支撐區。投資人可以早一步賣出股票,減少不必要的損失。

3、向上爬升的ASI,一旦向下跌破其前一次顯著的N型轉折點,一律可視為停損賣出的訊號。
4、股價走勢一波比一波高,而ASI卻未相對創新高點形成“牛背離”時,應賣出。
5、股價走勢一波比一波低,而ASI卻未相對創新低點形成“熊背離”時,應買進。
資料參考 MBA智庫

{系統參數與變數}
input:EntryType(2),ExitType(5);
inputs:NBarL(55),NBarS(35),TradeProfit(0.05),TradeStopLoss(0.015),ATRs_L(4.5),ATRs_S(10.5);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);
inputs:FastLen(5),SlowRatio(6),Length(5),Frac(2.1),SWLength(8),LookBack(15);
Vars: ASI(0),SlowLen(0),BuyPrice(0),SellPrice(0);

MP = MarketPosition ;
if DAYofMonth(Date) > 14 and DAYofMonth(Date) < 22 and DAYofWeek(Date)= 3
then isBalanceDay = True else isBalanceDay =False ;

PF = AvgPrice*TradeProfit ;
PL = AvgPrice*TradeStopLoss ;

{計算 ASI }
ASI = AccumSwingIndex;
SlowLen = IntPortion(FastLen*SlowRatio)+1 ;

{ 進場法則 - 突破ASI 均線進場作多 ,跌破ASI 均線進場作空}
if EntryType = 1 then Begin
if MP <> 1 and ASI Cross over Average(ASI,SlowLen) then Buy next bar at Highest(High,LookBack) stop ;
if MP <> -1 and ASI Cross under Average(ASI,SlowLen) then Sell next bar at Lowest(low,LookBack) stop ;
end;

{ 進場法則 - 突破關鍵ASI 變化的高通道進場作多 ,跌破關鍵ASI 變化的低通道進場作空}
if EntryType = 2 then Begin
if ASI-ASI[1] > Average(AbsValue(ASI-ASI[1]),Length)[1]*Frac then Begin
if Length <> 0 then BuyPrice = High+Range/Length ;
if Length <> 0 then SellPrice = Low-Range/Length ;
if MP <> 1 then Buy next bar at BuyPrice stop ;
if MP <> -1 then Sell next bar at SellPrice stop ;
end;
end;

{出場規則}
if ExitType = 1 then SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;

if ExitType = 2 then Begin
SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;
setProfitTarget(PF * BigPointValue) ;
end;

if ExitType = 3 then Begin
if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then ExitLong next bar at Market ;
if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then ExitShort next bar at Market ;
end;

if ExitType = 4 then Begin
SetStopLoss(PL * BigPointValue) ;
setProfitTarget(PF * BigPointValue) ;
if MP > 0 and BarsSinceEntry = NBarL then {Sell } ExitLong next bar at Market ;
if MP < 0 and BarsSinceEntry = NBarS then {Buy} ExitShort next bar at Market ;
end;

if IsBalanceDay then setExitonClose ;
台指期 30 min K 留倉 交易期間 2004/11/29 ~ 2014/11/28 交易成本 1200


台指期 60 min K 留倉 交易期間 2004/11/29 ~ 2014/11/28 交易成本 1200


套用程式交易系統攻略內的如意多空網,績效如下
台指期 30 min K 留倉 交易期間 2004/11/29 ~ 2014/11/28 交易成本 1200


本篇範例應用了 ASI 轉折的關鍵變化量來建立進場的通道,而對於文中所談到的 N型運動突破可以利用 SwingHigh/SwingLow 來記錄前幾個ASI 高低點轉折位置,並以突破近期最高/跌破近期最低轉折位置來作為進場交易的時機點。

債券、股市、利率,今年投資不能不注意的三大風險

$
0
0
上週五公佈的今年1月美國非農就業報告數據非常好,
其中連續第12個月新增就業超過20萬人,
三個月合計新增就業者創17年新高,
薪資增加創6年新高。

非農報告公佈不到三分鐘,
市場發出的聲音---拋售美國國債
當天市場對非農報告的反應也表現看空美債的預期,
美國國債的價格大跌,
2年期美債收益率一度漲到0.65%,
10年期美債收益率當天漲12個基點至1.94%。


其實在週五之前,
美債的多頭部位早已經悄悄獲利了結,
從日線圖來看,上星期短短5個交易日,
20年期公債ETF(股票代號:TLT)已經跌了5.4%


TLT日線圖(可點圖放大)
到底美債這一星期的快速下跌,代表了什麼?

1分鐘快速瞭解債券漲跌原理

投資學定義上,
10年期以上美國公債被定義為無風險資產,
因此「穩定的報酬」常和債券畫上等號,
也是避險的好工具。

如大家所知,
「債券的價格」和「殖利率」呈現「反向關係」,
價格往上、殖利率往下,而價格上漲,殖利率便下跌。
這又是什麼意思呢?

如果大雄跟小夫借了100萬時間為10年,
這張10年的借據,利率是2%,
那你認為假如現在銀行利率上漲到了3%,
小夫拿著這張借據會怎麼想呢?
他默默想著:
「可惡,我當初怎會幹這種傻事,現在銀行定存都有3%了。」

所以這張借據(債券),讀者你們覺得還有100萬的價值嗎?
很明顯的就是縮水了...
因為小夫這時候急著用錢,但是這張借據還沒到期,
無法跟大雄討回這100萬,那怎麼辦呢?

於是只能把這張借據轉賣給靜香,
如果轉賣價格一樣是100萬元,
讀者覺得靜香會買嗎?

想也知道,當然存在銀行定存不就好了!
是的,所以你是靜香的話,
一定會要求打個折扣賣,
假如借據(債券)已經過了1年,
還剩9次可以收到利息,
小夫想說小虧一點沒關係,重點是先拿回一些錢來用!
於是將這張借據(債券),
以95萬的價格賣給了靜香,
所以小夫總共拿回了「95萬本錢+2萬利息(1年)」,
這筆交易虧了3萬,而靜香因為買到了折價的借據(債券),
所以未來9年就算利息都少賺1%,他依舊有賺到價差的部分。

而相反的,如果利率不斷走跌到0.5%甚至逼近0,
那小夫,肯定是笑哈哈了,
因為這張借據(債券),肯定是更值錢了
假使銀行利率0.5%,小夫卻可以年年跟大雄領到這2%的利息,
那當然是很棒的。

也就是說當其他人把錢存在銀行卻沒利息錢的時候,
小夫卻可以憑著這張借據(債券)年年領100萬X2%=2萬元的利息。
所以小夫這時候假如有急用的時候,
他要賣出的價格,
市場也肯定會用超過100萬的價格來購買這張借據(債券)。
因為這張借據實在是很搶手呀!

畢德歐夫透過這樣的解釋,
讀者應該可以更知道,
為什麼升息或降息對於債市影響是很大的。

股市的資金會怎麼流動?

所以當市場眾多資金,包含了退休基金、對沖基金、一般投資人,
大家一定都會聚焦經濟數據這個基本面,
當非農數據公布後,道瓊指數開盤就大漲,
不過在運動用品大廠NIKE(代號:NKE)、
信用卡龍頭VISA(代號:V)、嬌生(代號JNJ)的走弱之下,
留下了一個127點的上引線。

可點圖放大

歐洲的分裂危機、日本的通縮大對抗、讓眾能源出口國焦頭爛額的能源危機。

全世界目前只有美國是最後一塊經濟成長的淨土,
隨著美國的消費力道跟就業人口不斷加強,
2014第三季的GDP季增率已經來到5%。
這樣的表現根本不像個成熟國家,
這種數字連這幾年的新興市場都很難看到。

目前讀者要注意的幾個事項:
第一、當全世界都不好的時候,聯準會真能走自己的路?
(目前預計6月~9月升息第一次)

第二、歐洲降息、新加坡降息、澳洲降息、中國調降準備率、日本QE、
丹麥三週內降息四次、加拿大降息,
如果美國真的升息,會不會導致過多的熱錢一口氣灌進美國,
副作用會是?

第三、S&P500指數,就是美國500大企業所編撰的指數,
但是別忘了,這些大公司有49%的盈餘來自於全球,
並不單只有來自美國。

例如:前不久1/28,蘋果公布第四季財報,
iPhone 6在全球狂銷7400萬支的成績,主要來自中國市場的擴張
營收746億美元,毛利率39.9%,
盈餘180億美元,獲利創下全地表最賺錢公司的歷史記錄
每股稀釋盈餘3.06美元。

蘋果營收約65%比重來自美國以外的國際市場。
蘋果上一年會計年度同期營收576億美元,毛利率37.9%,
盈餘約131億美元,每股稀釋盈餘2.07美元。

以上三點,可提供給讀者哪些公司還有投資的潛力,
或者會成為聯準會升息之下的短暫犧牲品?
快要過年了,先祝大家新春愉快,
大家都要賺個大紅包!

如果喜歡本週的文章分析,可以分享給更多好朋友,
謝謝你們支持畢德歐夫的專欄。
我們下次見!
畢德歐夫團隊舉辦「美股藏寶圖」活動,
如果想要快速進入美股市場的朋友,
這次別錯過經濟成長的果實--美國。
對於美股有興趣的朋友,歡迎索取資料。

以前大家以為利率很低頂多降到0,沒想到這1年來,利率竟然還可以跌到0以下,也就是負數。低利率時代,意味著負債越多的人,反而可以得到最大的利潤。

或許您對更多美股文章有興趣
快速入門美股工具,克服四項跨不出台股的錯誤心態
美國真實困境-年收200萬也無法貸款買房
到底印夠了沒?美國才剛要收,現在輪歐洲開始印?
瑞郎風暴讓華爾街上演悲慘世界--破產人數持續增加
2015年一位美股專職操作者的產業布局與規劃

凱利賭徒的另一波高潮:Optimal f 資金控管!

$
0
0

牧清華是凱利賭徒的忠實愛好者,但這是一篇"幹醮"凱利的文章!

幾周前我寫了"交易跟賭博是否一樣? ",討論重點在交易跟賭博都是機率與賠率的問題。從這觀點看本質是一樣的,所以我們用凱利公式下去研究。然而,用凱利公式還是遇到幾個很大(還是很小?)的問題。

1. 凱利討論的是傳統賭局的最佳化賭法,傳統賭局有"固定的"機率跟賠率,只要期望值是正的,就可套用凱利公式下注,而實際交易卻不是這樣。(沒有固定的機率跟賠率)

2. 賭場裡的賭局是用籌碼下注,籌碼有最小單位,可能是$SGD5元、$USD5元、$MOP10元、$KRW1000元....等(交易也有口數、股價等基本單位)。而凱利卻是比例下注,當凱利下注比例小於籌碼的最小單位,或是下注金額無法用最小單位組成,將發生無法下注的窘境!


第二點只是個小問題,若是下注比例小於籌碼最小單位,通常已經很接近破產了,"快破產之賭客"神仙也難救;另外,若是下注金額無法用最小單位組成,也可用"差不多"的金額下注,與最佳化的凱利比例所賭出來的結果不會差太遠。

真正麻煩的是第一點,我們看下面例子。

假設有一個交易策略,交易10筆後的損益如下: 19、8、-7、10、-11、-5、-3、20、12、-15

根據這個損益紀錄,用凱利該如何去分析調整針對這個策略的資金控管方法? 或許你會直觀的思考:


1. 在這10筆交易裡,有5次獲利,5次虧損。勝率50%。

2. 平均賺 (19+8+10+20+12)/5 = 13.8;平均賠 (-7-11-5-3-15)/5 = -8.2,

我們將 "平均賺/平均賠"當作賠率為13.8/8.2 = 1.68

所以根據凱利公式,這樣的交易每次該下注比例為 (p為機率、b為賠率)

[p(1+b)-1]/b = [50%(1+1.68)-1]/1.68 =  20.24%

然而,每次都壓20.24%的比例並不是最好的下注方式。以上例而言,Ralph Vince提出更好的下注概念:最佳化 f 。其理念是基於Kelly公式推導的精神。

初窺Vince's 最佳化f (Optimal f)

在論述Optimal f之前,我們還是該複習一下Kelly公式的推導:勝率為p,賠率為b的賭局。假設每次要下注f比例。則下次損益的情形分為下面兩個Cases討論。

如果贏,資金變為原資金乘上 (1 + f*b)

如果輸,資金變為原資金乘上 (1 - f*1)

再經過T次輸贏後,T次裡輸贏比例會呈現p與1-p的機率分佈,此時將每次損益連乘的式子微分取極值後,可得出凱利公式。

Vince很巧妙的採用Kelly的手法,但避開固定機率與賠率的限制。

首先考慮每次交易的"持有期收益率"(Holding Period Return, HPR)。在這10筆交易裡,最大損失為-15。第一次交易的獲利為19,因次Vince設定第一次交易的HPR為

HPR1 = 1+f*(-損益/最大虧損) = 1+f*(-19/-15)

同理,第二次交易的HPR為

HPR2 = 1+f*(-損益/最大虧損) = 1+f*(-8/-15)
第三次交易的HPR為

HPR3 = 1+f*(-損益/最大虧損) = 1+f*(-(-7)/-15)
...
...
第九次交易的HPR為

HPR9 = 1+f*(-損益/最大虧損) = 1+f*(-12/-15)
...
第十次交易的HPR為

HPR10 = 1+f*(-損益/最大虧損) = 1+f*(-(-15)/-15) = 1 - f

計算這十次交易的幾何平均數,也就是將上述十個HPR數值連乘後,再開十次方根得

Geo. Mean = (HPR1*HPR1*...*HPR10)^(1/10)

上述式子我們要決定f取多少,才能使Geo. Mean最大。這樣的手法類似Kelly求取最佳化的方法,但求取過程卻不像Kelly只需微分就好那麼簡單。

一個最簡單的辦法是採用暴力法,也就是將每一種可能的f值都算出來。

我們使用R語言計算,將比例0~100%分成一百份,也就是考慮f=1%、f=2%...、f=99%、f=100%,分別計算f在這些數值底下的HPR連乘積與幾何平均數(Geo. Mean)。

這一百個比例 f 的HPR連乘積為:




HPR連乘積與幾何平均數的圖形如下:










從圖中可發現,當取f = 31%時,預計可獲得1.3248的報酬,幾何平均為1.0285。換句話說,每次交易平均約可獲得2.85%的報酬。

然道凱利錯了嗎?

凱利告訴我們下注20.24%,Vince告訴我們最佳下注比例卻是31%,凱利錯了嗎?

我想不是的,凱利的洞機(intuition)絕對是正確的,別忘了Vince也是用了凱利的手法去解決最佳比例的問題。

Vince用曾經發生過的最大虧損當作每次輸贏可能的最大損失(當作分母),每次的損益當作分子,取代傳統賭局裡的賠率b,並計算其幾何平均數。如此避開凱利固定機率與陪率的限制。

凱利只是用在傳統賭局上,並非投資交易上,卻被許多投資人誤解,以為凱利沒有用。事實上,多半是投資人不會用而已。

這種情況,就像是你不會開法拉利,你會嫌車子爛嗎?

真正買法拉利新車的車主,是要到原廠受訓一段日子才能開車上路的呢! 然怪最近好多超跑撞爛了,可能都是買二手裝闊,沒事先訓練唷?!

延伸閱讀:至少10輛!全台超跑車禍 撞壞上億元

星期二;一天一錠,效果一定,歡迎訂閱「幣圖誌Bituzi電子報」

PS: 截圖模特兒也叫凱利(Kelly Monaco),牧清華真的很愛Kelly~
Viewing all 1359 articles
Browse latest View live


<script src="https://jsc.adskeeper.com/r/s/rssing.com.1596347.js" async> </script>