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Channel: 幣圖誌Bituzi - 挑戰市場規則
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外匯交易面面觀~弄清楚你的交易對手是誰

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在廣大的外匯市場
我們一般投資人的地位到底位居何處?
又或者說我們真正的交易對手是誰?
我想這是一個很多人想弄清楚又不知道應該如何著手的課題
其實整個外匯市場的結構
可以到達一般投資人參與的時候都已經經過層層的剝削
股市諺語常說
『大股東吃肉,小股民喝湯』
然而,在外匯市場的現象果真是如此嗎?還是連湯都沒得喝?



我們所接觸到的一環其實僅有整個金融交易圈的零售市場而已
而這層零售市場的神秘面紗又有多少不為人知的祕密

整個外匯市場的結構其實包含以下四個部分
1、 政府單位
2、 銀行間市場
3、 銀行間對外市場
4、 零售市場
而我們在國際媒體上較常聽見以及曝光的屬於政府單位
例如美國聯邦準備理事會(FED)國際貨幣基金組織(IMF)以及各國央行諸如此類的官方單位
而銀行間市場就是屬於投資銀行(例如:高盛,美林,BOA......)以及其他商業銀行(花旗,HSBC……)
這些大型銀行之間交易的市場
銀行間的對外市場可能是 每一間大型銀自己的客戶(例如:保險公司,避險基金,高資產的投資人(華倫巴菲特),或是所有的外匯交易商都是屬於銀行間對外市場的範圍
最後來到零售市場,一般的投資人只要透過交易商開戶做買賣,或是到銀行執行換匯的行為,就代表了你參與了這個零售市場
所以透過交易商買賣或是到銀行換匯的你,是間接參與了銀行間的對外市場以及銀行間市場
可是在整個外匯保證金市場,零售市場有另外一種角色稱之為經紀商(人)代理商,或者稱之為IB
這樣的IB可以被視為一般客戶與交易商的中間人
IB所扮演的角色直接影響了一般客戶對保證金市場的正確觀念
影片當中我詳細的說明
每個外匯市場間的獲利來源以及獲利方式
幫助投資人可以更深入的了解零售市場的運作流程
也希望能夠替各位朋友更進一步的釐清並且導正觀念



從買賣氣的流動理解作多F-淘帝的理由

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參與金融市場買賣交易,有個大家都知道的秘密:資訊領先者的存在性,無論是主力或是內線吸引的外圍,當進場賣賣交易的時候,就會在K線圖上面留下動作的軌跡,這些買賣交易的軌跡是最真實的結果,從真實結果開始研究才能最接近漲跌的核心。

F-淘帝(2929)

F-淘帝(2929)的周日線圖@2015.03.27


上圖為F-淘帝(2929)的周日線圖,上面是日線,下面是周線。

從F-淘帝的日線圖可以看到,在L以下累積將近五個半月的能量,三月上旬開始有買氣湧入推升價位,在2015.03.23完成力量,2015.03.26回檔作頸線確認,如果只是「猜測」頸線確認會成功,那操作就只需要靈感,專欄到這兒可以畫上句號,但要「推理」確認能成,就需要邏輯理論的支持,這是本篇專欄的重點。

F-淘帝(2929)的時刻線圖@2015.03.27


上圖為F-淘帝(2929)的時刻線圖,上面是時線,下面是刻線。

從F-淘帝的刻線圖可以看到,註記C的刻陽是整段上漲的最大陽,漲出大陽對漲而言不是好事,此陽雖然有被減弱二分一,但結果有能延伸同等陽體幅度,印證此陽為實陽,它日弱回至此陽的價值位將會有買氣支撐。

方框X包覆的區塊是短暫組成的逆勢力量,這股力量裡面沒有大支刻陰作主導,弱回至M的水平位,此位對應左邊轉折低,註記D的當日開低,有部分原因是跟前一日的道瓊跌掉將近300點相關,結果開低卻未能延伸,相反買氣把握機會,收出D的刻陽,此為C出現後的第二大刻陽。

D這支刻陽是讓筆者興奮的,前有周日線的架構靠,左有C的明實刻線大陽靠,而且本身較X所包覆的區塊內的刻力都大,暗示有能力挑戰高價,僅存的憂慮是X的時間尚未耗盡,因此筆者是等盤中價位再次回到刻力D的陽體內尋求買點。

當X包覆的時間耗盡,2015.03.27有買氣推升價位,重新挑戰爆量高價140,俱備成本優勢的前提下可以多看,沒有懸念,此為參與優質點位才存在的優勢。

營收成長卻反映不到股價

這支股票還有個有趣的地方值得分享。

F-淘帝(2929)的周線圖與營收資料

點擊圖片可放大

從上圖可以看到,F-淘帝(2929)在103年度的營收,年對年成長一整年,股價卻從上市後走出整年的跌趨勢,而且去年的盈餘按最新公布還創歷史高:
淘帝去年每股賺12.98元 創新高
這支股也有很棒的題材:一胎化解禁!F-淘帝去年獲利「破表」 EPS 12.98元

圖意不對的時候,表示市場的資金尚未取得共識,即使有好的業績、題材還是有志難伸,當圖意對的時候,表明市場的資金對股票產生認同,業績、題材此時搖身一變成為穿雲箭,正所謂一支穿雲箭,千軍萬馬來相見,從圖意出發選股,兼顧業績、題材,自能享受資金追逐股票的樂趣,過度洞燭先機只有孤獨相伴。

學程資訊

筆者預定在05.17(日)開課,報名網址:http://goo.gl/e13r52

由於教室座位有限,扣除舊學員介紹進來的新學員、開放給舊學員複習的座位,席次不多,請有興趣的讀者,務必把握機會,錯過可惜。

分享一點心路歷程。筆者開始接觸這門技術的時點是踏入股市將近四年的時候,當時有個很深的覺悟,知道只靠自己沒有方法論的前進,想贏市場是相當困難,因緣際會認識筆者的師傅,因此當年歸零學習對筆者並不是難事。

經過多年鍛鍊,直到2011年九月,朋友邀請筆者開班授課,晃眼竟然已經三個年頭,期間引領多位學員開始贏市場,有感於上班族朋友有心學習卻時間不足的現況,特別針對上班族朋友會遭遇的學習障礙設計教學方式,成效不錯,為保障教學品質與學習環境的舒適度,導致席次有限,敬請見諒、把握。

沒有買賣意作基礎的K線知識將失去靈魂,如同行屍走肉,俱備買賣源點的圖意展現則是活靈活現,充滿意象而且能讓進退有據。

怕惡房東漲房租?讓Rentometer幫助你

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紅色子房語錄:大數據時代,資訊就是力量。

前陣子「惡房東」新聞事件,引發網民們彼此交流討論遇到惡房東的經歷。而許多網友最討厭的狀況,就是房東每到續約時期,就說要漲房租,而且漲幅完全沒有根據。

在美國,有一個叫作Rentometer的網站,讀者只要鍵入房屋地址,就能夠自動計算出該物件「合理的租金」,同時在googlemap上標示出附近的租金行情,讓你可以據以力爭,或者選擇其他又好又便宜的房子住。

Rentometer是利用網路上蒐集的租金成交資訊,搭配Googlemap定位,進行一定距離內的物件租金自動比較。首頁介面很簡單,輸入地址,有個像加速器的儀表板,自動跑出你房子的合理租金。

租金的單位行情不是用面積,而是用「幾房」來計算。你可以查周邊「套房」的行情,或者「一房一廳」及「兩房一廳」的行情。畢竟租房子重點是「要住幾個人」,室友們合住可以負擔多少租金。

除了免費的即時租金搭配地圖分佈查詢,使用者也可以付費申請專業版的租金報告。



租金報告可以顯示承租物件周邊最高價、最低價、平均價等,相當方便。



報告也會詳列出周邊比較物件的內容,包含詳細的地址位置。承租者如果發現周邊哪個社區房子租金便宜環境又好,下次租約快到期時,就可以注意該社區是否有更好的承租物件釋出。



為了提供租賃雙方更專業的資源,Rentometer也設置資源中心,包含所有租賃的知識、相關租約建議等,也有專業部落客的文章觀點分享。




在台灣,租金行情除了部分有實價登錄外,有太多租金資料都未公開,有些房東甚至為了逃稅,要脅房客租金不得提列個人所得稅扣除額。因此,開發者必須設計出讓房東房客願意分享租金資訊的機制。畢竟資訊透明化已是趨勢,合理的租金報告除了對房客好,對房東也是極具參考價值。像Rentometer甚至還發展出服務房東的線上物件管理系統、收租平台等等,這都是對租賃雙方有利的創新發展。

你對地產創新有興趣嗎?

紅色子房投資團隊X幣圖誌,以地產創新育成的角度,與圓夢網站 IWANT及外資創投Avenue Capital Group等好朋友合作,歡迎讀者來信討論您在地產方面的創新構想、階段研究、想合作發展的投資事項。

 

美國第五大食品公司誕生--巴菲特的豪邁併購

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上週三(3/25)美國又發生了大型的併購案,
在全球資金充裕的情況下,
許多賺錢的資本家與企業紛紛找尋能夠創造穩定現金流的企業。

這些金雞母才能不斷的繼續生蛋下去。
而巴菲特這次再度與3G資本合作,
亨氏食品Heinz和卡夫食品Kraft宣布合開
全球第五大的食品公司-The Kraft Heinz

巴菲特的公司波克夏海瑟威(Berkshire Hathaway)將成為新公司的最大股東,
此次交易後將手握25%左右的股權。
這次的併購內容包含了:
卡夫股東將獲得新公司49%股權、
加上每股16.5美元的特別現金股利,

3G資本和波克夏也將投資100億美元,以支付發放特別股利。
華爾街日報報導,這樁交易的金額可能超過400億美元,
相當於新台幣1兆2千億元以上。

這次的併購交易是否成為他的另一場傳奇還不知道,
而食品業的排名一向競爭,
前十大公司每年都會有所變動



被併購的卡夫食品(股票代號:KRFT)

併購故事主角

亨氏食品是全球知名的品牌,
在2013年被波克夏(股票代號:BRK.B)和3G資本聯手併購。
主要產品為調味品、嬰兒食品等等,
大家想必對亨氏番茄醬不陌生,
因為它和麥當勞已合作了40年之久
各位讀者一定不陌生...

而3G資本(3G Capita)為巴西的私募股權基金,
2010花38億美元收購漢堡王(股票代號:BKW);
2013年又和波克夏一同砸了280億美元收購亨氏,
為食品業史上最大的併購案。
這次又一同聯手花100億美元併購卡夫食品,
巴菲特也曾在去年協助3G資本併購甜甜圈連鎖店Tim Hortons,
可說是他近年來在食品業版圖共同打拼的好戰友。

另外,卡夫食品則是一家有百年歷史的食品製造商,
主要生產糖果、咖啡、通心麵等食品,
其品牌奧利奧Oreo、麗滋Ritz、
麥斯威爾Maxwell House等都是在台灣也相當常見的品牌。

這邊特別要跟大家分享的是,
在台灣,大眾對於Oreo印象可能就是停留在經典的牛奶夾心原味,
但在國外從香草到香蕉船、西瓜到南瓜,光口味就推出超過50種!

還推出了布丁、布朗尼、杯子蛋糕、吉拿棒、Oreo派等商品,
甚至也會因季節限定或活動限定,
推出大小、印在上面的圖案、餅乾形狀都不同的餅乾,
身為美國最暢銷的餅乾果然當之無愧!


但是有了商品概念還不夠,
讓我們看看損益表吧!

◎營業收入-營業成本=營業毛利
(Operating Revenue-Cost of Revenue=Gross Operating Profit)
‧營業成本是指在製造過程中所生的費用,包括:人事、材料、運作支出等
◎營業毛利-營運成本=營業利益
(Gross Operating Profit-Operating Expenses=Operating Income)

我們可以發現卡夫食品營業收入雖只有略幅下降,
營業成本和營運成本居高不下
尤其在行銷廣告這塊的營運成本很高,
導致去年2014年的營業利益來到了近5年新低!

由近三年的現金流量表來看,
透過營業活動得來的現金越來越少,
而投資和理財方面的現金流量卻也越來越高,
導致去年的淨現金流量都轉成負的了。
一家好的公司在淨現金流量應當保持正數,
甚至要有正的成長率才是健康成長的公司,
卡夫企業本業雖持續獲利,
不夠充足的現金在手卻也是一大隱憂。

我們再從另一個角度,
由資產負債表來看巴菲特很重視的流動性資產這塊:
幸好在這流動性資產這塊還非常穩健,
也未揭漏有什麼項目要大量支出現金,
合理判斷短中期是沒有變現困難的。

從財務報表來看可以知道,
卡夫食品是個大規模、有獲利能力的食品公司,
但商品成本(尤其乳製品)、廣告費和營銷費用的提高
難以帶來銷售的成長,
至少從去年的數值來看,是稍微走下坡的公司。
這種大規模、持續營利的傳統產業一向是巴菲特的最愛,
在這個時間點出手,
莫非又是一次精彩的逢低承接?

巴菲特與卡夫食品的淵源

2010年卡夫食品為了要收購英國糖果公司吉百列,
為了籌出收購金,
不但先出售自家的冷凍披薩業務給競爭對手雀巢,
還要發行3.7億美元的新股來融資籌錢,
這樣減低股東權益的行為,
讓當時的大股東巴菲特非常不開心,
既然巴菲特對卡夫食品的投資中意
(但對經營層的一些決策不甚滿意),
又加上對3G資本和亨氏的經營有信心的話,
如今的併購就是想進一步掌握卡夫食品並改善管理階級,
在與亨氏合併後又能有助於整合品牌、得到更多國際銷售平台,
相信在調整產品結構下,
可以達到降低供應鏈成本與營銷成本的目的,
這就是巴菲特打的如意算盤吧!

下一個併購案會是誰

說到巴菲特對食品業的投資,
大家一定能想到喜思糖果、可口可樂這兩大案例,
喜思糖果在當年巴菲特用2500萬美元買下後,
也是業務擴展不順、銷量受季節性影響而獲利不穩,
(在炎熱的時節和地區,糖果零售業很蕭條)
在巴菲特收購管理喜思後,
這40年的期間淨利潤至少成長15倍以上
更帶來許多無形的商業價值
(巴菲特曾說:沒有買下喜思,就不會買下可口可樂,
感謝喜思為我們帶來120億美元的財富)

現在的投資環境雖然和40年前相差甚遠,
除非巴菲特還能再活個40年,
否則再把卡夫食品帶到像喜思糖果那樣的成長速度
我們看來是很有難度的。
會不會成為下一個傳奇目前還看不出,
至少我們可知,
近年來先是亨氏食品再來是卡夫食品,
可見巴菲特對於食品事業的熱衷....

或許很快又會有大動作收購動作也說不定。
大家趕快研究一下,下一次賺到35%的可能就是你!

如果覺得這篇文章有幫助的話,
可以分享給更多朋友閱讀!
有你們的鼓勵,我們才能不斷往前進。
謝謝大家。
巴菲特近年來利用現金充沛的優勢,積極擴張他的食品帝國,下一個看中的併購標的又會是誰呢?

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模型交易帶來的驚人成績

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大家好,我是貓大!提起華爾街上最會投資的人,大家的第一反應都是股神巴菲特。不得不承認,巴菲特的確是華爾街上的傳奇。但是有這麼一個人雖然不在華爾街上活躍,他所創立的公司創造出的業績卻已經在華爾街引起了軒然大波。在巴菲特的平均收益處於二十個百分點的時候,他創造出的回報率已經高達34%。他在2014年的收入高達15億美元,這使得他成為了世界上最富有的對沖基金經理人。與同期相比,他比其他對沖基金經理人的收益高出十個百分點,比標普500的收益高出二十個百分點,就連在2008年金融危機的時候,他依然保持著極高的投資回報率。

這個人就是文藝復興科技公司的創始人西蒙斯(James H. Simons),他年輕的時候是一名數學家,獲得過美國數學界最高的榮譽。他在1988年成立了大獎章(Medallion)對沖基金,就是這一個基金創造出了一次次新的歷史記錄。為什麼神秘的大獎章基金可以獲得如此高的收益,而且幾十年來歷久不衰呢。根源就在於西蒙斯建立並且在之後不斷完善的數量模型。

最開始,西蒙斯也是跟大部分人一樣採用的是基本面分析,一年後基金開始虧損,這讓西蒙斯開始重新思考,最終決定建立不依靠人為判斷的數據模型。他認為華爾街的賭性是不可靠的,或許在某一天你可以獲得讓你驚喜的利益,但是可能在明天你就會輸光你所有的財產。於是西蒙斯對歷史數據進行統計分析,找出金融產品價格、總體經濟市場指標、技術指標等等各項之間的數學關係,建立起投資數量模型,不間斷的對債市、股市、貨幣、期貨等進行監控,即時分析即時判斷買入還是賣出,利用市場目前的微小獲利空間進行多次買賣從而謀取利益,他們的交易量一度高達華爾街總交易量的百分之十。

其實採礦貓實驗室在做的就是類似這樣的研究。之前探討的各種議題,不論是策略分析、技術探討、資料獲取、新聞判斷、高頻交易等等,都是在為最終的程式交易服務。而在程式交易的過程中,策略又是最為重要的,找出各種指標之間的數學關係,利用統計學知識建立模型,當出現新的資料時,透過高速運算即時給出反饋信號,利用市場微小價差獲取利潤。

影響股市的因素多到僅靠人腦是分析計算不完的,大部分的人根據自身經驗和對市場的理解再加上一些賭博的心情進行投資,但是隨著機器學習的不斷發展,讓大腦去模擬人腦學習歷史規律給出更為合理的判斷是一種更佳的選擇。對於沒有時間去累積大量經驗的投資者來說,有這樣的決策支援系統更是迫切的需求。


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

程式輔助交易的三個優勢

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買賣股票如果能在選股方面下功夫,操作起來會格外順暢,現在台北股市上市、上櫃合計已經超過1500支股票,機會雖然較幾百支股票的時空多,選股需面對的困難度亦提升不少,俱備基礎的程式設計能力,將能有效解決選股的難題。

選股的沿革

回憶過去筆者在選股方面的沿革,主要可以區分為三個階段。

在最初期甚麼都不懂的時空,憑藉著微弱的知識、常識,從書店買來上市總覽、上櫃總覽,開始土法煉鋼地普查每支股票,回憶起來還真是既純真又樸實,可惜印象中沒有哪個季度是真的有全部翻遍的,這個苦功對操作本身實在沒有幫助,但對認識股票市場每支股是在做甚麼,著實有相當大的功效。

從開始認識圖意約三個季度後,那份純真又樸實的症頭再上層樓,由於圖意選股的速度相當快,就如同看照片選美女、帥哥,當時時空上市、上櫃合計約有千支股票,再加上整個在學習的興頭上,每天花四小時挑一輪,練到後來在1200支股票的時空可以兩小時挑一輪,這已經達到筆者的極限速度。

這個瘋狂的行為持續超過六個年頭,中間曾經歷三個轉折,第一個是2009年以研究為目的,開始自學資料庫相關的程式設計,第二個是慣用的選股軟體在選股會出現畫面閃爍的情形,第三個是股票的總支數總算超過耐性可以承受的極限,從此進入程式輔助交易的新時代,不再堅持每天挑一輪股票。

股票行情亦存在二八法則,八成的行情藏在兩成的股票裡,這兩成就是動能股,如何定義動能才是難題,如果未曾堅持普查相當長的時間,目前幾款定義動能的方式就不會存在,偏執是會有收穫的,只是需要適可而止。

程式輔助加速歷史研究

想當初會起心動念建置資料庫,主要是為回答下面這個問題:
陽一字能否成就歷史高點?

想要回答這個問題並不容易,因為股票只要還在市場上交易,即使存在陽一字是目前的歷史高,但將來能否突破並不知道,因此還需要已終止交易的股票的歷史資料才能有答案,解決這個問題可說是整體資料庫建置的第一個里程碑。

當上面這個問題得解後,自然會想測試其它許多已知的方式,所謂方式就是幾支K棒的組合,就像普遍市場認知的晨星奮起、雙鴨躍空、墓碑十字之類的內容,經過純真又樸實的測試過相當多方式後,筆者提出一個假說:只有方式是死路。

所有的方式在漲跌的大循環中,偏漲的方式在漲勢常成,跌勢常敗,整理勢則是五五波;偏跌的方式在跌勢常成,漲勢常敗,整理勢則是五五波,而且某些方式發生的頻率還相當高,在資金有限的前提下,根本不可能全部涉獵。

這個發現奠定整體運用圖意操作的基礎,方式只能方便程式選股,操作還是需要架構、結構、位置作最終的決判,畢竟資金有限,不需要每個行情都涉獵,如何找到真正圖意好的物件來參與才是重點,這就是尋寶獵人的交易哲學,這個階段可以說是第二個里程碑,如果沒有這個答案,或許還沉迷於方式中,無法自拔。

程式輔助交易建置選股系統

前述內容有談到,當年慣用的選股系統開始出現換股號有螢幕閃爍的情形,眼睛是靈魂之窗,螢幕閃爍對整體身、心、靈造成的傷害相當大,幸好當時已經俱備基本的程式設計基礎,自行開發圖表呈現的系統已經是能力內的事情,同時解決過去許多對普遍系統呈現圖表的不滿意,雖然是細節卻很重要。

後來再經過相當時間的努力,周、日、時、刻可同時呈現,從此進入三螢幕觀圖的新時代,A是控制螢幕、B是周日線、C是時刻線,能夠同時看到四個層級的圖表,對選股或研究都有相當大的幫助,觀圖的口訣如下:

周線看大勢,日線尋幅度,小時找撐壓,刻分進出場。

正所謂工欲善其事,必先利其器,過去尋尋覓覓適合圖意操作的選股系統,現在可以自行開發,雖然自身程式設計的功力還很低,但至少作股票需要的選股功能都能靠自己,這是第三個里程碑,無論如何,程式設計已延長眼睛使用的年限。

程式輔助交易開發選股邏輯

這麼多年開發選股邏輯的經驗,動能是重點,找到有動能的股票,時間、資金的使用效率才會高,選到廷鑫的難度並不亞於賺到廷鑫三支漲停的難度,當全市場有動能的股票呈現在眼前,再從架構、結構、位置、方式來評估行情,就能實現所謂選股的二八法則,時間的投入只剩下以往的兩成,身、心、靈卻更愉悅。

方式部分的選股,主要只剩下表列的這幾類:
1. 強方式行轉折;
2. 行進續勢大弱之陰;
3. 大弱之陽;
4. 長上引;
5. 清淡轉熱絡跳空開高3.5%以上未延伸。

曾經滄海難為水,經歷過以往每天瘋狂掃股的時空,現在即使每天觀三百支股票也是很輕鬆,再加上選股功力持續提升,團戰的運行,目前只剩每周的周末需要比較勤勞挑股,周間的選股已經是輕鬆寫意,這就是程式輔助交易的優勢。

最後附帶一提的是,資料庫的內容涵蓋1990年至今所有上市櫃過的股票,亦即包含已終止交易股可供研究,筆者是比較相信2000年後的資料,這關係到整個科技發展的沿革,而且這段時間已經涵蓋較為完整的漲跌循環,想達到真正完整則需涵蓋1950年台北股市誕生至今的準確資料,可惜這已經超過能力。

學程資訊

筆者預定在05.17(日)開課,報名網址:http://goo.gl/e13r52

由於教室座位有限,扣除舊學員介紹進來的新學員、開放給舊學員複習的座位,席次不多,請有興趣的讀者,務必把握機會,錯過可惜。

分享一點心路歷程。筆者開始接觸這門技術的時點是踏入股市將近四年的時候,當時有個很深的覺悟,知道只靠自己沒有方法論的前進,想贏市場是相當困難,因緣際會認識筆者的師傅,因此當年歸零學習對筆者並不是難事。

經過多年鍛鍊,直到2011年九月,朋友邀請筆者開班授課,晃眼竟然已經三個年頭,期間引領多位學員開始贏市場,有感於上班族朋友有心學習卻時間不足的現況,特別針對上班族朋友會遭遇的學習障礙設計教學方式,成效不錯,為保障教學品質與學習環境的舒適度,導致席次有限,敬請見諒、把握。

程式輔助交易讓圖意選股的問題得到合理的答案,回首來時路,學習程式設計的成效與圖意的專業知識累積相輔相成,買賣股票需要的周邊程式輔助需要的技術皆自學得解,關關難過關關過,回憶起來還真是莫名感動。

大數據的迷思

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「Big data」,大數據成了各領域的熱門詞彙,交易也不例外。二十世紀的交易者拿著紙筆記錄數據並繪製圖表,60 年代愛德華索普 ( Edward Thorp ) 運用大型的 IBM 電腦計算各種博弈條件下的機率與期望值變化,包含其著作的 21 點書籍《 Beat the Dealer – 1966 by Edward Thorp 》,以及例如輪盤遊戲些微的賭具傾角對落點影響的模擬。然而對於多數交易者而言,與百年前的人們相較,看似沒有更多的資料可以取得,仍然是有限的價格、成交量。反而因為科技進步,單市場內的效率偏差短時間就遭到抹平,多市場間的反應連結時間也已經短到以毫秒計算。

總歸來說,交易變得越來越困難,因為許多簡單的邏輯已被市場效率壓縮了獲利能力。

高頻交易或許是大數據概念的最佳歸宿,某些類型的高頻交易滿足了大數據這個概念的核心,以串聯大量伺服器及資料庫運算而得到對極短期市場趨勢的預測或套利空間,華爾街主要的投資銀行正大行其道。但這類系統的問題在於對建構成本及維護有大量需求,是一場十足的硬體軍備競賽,因為市場中的競爭者一旦提前完成擷取、運算及執行,系統便宣告失效。所以高頻在某種程度上並不適合一般交者著手。

我們也可以市場中看到許多揹著大數據招牌的發表,例如經過統計得到台股在某幾個月份的上漲或下跌機率,或是連續漲跌 N 日後的上漲、下跌機率。這種並非 Big data 邏輯卻又看似可用的簡易統計,對於交易的適用性一般可以分為兩個方式判別:( 1 ) 統計事件需不為獨立。 ( 2 ) 統計來源的離群值現象。一個離群值較多的數列可參考性並不高。

再與各位淺談數據的取得。數據的採納並沒有單一正確的答案,其關乎交易策略特性與需求。以期貨商品為例,若皆選擇以最大交易量的合約為標的 ( 例如此時東京工業交易所黃金期貨的最大成交量合約是 2016 年 02 月,並非較早到期的 201504、201506、201508、201510、201512 合約 ),許多資料來源所採的連續月並不適用於策略設計、回測、交易,並且在策略設計前將合約換月規則處理好,才能看到真實面。

在電腦得以迅速取得、運算、回測資料的同時,交易者更容易擁有採用多方數據而得的優勢,卻同時也是陷阱。除了收盤、開盤、最高、最低四個價位外,甚至成交量、掛單量以及它項商品的圖表佐證都可以成為演算來源。然而一組由多數字共同而來的幾何參數相當容易出現過度最佳化 ( overfitting ) 的問題,同時最佳化多個數字能輕易交集出一組完美數值,讓模擬的權益曲線趨近一條直線,交易者也難以割捨這種隨機下的巧合。另一個衍生的問題是由於採用數值過多,我們無從推斷報表中的不理想來自於哪個角落。

為了有效解決上述問題,在一些金融機構中具有區分策略本質與輔助工具的機制,讓交易系統的改善依循正確的路徑。策略本質是一個粗略的邏輯架構,系統將必要的資訊彙整後結論出一個答案,對一般交易者而言,會是類似於是否在場內、買賣商品、單一方向或對沖組合、部位大小。在這個策略本質之上再套入能讓交易更加完善的工具用來輔助,例如以複雜的價格計算取代 K 棒收盤價 [ 例如 ( H + L + 2C ) / 4 就是一個初階例子 ]、平滑不斷跳動的 tick 價格,或是根據數檔掛單量決定系統下單的委託方式等。前者策略本質在回測及實際運行中不斷被檢討,後者則無需因這種檢討而變動,僅單純用以輔助策略本質達到的運行效果。

數據是交易成敗的第一步,從取得方式、正確性、以及判讀的角度都攸關勝負。由於在市場上多數交易者能夠取得的數據大同小異,因此在各方面如何正確判讀及運用數據所帶給我們的訊息,才是關鍵。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

先別預測漲跌了,那不是最重要的!

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就算給你明天漲跌的機率分佈,你會交易嗎?

上次我們討論Vince's Optimal f 的方法,跟傳統凱利賭徒是否有很明顯的差異? 結論似乎是原來Kelly跟Optimal f 的方法,有很大的機率會賭得差不多。

看到這邊,希望牧清華寫的這些比較"理論性"的文章,還能讓讀者知道我們在討論什麼。(而不是注意力完全被首圖模特兒 Kelly所吸引><!)

但如果您以為Vince 就這樣被Kelly 擊敗,那就大錯特錯了!

記得上次文章我們留下一個問題,那時我們用均勻分配去取樣(sample),從-30點到30點之間取出100個損益數字。事實上這在實際的交易上不太合理,為什麼咧?

基本上一個再爛的交易策略,損益大部分都會呈現一個類似鐘形分佈的樣子。就是小輸小贏的次數很多,大輸大贏的次數相對少。這樣的特性結構是很正常的,有輸有贏,有幾次大輸也有幾次大贏,才會讓賭徒一直賭下去,自以為是百年難得一見的"賭神"。

今天,我們就來看"在一個給定的機率分佈(鐘形分配)底下,Vince處理 optimal f 的方法"。首先從最一般的常態分配出發。假設損益大約界在賺賠30點左右,勝率約五成。故取平均值為0,標準差為30點的常態分配N(0,30)。

隨機從N(0,30)取樣100個損益數字,且只採用正平均值的數據。計算勝率、賠率後,進而求凱利比例與Optimal f 下注比例(還不熟悉的讀者可參考前面兩篇文章)。下圖為其中一例:



可觀察到,在上述這個例子裡,Optimal f 壓34%,而Kelly只要壓22%,這似乎與上一篇的討論結論有很大差異。是否真是如此? 我們再實驗幾次,並擷取其中12次的圖形如下。橫軸為下注比例,縱軸為獲利。紅點為Optimal f 的下注比例(橫軸)與獲利(縱軸);藍點為Kelly的下注比例與獲利。

看來,有幾次的結果,紅點明顯與藍點有所差距。於是,我們重複上述實驗10,000次,觀察在此N(0,30)的分配底下,Optimal f 與Kelly是否有明顯的差異?

N(0,30)分布底下取樣10000組,Optimal f 與 Kelly 比例的差異分布

確實,統計結果有49%的機率,Optimal f 壓的比例會大於Kelly壓的比例3%以上;有14.5%的機率,Optimal f 壓的比例小於 Kelly壓的比例3%以上。這樣的結果很明顯與上次用均勻分佈去取樣的不一樣。那到底遇到給定的機率分佈,Vince's optimal f 該怎麼做呢?

Vince如何處理不同分布底下的問題?

讓我們再來回顧當初Vince處理不同損益的手法,關鍵在於把過去損益紀錄的"最大損失"當作分母,"每次的損益"當作分子做為傳統Kelly公式裡 "賠率"的取代。

如果我們考慮更一般的Case,從某一個給定的機率分佈下去著手。舉例來說,假設有一個離散型的損益分佈如下。

有10%的機會賠5,000有15%的機會賠3000有20%的機會賠2000有25%的機會賺1500有20%的機會賺5,000有10%的機會賺8,000

在上述的機率分佈底下,最大損失為5,000(設為W),且有10%的機率。這時,我們設定 Optimal f 的Hording Period Return (HPR)為

HPR=
[(1+f(-5000/W))^10%]*[(1+f(-3000/W))^15%]*[(1+f(-2000/W))^20%]*[(1+f(1500/W))^25%]*[(1+f(5000/W1))^20%]*[(1+f(8000/W))^10%]

簡單的解釋上面式子,跟過去不同的現在只有機率分佈:六筆損益(-5000, -3000, -2000, 1500, 8000),機率分別為(10%, 15%, 20%, 25%, 20%, 10%),而過去兩篇文章裡,是 "損益"跟 "損益的次數","損益的次數"放在指數位置。所以類似手法,Vince將"損益的機率"放在指數位置。

再來就是決定 f 使得上述 HPR值最大,我們讓 f 從1%跑到100%後得到結果如下:


可知在這例子下,最佳比例為f = 28%,HPR值為1.02261。

然而,在實際交易上,我們當然不知道實際的損益分佈為何。我們只能從過去的幾筆交易的損益,去"推測"可能的損益分佈。所以,我們同時將採用抽樣計算 Optimal f (抽樣)的結果,與從機率分佈計算Optimal f (機率分佈)的結果做比較。

Optimal f (機率分佈) v.s. Optimal f (抽樣) 

例如,我們實驗從這分佈底下取樣50個損益數據,決定好凱利下注比例,以及Optimal f (抽樣)的下注比例後,再來這交易比例去跑後面300組交易。我們考慮下面三種下注方式:

1. 凱利 (抽樣):取樣50組損益數據,計算平均勝率與平均賠率,採用傳統Kelly公式下注後面300筆交易。

2. 最佳化f (機率分佈):根據給定的機率分佈,採用Vince's Optimal f手法計算在這樣的機率分佈底下,最佳的下注方式,執行後面300筆交易。

3. 最佳化f (抽樣):取樣50組損益數據,採用Vince's Optimal f方法決定在這50組損益數據底下最佳的下注方式,執行後面300筆交易。

舉例來說,從這分佈底下取50組損益數據如下,在這50筆損益數據底下,傳統凱利為38.34%,Optimal f 為46%,而根據機率分佈計算的Optimal f 只有28%。

再來,我們比較凱利的38.34%,根據取樣損益的Optimal f = 46%以及根據機率分佈的Optimal f = 28%去執行後面300次的交易,獲利曲線如下(其中一組案例):


下圖擷取幾組的損益圖形,可以發現很多次模擬表現最好的是 Optimal f (機率分佈),也就是藍色曲線。

當然,只模擬幾次不具有說服力,我們統計次10,000模擬的結果,並觀察三種下注比例表現最好的次數。

在10000次的模擬裡面,有4413次Optimal f(機率分佈) 報酬率最高;有2717次 Optimal (抽樣) 報酬率最高,而凱利(抽樣)報酬率最高的也有 2870次。當然實驗會有所偏差,如果在模擬交易更多次(目前每次模擬為300次交易),相信Optimal f(機率分佈)的下注方式會拔得頭籌。

但這樣的結果也告訴我們一件事,無論是哪一種下注方式,基本上都已做好相當程度的風險管理,才會偶爾這個勝出,偶爾那個又勝出! 所以還是那句結論,如果你很不熟Vince公式背後的數學,至少把基本的凱利搞懂吧:)

為何先別預測漲跌了?

介紹Optimal f (機率分佈)到這邊,您一定會很好奇為何先別預測漲跌了。試想一想,關於預測明天漲跌的問題,絕對比在"給定漲跌的機率分佈後如何做最佳化交易"來的困難。如果你連基本的都不會,又如何去研究更難的部分呢? 

例如,我就跟你保證明天漲100點的機率45%,跌80點的機率55%,你知道如何交易嗎?

牧清華不是說預測漲跌不重要,而是繁事研究都該有個先後順序。我常說,資金控管是交易的王道,從最基本簡單的資金控管開始學習交易,就算是紙上談兵,也是成為一個偉大交易者的必經過程。

星期五;一天一錠,效果一定,歡迎訂閱「幣圖誌Bituzi電子報」

確認搞懂資金控管,再去研究買賣指標,訊號分析,這在交易功力的提升上,絕對大大加分!

開發商品的交易系統 - 基礎篇 [34]微分

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微積分是研究函數的微分、積分以及有關概念和應用的數學分支。微積分是建立在實數、函數和極限的基礎上的。微積分最重要的思想就是用"微元"與"無限逼近",好像一個事物始終在變化你不好研究,但通過微元分割成一小塊一小塊,那就可以認為是常量處理,最終加起來就行。

微積分學是微分學和積分學的總稱。它是一種數學思想,‘無限細分’就是微分,‘無限求和’就是積分。無限就是極限,極限的思想是微積分的基礎,它是用一種運動的思想看待問題。比如,子彈飛出槍膛的瞬間速度就是微分的概念,子彈每個瞬間所飛行的路程之和就是積分的概念。如果將整個數學比作一棵大樹,那麼初等數學是樹的根,名目繁多的數學分支是樹枝,而樹幹的主要部分就是微積分。微積分堪稱是人類智慧最偉大的成就之一。



研究函數,從量的方面研究事物運動變化是微積分的基本方法。微積分的基本概念和內容包括微分學和積分學。微分學主要研究的是在函數自變數變化時如何確定函數值的瞬時變化率(導數或微商)。換言之,計算導數的方法就叫微分學。微分學的另一個計算方法是牛頓法,該演算法又叫應用幾何法,主要通過函數曲線的切線來尋找點斜率。



本篇介紹利用微分概念來尋找價格運動中的拐點,拐點代表的是移動平均線中凹形和凸形的變化轉折點,對交易來說,它代表的是價格在觸底之前的下跌減緩,或是在上漲攻頂之前的速度放緩狀況,對於即將而來的進場時機,是一個明確訊號建立的契機,拐點只發生在第二次導數等於零的位置,下圖中的黃線指標是一次導數,桃紅線指標是二次導數



系統參數與變數
input:EntryType(2),ExitType(4);
inputs:NBarL(24),NBarS(19),TradeProfit(0.045),TradeStopLoss(0.05),ATRs_L(10.7),ATRs_S(6.4);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);
inputs: LenA(9),LenB(8),FracA(0.4),FracB(0.8),HighBar(11),LowBar(11);
Vars: AvgVal(0),DerivMA1(0),DerivMA2(0),DerivMA3(0), BuyFlag(False), SellFlag(False);

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 ;

{計算導數}
AvgVal = Average(Close, LenA);
{第一次導數}
DerivMA1 = (AvgVal - AvgVal[LenA]) / LenA;
{第二次導數}
DerivMA2 = (DerivMA1 - DerivMA1[1]) / 1;

{買賣環境建立}
Condition1 = DerivMA1 Crosses Below 0;
Condition2 = DerivMA1 Crosses Above 0;
Condition3 = DerivMA2 Crosses Below 0;
Condition4 = DerivMA2 Crosses Above 0;

{當第二次導數突破零軸時準備進場作多}
If Condition4 Then BuyFlag = True;

{當第二次導數跌破零軸時準備進場作空}
If Condition3 Then SellFlag = True;

{多方進場}
If MP <> 1 and Condition2 AND BuyFlag Then Begin
Buy Next Bar at Close + Average(Range,LenA)*FracA Stop;
BuyFlag = False;
End;

{空方進場}
If MP <> -1 and Condition1 AND SellFlag Then Begin
Sell Next Bar at Close - Average(Range,LenA)*FracB Stop;
SellFlag = False;
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 or date = 1150224 then setExitonClose ;

台指期 30 min K 多空留倉 交易週期 2004/12/31~ 2014/12/31 交易成本 1200



台指期 60 min K 多空留倉 交易週期 2004/12/31~ 2014/12/31 交易成本 1200



過去部落格也介紹過內建函數 SwingHigh/SwingLow與 PivotHighVS/PivotLowVS來找轉折點,本篇利用數學微分的概念來作為策略元素也是有不錯的表現

從買賣氣的流動理解作多F-豐祥的理由

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參與金融市場買賣交易,有個大家都知道的秘密:資訊領先者的存在性,無論是主力或是內線吸引的外圍,當進場賣賣交易的時候,就會在K線圖上面留下動作的軌跡,這些買賣交易的軌跡是最真實的結果,從真實結果開始研究才能最接近漲跌的核心。

F-豐祥(5288)

F-豐祥(5288)的周日線圖@2015.04.02


上圖為F-豐祥(5288)的周日線圖,上面是日線,下面是周線。

從F-豐祥的日線圖可以看到,在L以下匯集超過三個月的時間,L以上橫組八日發動漲,目前行於成就周漲段的過程,關鍵是為何能在C日切入?

從F-豐祥的周線圖可以看到,這支股的上市櫃日期是2014年九月,關照同時區的大盤,正處於千點的下跌過程,個股順盤面走跌,此為落土時不好,生之起始一路跌,這型的股票,往往經過不等長短的時間組合,能走出相當程度的行情。

F-豐祥(5288)的時刻線圖@2015.04.02


上圖為F-豐祥(5288)的時刻線圖,上面是時線,下面是刻線。

從F-豐祥的刻線圖可以看到,註記D的刻力為行情發動前的主題力,此力有延伸同等陽體幅度,印證此陽為實陽,在期待日線圖整股空間力量發動的前提,靜待弱回尋求切點,註記E的刻力完成力量,此為筆者的切點。

當日敲進去以後,有快速延伸漲,但此漲卻讓筆者憂心,流程間漲出刻線圖面上的最大陽,而且同等價位水平將遭遇過往日線圖註記A、B的壓,此時觀察A、B、C三日的高,會發現B只能試A,C卻能創A,此為壓力壓不住的表現。

既然推理壓力將壓不住,即使短暫將弱回也只能忍住,當周的整體盤面賣壓重,該股的跌卻沒有顯著賣壓,回來重組力量,而且同等價位水平兩股力量相比還有轉熱絡,本周順利發動,整體表現屬順強勢以上的行情。

學程資訊

筆者預定在05.17(日)開課,報名網址:http://goo.gl/e13r52

由於教室座位有限,扣除舊學員介紹進來的新學員、開放給舊學員複習的座位,席次不多,請有興趣的讀者,務必把握機會,錯過可惜。

分享一點心路歷程。筆者開始接觸這門技術的時點是踏入股市將近四年的時候,當時有個很深的覺悟,知道只靠自己沒有方法論的前進,想贏市場是相當困難,因緣際會認識筆者的師傅,因此當年歸零學習對筆者並不是難事。

經過多年鍛鍊,直到2011年九月,朋友邀請筆者開班授課,晃眼竟然已經三個年頭,期間引領多位學員開始贏市場,有感於上班族朋友有心學習卻時間不足的現況,特別針對上班族朋友會遭遇的學習障礙設計教學方式,成效不錯,為保障教學品質與學習環境的舒適度,導致席次有限,敬請見諒、把握。

沒有買賣意作基礎的K線知識將失去靈魂,如同行屍走肉,俱備買賣源點的圖意展現則是活靈活現,充滿意象而且能讓進退有據。

22歲賺到歐元市場的暴利,是奇蹟?抑或是危機?

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過去曾遇過台指期月收30萬以上,連續好幾年不曾虧錢的老大哥,
也曾遇過投資美國房地產上百間的熱情開朗馬來西亞朋友,
當然投資台股或美股賺到上千萬或上億的朋友更是不在話下。

只不過他們的共同點都是已經步入了中年,差不多落在40-50歲左右。
上一個這麼驚人的故事,已經將近三年前了。
當時高雄的一位台指期貨前輩的故事,
畢德歐夫將真人真事分享在專欄上,
還引起了部分網友誤會是不是要推廣大家操作台指期貨?
實在令人哭笑不得!
每個月被迫賺18萬的逆轉人生

就在幾星期前,美股活動結束之後,
有個年輕小夥子總是認真請教有關於資產布局,
以及美股投資該注意些什麼事項。
是的,這一個81年次的年輕人M,
是一位外表看起來還是學生的小夥子。

M發問了一些問題後,
畢德歐夫當然是告訴他先以全球型ETF、國家型ETF、產業型ETF,
去作一個基本的切入,等之後操作熟悉度高了之後,
就可以慢慢的選擇自己喜歡的公司進行長期投資,
當然短線操作也是ok。端看個人功力!

M誠懇的提出問題,看似他只是一個平凡的大學生。
直到他跟我說:
「畢大,我想請問如果操作美股ETF需要很多錢嗎?
因為我擔心要買進這麼多ETF,跟美國公司,
是不是需要很龐大的資金?」

畢德歐夫笑著回說:
美股最小單位是1股,剛開始投資,資金其實不需要很多。
只是你還年輕,未來如果踏入職場可以慢慢培養專業能力,
累積更多資本,這樣子彈夠多當然會更好操作。
先從人生第一個100萬開始吧!」

在交談之中,畢德歐夫得知M有在操作外匯保證金,
而這波歐元的下殺時間,長達八個月之久。
M正是這波歐元下殺的得利者,
一路放空並且加碼...
而這幾個月的時間,收入百萬不是問題,
大概就是睡個覺起來又多了好多錢的概念。
(年收百萬?不,是月收近百萬。)

我聽了其實也是很訝異,
因為M發問的很多問題,
在在顯示他對於投資的領域只是基礎。
別說台股市場一問三不知,
台期指貨與選擇權更是一竅不通。

但是M在這波的歐元下跌當中,
卻真真實實的獲利8位數以上的數字,甚至高達9位數。
(不便透露,請多見諒)
這讓畢德歐夫想起一句話...
那就是身為一個交易者跟經濟學家最大的差異:
歐元區國家怎樣不關我的事,重點是歐元跌,我就做交易者該做的事。

預測正確與否從來都不是重點
重要的是當發生與預期不符合時,
你會做哪些應變?

當知道M是這樣賺到獲利的時候,
其實除了驚訝之餘,也提出幾個建議...

畢德歐夫嚴肅著說:「雖然知道你現在獲利很不錯,
但是你應該要知道這畢竟是衍生型商品,槓桿非常大,
如果現在賺到這個錢沒有作一些資產分散布局的動作。
我真的為你感到擔憂。」

「因為趨勢交易好處就是當趨勢真的發生時,
省時又省力,但是如果趨勢轉為混沌不明,甚至反轉的時候,
加碼的單子很容易成為雙面刃,造成嚴重的傷害。」

M客氣的說:
「畢大,我知道,所以我也是很惶恐,
操作的部位太大了,心理的壓力實在承受不了。
我應該要怎麼作呢?」

畢德歐夫想了想:
「通常資產較大的情況下,除了股市、債市、保險、
房地產也會是一個重點,你這麼年輕未來也可能成家,
房子跟定存都應該要分配一些,
至少不要把全部的資金都放在外匯保證金當中。」

M不急不徐的回答說:
「台中我已經買了透天給母親住,而定存的利率很低,我實在不太想要存。」

我想了想:
「你現在還這麼年輕,一定要記得金融市場賺來的財富,
要守住才是真的。
很多人賺賺賺,然後虧一次就空了。
還是學習把資產布局在全世界吧!
美股市場很多種ETF都是適合長期布局的。」

M說:「好的,我會回去台中再想想。之後有問題再請教畢大。」

後續的來信求援

某天起床後,按照往常的收信,
看到了M的來信,
由於歐洲央行的一連串QE政策,
外加希臘的欠債問題,歐元多空不明,
有時候開盤跌沒多久,立刻來了很大的反彈。

M光那天的帳面獲利回吐,
數字恐怕難以計算。

畢竟是一個20歲出頭的孩子,
面臨輸贏都是幾百萬的數字,
真的是一個很殘酷的考驗。

M在信中的文字表達,讓我感到不安,
立刻撥了通電話過去關心,
由於近期的行程都已經敲定,
很難說走就走,要前往台中一趟恐怕還要再等等。

於是畢德歐夫還是請他先減少部位,
讓自己的壓力減輕,
財富的追求是無止盡的,
30歲身價10億或者35歲身價10億,
都是相當優秀的表現。
何必急於一時呢?

在長達20分鐘的通話中,
我答應在既定行程都處理完之後,
會立刻搭高鐵南下,
希望M能夠暫時不要再增加手上持有的部位了。

晴朗的好天氣--台中

晴朗的台中,天氣相當不錯,
但卻掩蓋不了我的憂心。

為什麼會這麼關心這個孩子?
因為當年的我也是曾經利用衍生性商品賺到不錯的利潤,
但是心中的野心不斷的放大,
當「心理承受量」無法hold住這麼大的部位時,
你的「心法」與「招式」往往也會無用。

因為年輕時曾經重重摔倒過,
因為年輕時也以為可以成為股神、或者索羅斯之流,
失敗之後的結果,嚴重虧損的時候,
身心靈的打擊遠超過預期所能承受。


這是相當危險的。

所以當認識M之後,
畢德歐夫不想見他重蹈覆轍,
所以即使在活動之後,我還是持續關心他。
太多這樣的案例,贏家、輸家只是一線之隔

在台中高鐵站等待了半小時,
看到一台Maserati往我慢慢的駛近,
打開車門走下來的就是年輕的M。


粗框的眼鏡、時髦的打扮、名牌的跑車,
M說:
「畢大讓你久等了,剛剛塞車耽誤了一下。」

在我們驅車前往餐廳用餐的同時,
M也告訴我說:
「不瞭解我的人總以為我是富二代,
其實我來自單親家庭,所以我才想要賺很多錢,
讓媽媽跟妹妹過好生活。
不過最近歐元的走勢讓我實在喘不過氣來。」

直到此刻,畢德歐夫才知道眼前的這個年輕人,
不只是在金融市場上有著壓力,
背負著一家人的未來

前往用餐的高級鐵板燒餐廳,
由料理長親自為我們兩位烹調好料。
在長達三小時的午餐時間中,
得知M並沒有受過很多的金融知識教育,
而當初會接觸到外匯保證金也是朋友介紹,
誤打誤撞就這麼開始交易了起來。

而剛開始也是輸比較多,但是因為停損做的很確實,
所以認賠的金額也不會太大,
直到歐元開始往下殺,並且幾乎天天跌的時候,
空單的獲利就像滾雪球一樣,
一直滾下去,當然過程中也有視情況加碼。
下圖為歐元週線圖(可點圖放大)
白圈為空單成本區

最近的歐元跌勢已經趨緩了,
我們也不可能知道歐元到底會不會繼續跌。

畢德歐夫很慎重的跟M說:
「你已經是很優秀的年輕人了,老天爺給你一筆很大的財富
很多人10年也未必能賺到這些錢,
你不能以為這種高槓桿的交易方式可以一直順利下去。」

M放下手上的高腳杯,突然跟我說:
「畢大,我不想要再作這種槓桿交易了,
生活很空虛,數字跳來跳去很不真實,
而且壓力很大,我覺得並不是很快樂。」

財務自由到底是多少錢才自由?

人生有很多種賺錢的方式,
而財富的追求也是無窮盡的,
每一個人都不應該讓財富隨時處於一種危險狀態之中

現代人都希望一夕致富,
但是卻忽略了風險的考量,
人的青春有限,欲望無窮,
即使你有房子、有車子、吃著一餐幾千元的料理,
但是房子有幾百萬的,也有幾億的,
車子有國產車,也有進口跑車。

當你不瞭解自己到底想要什麼的時候,
往往就會陷入了迷失之中。

M吃完了最後一口菲力之後,
緩緩的告訴我說:
「我想要幫助很多的人,我覺得這社會上有很多人需要我。
而且之後我想要帶著辛苦撫養我的母親前往歐洲,好好的旅遊。」

畢德歐夫微笑著跟M說:
「那就去吧!享受歐元帶給你的財富,
往後朝自己想要的目標前進,
相信在未來幾年的日子裡,
我依舊會聽到你捎來的好消息。」

投資理財的目的是為了讓生活更好,
金融市場能不能賺錢?當然可以。
市場迷人之處,就在於不管年紀、學歷、資金、性別。
都有可能賺到億萬財富。

至於M是「時勢造英雄」還是「英雄造時勢」?
就留給讀者自己思考了。

M後來到底有沒有放棄外匯保證金交易?
有的,為了讓自己更有品質的生活,
M把手上的部位獲利了結,
只留下一點點的部位當作觀察市場的脈動。

本文內容如有雷同,純屬巧合。
外匯保證金交易具有高風險、高槓桿。
若要當作長久累積財富之道,請三思!
如果你覺得這篇文章可以幫助更多的朋友,
請您分享給他們閱讀。
謝謝大家支持畢德歐夫專欄,
有你們的鼓勵,才能讓我們繼續走下去。
有無數人研究各式各樣的財務工具、財務模型、甚至所謂的主力籌碼。進入市場要有個認知,沒有穩賺不賠的事情,風險控管與資產配置才是長久之道。

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2015年一位美股專職操作者的產業布局與規劃
快速入門美股工具,克服四項跨不出台股的錯誤心態
到底印夠了沒?美國才剛要收,現在輪歐洲開始印?

買賣交易索求的三個目標

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買賣交易索求最重要先跨過賺賠線,這部分沒有懸念,但當跨過賺賠線後,還有兩個目標就不是這麼容易完成,哪兩個目標這麼重要?請參考本周專欄。

跨過賺賠線

買賣交易能賺市場絕對是最基本的目標,未能賺市場前,原則就是持續地探索,無論是透過研究、閱讀、學習,目標皆為開始賺市場,普遍操作者最大的問題是在還未能賺市場前就想要大賺,結果不是催眠自己拿虧損當學費,就是賺時空財然後在下個時空賠掉,無法真實累積,過程中的賺賺賠賠只能用瀟灑來形容。

作一練作對。

當還沒有證據顯示交易成果已經跨過賺賠線前,原則就是在嚴控資金的前提下,一張、一張作,畢竟在尚未跨過賺賠線前,擴大張數只會擴大虧損,為何不壓制虧損,先將專注力放在對錯上?有技術不怕沒行情,當技術到位後,在兼顧資金控制的前提下擴大張數,才能有效地擴大利潤,此時才是練膽識和資金法。

內在的平靜

當跨過賺賠線後,馬上會遇到第二個難題,就是內在思緒、情緒的起伏。

買賣交易沒有漲跌論,所有交易方案都是有一法就有一破,無論基本面、技術面皆然,所有的交易行為都需要考慮風險,當行情品質不佳的時候,除非矇馬眼地亂衝,不然在理智上是很難押資金進去的,正所謂福無雙至,禍不單行,走霉運的時候,所有倒線都會被觸發,沒倒線的就跌到變成長套,只能用悲劇來形容。

古諺有云:夏蟲不可語冰。運氣平順以上至極佳的操作者,除非親身經歷運氣差的時空,不然永遠不會明白資金控制的重要,反觀曾經渡過運差的操作者,很能感受甚麼是運氣,甚麼是實力,進場前永遠先考慮好虧損承受,不能承受虧損的行情就放棄,穩紮穩打地累積利潤,降低運氣成分的干擾,內在自然平靜。

當行情尚未觸發倒線情境前,這筆單就沒有錯,既然沒有錯,當然要懂得堅持,當倒線情境遭到觸發,果決退場是唯一選擇,因為知道為什麼要倒,所以倒起來不會有懸念,當技術達到層次以上,能成功跨越賺賠線後,勤練點位選擇、倒線情境設定可以解決內在平靜的難題,這是買賣交易的第二個目標。

反覆地實踐

是否真的已跨越賺賠線需經過漲跌的大循環才能得到答案,如同1990年崩盤後到2000年崩盤,如同2001年崩盤後到2008年崩盤,沒有經過崩盤洗禮的交易法都存在著被崩盤回收資金的疑慮,這部分的解決方案有兩個。

第一個是親身經歷崩盤,印證交易法是否真的已跨過賺賠線,這個方法的風險很明顯,萬一結果是資金遭到市場無情的回收,整個交易觀要歸零重新開始,資金的損失可能還不及時間的損失來的傷痛。

第二個是透過歷史研究,印證交易法是否真的已跨過賺賠線,這個方法的難度很明顯,歷史資料難尋,想要擬真地回到時空當下並不容易,特別是參考市場氛圍的交易法更困難,這也是為何操作者會不斷調整交易法,甚至調回原點的原因。

盤感之類的實戰經驗只能靠時間累積,沒別的辦法,模擬交易也無法模擬出心理狀態的變化,這部分要靠實戰過程去覺察,但俱備邏輯理論的交易思維,卻可以透過歷史研究紮實累積,這是相對節省時間的方法,而且研究的母體還要盡可能完整,交易法在崩盤年會遇到甚麼要知道,不然再怎麼研究,結果還是枉然。

學程資訊

筆者預定在05.17(日)開課,報名網址:http://goo.gl/e13r52

由於教室座位有限,扣除舊學員介紹進來的新學員、開放給舊學員複習的座位,席次不多,請有興趣的讀者,務必把握機會,錯過可惜。

分享一點心路歷程。筆者開始接觸這門技術的時點是踏入股市將近四年的時候,當時有個很深的覺悟,知道只靠自己沒有方法論的前進,想贏市場是相當困難,因緣際會認識筆者的師傅,因此當年歸零學習對筆者並不是難事。

經過多年鍛鍊,直到2011年九月,朋友邀請筆者開班授課,晃眼竟然已經三個年頭,期間引領多位學員開始贏市場,有感於上班族朋友有心學習卻時間不足的現況,特別針對上班族朋友會遭遇的學習障礙設計教學方式,成效不錯,為保障教學品質與學習環境的舒適度,導致席次有限,敬請見諒、把握。

賣賣交易索求的三個目標:跨越賺賠線、內在的平靜、反覆地實踐,這邊特別用「探索」的「索」,意思是要下功夫紮實地累積,而不是盲目地期待,時間資源的寶貴猶勝一切,等到崩盤後才來歸零重練著實可惜。

權益曲線

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圖取自書籍 《 天才數學家的秘密賭局 》Page 104 , 平安叢書出版

璞格許多次提到了權益曲線的運用,包含觀察交易系統的週期性特徵,或是由日權益的標準差評估一般性風險等。權益曲線是交易策略最直接的結論,比起多數常見的評估數值,它更值得交易者著手探究。權益曲線 ( Equity Curve,以下簡稱 EC ) 在大部分文獻或資料中被定義為 3rd layer of trading system,同時這個 3rd layer 也主要被視為 last layer,亦即附掛在基本策略及交易濾網之上,用以「些微改善」整體系統表現之用。然而它真的只能做為第三層工具嗎?

我們從最簡單的定義重新描述。EC 多數以日損益為單位,也就是交易系統單日的損益排列,例如 +$16,000、-$8,500、-$3,200、+$7,000、+$12,000。來自交易結果的 EC又可分為單商品權益曲線或帳戶權益曲線。由於一個帳戶內可能包含多個市場、多個商品的獨立訊號方向交易,或在個別商品間再考慮其相關性後重新回調原始策略的方式,可見於方向性交易或對沖、套利模式。權益曲線真實反應了在各種情況下的帳戶變動,所以一個良好的交易系統之權益曲線會與相對應的盤勢有顯著的對稱特徵。

追尋一條 45 度傾角發展的權益曲線是許多交易者的目標,卻為何正確答案該是 45,而不是 40、50 或是 60?獲利的大小來自信用風險擴張,例如股票的融資券、期貨合約槓桿,然而造成一個正期望值系統的信用無法放到資金滿水位的原因只有一個:交易過程中存在的虧損 ( Drawdown ) 無法被精準評估,因為價格的發展中參雜隨機與雜訊,尤其是真實路徑比例較低的商品或市場 ( 例如農作物商品期貨 ),交易者需要預留下跌空間讓資金得以重新回升,或者說必須為交易留有充分滿足大樣本交易行為的緩衝區間。因此,權益曲線的諸多特徵格外值得交易者注意,而非如同多數人僅將目光投射於 MDD 上。我們可在基本策略設計完成後,依據 EC 的特徵回頭調整部分參數的使用方式或回算資金槓桿的調用程度,甚至直接作為交易系統的第一層。

承上,EC 的型態並不是一個應該完全來自於測試系統後的「結果」,相反的若將它設定為起因,可以得到不錯的設計效益。換句話說,利潤與風控來自於設計初衷,而不是單純的測試結果。

如本文附圖,可知不同的下注方式 ( 資金運用 ) 所衍生的權益曲線特質。全部下注法就不多加論述。加倍下注方式實現在交易市場中一般被稱為攤平,攤平能夠滿足交易者面對帳面損失的恐懼,在模擬或實際過程中也確實讓權益曲線具有最平滑的優異表現,但偶發性的連續虧損風險極高,因為理論性的馬丁格爾法則需要建構在資金無限的前提下,但市場參與者並沒有無限資金可用,因此馬丁格爾法則難以實踐。由圖可見,加倍下注法的權益曲線很容易就穿破資金底限。凱利法則是一個將資金效益最佳化的公式,此處不再多做論述,詳見敝團隊在 02/19 的文章「凱利法則新解」。

有了策略對權益曲線所造成的根本性影響後,交易者能夠在某種程度上打造自己所尋求的權益成長模式,同時也需認知到每一種訴求所衍生的優劣勢。交易便是一種取捨,從最基本的風險擴張程度就是,端視每個人願意用多少風險換取對應的報酬。任何交易系統都有虧損 100% 資金的可能,僅機率大小而已,90% 勝率的價差組合策略也能連續虧損。以凱利為例,它具有約 13.5% 的破產機率,因此有些交易者套用半凱利槓桿,半凱利的破產機率大幅降為 1.8%。凱利法則所計算而得的權益曲線波動也較其它方式為大,但長期效益最佳。

一般交易者從價格或價量的發展著手策略建構,把損益表現視為單純的結果。如果我們觀察到每一種系統主架構對權益曲線的影響,便可以在某種程度上倒因為果,依照需求的獲利和風險承受度設計。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

開發商品的交易系統 - 基礎篇 [35]短期振盪指標

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本篇文章我們要來介紹一個由 Art Putt所創建的短期振盪指標,它主要是想捕捉K棒價格的變化基本公式如右 ((TrueHigh - Open) + (Close - TrueLow)) / (2 * TrueRange)。
從圖中可以看到,黃色指標快速的在 0 到 1的範圍之間來回振盪,是一個非常活躍的指標,而讓指標要達到數字 1,唯一的方式是開盤價等於真實區間的低點,且收盤價是真實區間的高點;相反來說,若指標要到達 0 的位置則是,開盤價等於真實區間的高點,且收盤價等於真實區間的低點,換言之, K棒在開盤後,指標出現直上直下的狀況,暗示著強力的價格波動。


從初步的觀察中,發現0.7與0.3是兩個重要的參考數字 - 當指標值由下而上穿越0.3時,適合買進作多 ,當指標由上而下與0.7交叉時適合作空,進場價格可以是當根K棒收盤價,或是下一根K棒的開盤價,或是限價單,當然隨著交易的商品不同,參考的指標值也可以作改變。

接下來我們就一起來針對此策略元素作個測試
系統參數與變數
input:ExitType(4);
inputs:NBarL(24),NBarS(19),TradeProfit(0.045),TradeStopLoss(0.05),ATRs_L(10.7),ATRs_S(6.4);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);

Inputs: BuyLev(.30), SellLev(.70);
Variables: SROSc(0), HiOsc(0), LoOsc(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 ;

{calculation of the Support/Resistance value}
If TrueRange <> 0 Then SROSc = ((TrueHigh - Open) + (Close - TrueLow)) / (2 * TrueRange);

{Stop Setup}
If MP <> 1 Then Begin
If SROsc Crosses Below BuyLev Then LoOsc = SROsc;
If SROsc < BuyLev AND SROsc < LoOsc Then LoOsc = SROsc;
End;

If MarketPosition <> -1 Then Begin
If SROsc Crosses Above SellLev Then HiOsc = SROsc;
If SROsc > SellLev AND SROsc > HiOsc Then HiOsc = SROsc;
End;

{Long Entry}
if EntryType = 1 then begin
If MP <> 1 and SROsc Crosses Above BuyLev Then Buy Next Bar at Market;

{Short Entry}
If MP <> -1 and SROsc Crosses Below SellLev Then Sell Next Bar at Market;
end;

{Exits}
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 or date = 1150224 then setExitonClose ;

台指期 30 min K 多空留倉 交易週期 2004/12/31~ 2014/12/31 交易成本 1200



加上如意多空網台指期 30 min K 多空留倉 交易週期 2004/12/31~ 2014/12/31 交易成本 1200



本篇透過開盤價/收盤價與真實區間高低點的快速波動來尋找進場點 ,而指標參考的範圍是以接近波動的極限值內來定義,策略構思來自於 TS策略集,有需要其他更多元素的讀者請參考此篇連結下載

從買賣氣的流動理解作多花仙子的理由

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參與金融市場買賣交易,有個大家都知道的秘密:資訊領先者的存在性,無論是主力或是內線吸引的外圍,當進場賣賣交易的時候,就會在K線圖上面留下動作的軌跡,這些買賣交易的軌跡是最真實的結果,從真實結果開始研究才能最接近漲跌的核心。

花仙子(1730)

花仙子(1730)的周日線圖@2015.04.10


上圖為花仙子(1730)的周日線圖,上面是日線,下面是周線。

從花仙子的周日線圖可以看到,往左邊對過去已經沒有東西,正處於創高過程,每當看到圖意如此呈現時,需查該股的生之起始,確定是否正在創歷史高,此時的動作有兩個,第一個是從奇摩股市查該股的上市櫃時間,第二個是查月線圖。

需要有第一個動作是因為有些老股在舊制度可能換過股號,如果直接查歷史圖,圖意會不完整,誤判左無壓是很危險的。花仙子的上市櫃時間是2000.01.18,再來是看到該股的月線圖,關照是否已經看到完整歷史資料。

花仙子(1730)的月線圖@2015.04.10


上面這張花仙子的月線圖涵蓋完整的歷史資料,注意到該股的上市櫃時間是落在2000年,這是台股電子泡沫破裂,從萬點崩盤的時空,落土時辰相當差,經過這麼長時間的奮鬥,總算在去年(2014)的年中突破歷史高,通常在突破歷史高的時候是會有賣壓的,該股也確實有賣壓湧現,但回不深,2015年二月再創高。

當個股創歷史新高後,可以說是海闊天空,因為股票的賣壓有四種:
多單的停損賣、解套賣、獲利平倉賣,還有空單的建倉賣,但按台股的交易制度來看,個股空單的量相對於每日成交量不是主題,因此當個股創歷史高後,賣壓只剩下獲利平倉賣,這是創歷史高,走出真正漲勢的股票迷人的地方。

筆者的第一個切點是在日線圖註記A的位置,這部分的邏輯留待後面的時刻線圖再來分享,這邊先分享花仙子業績方面有趣的內容。

業績

花仙子的業績、近日新聞

[點擊圖片可放大]

這個表格也是程式輔助交易的成果,可以快速瀏覽重要資訊,不用在網路上來回翻找,可以節省大量的時間。

從花仙子2015年以來的營收資料可以看到,已經連續三個月呈現年對年雙位數成長,而且從註記D的資訊得知2014年的配息是1.7元,換算看到該股的當下的殖利率是5%,雖然不是很驚艷的成果,但在低利的時空,也算不錯的成果。

再來是看到資訊B的2013年盈餘和資訊C的2014年盈餘,乍看之下是個衰退的概念,營收成長,盈餘衰退,股價卻創歷史新高,這裡面肯定有故事。

花仙子近兩年損益表部分節錄


從上表可以看到,原來2014年的盈餘低於2013年是有原因的,2013年有筆處分資產利得,這不是常態利潤,如果簡單比較營業利益,2014年是127,2013年是105,這是個成長的概念,而且近三季還是年對年、季對季成長。

整體而言,這是個成長的概念。營運正在成長,股價創歷史新高,圖意、穿雲箭兼備,只剩下切入點怎麼切才會漂亮的問題待解決,這部分交給時刻線。

切入點

花仙子(1730)的時刻線圖@2015.04.10


選到該股的日期是2015.04.01(三),只剩一個交易日就要進入清明連假。

從花仙子的刻線圖可以看到,註記F的刻陽是當時圖面的主題陽,此陽力有延伸同等陽體幅度,印證此陽為實陽,註記L的水平位是強撐位,弱回至此價有引進買氣,而且還有檔位差,從註記G的刻力開始建倉,但因為即將進入清明連假,因此當日僅建預訂倉位的一半,剩下的另半是建在2015.04.07剛開盤的時點。

倉位建起來以後,價位快速推升,但註記H的刻陽收起來以後,筆者就不是那麼開心,因為註記H的刻陽是圖面的新主題,虛實未明,虛力就需要時間組成才能轉實,後來休息三個交易日,2015.04.10又有買氣湧入推升價位再創高,買點經歷時間的煎熬,沒有價位的煎熬,在買點的等級裡面屬中品。

學程資訊

筆者預定在05.17(日)開課,報名網址:http://goo.gl/e13r52

由於教室座位有限,扣除舊學員介紹進來的新學員、開放給舊學員複習的座位,席次不多,請有興趣的讀者,務必把握機會,錯過可惜。

分享一點心路歷程。筆者開始接觸這門技術的時點是踏入股市將近四年的時候,當時有個很深的覺悟,知道只靠自己沒有方法論的前進,想贏市場是相當困難,因緣際會認識筆者的師傅,因此當年歸零學習對筆者並不是難事。

經過多年鍛鍊,直到2011年九月,朋友邀請筆者開班授課,晃眼竟然已經三個年頭,期間引領多位學員開始贏市場,有感於上班族朋友有心學習卻時間不足的現況,特別針對上班族朋友會遭遇的學習障礙設計教學方式,成效不錯,為保障教學品質與學習環境的舒適度,導致席次有限,敬請見諒、把握。

沒有買賣意作基礎的K線知識將失去靈魂,如同行屍走肉,俱備買賣源點的圖意展現則是活靈活現,充滿意象而且能讓進退有據。


水和金錢同等重要--全球最強水資源績優股出列

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前一週的清明連假還熱的要命,
結果隨後這一週氣溫突然驟降了10度。
望著這細雨,
實在無法解決這嚴重的旱象。

去逛量販店,順便找身為店經理的朋友Steve串門子,
結果怎麼繞都不見人影,只好晚上回家致電給他,
Steve氣急敗壞的說:
「廢話,你不知道現在一堆人為了抗旱,礦泉水都幾箱幾箱的買,
工讀生根本忙不過來,連我都自己下去搬咧!」

我笑著回答說:
「是真的還假的啦,有你說的那麼誇張嗎?」

Steve接著說:
「絕對不誇張,礦泉水是去年同期的翻倍,
水桶、省水閥等省水裝置銷量也是三成起跳
不事先備個兩倍貨喔,下個月廠商一定貨不夠出。」



「若要從日常生活尋找商機,這不就是了嗎?」
上網稍做調查,
結果發現台灣正歷經有完整雨量觀測資料以來,
最大的一次旱災!

有別以往是南部常發生水荒
這次連新北、桃園都要先實施第三階段限水,
更感覺事態的嚴重,而且不光是台灣,
美國更是每年面臨用水短缺的問題,
近3年來加州傳出37次旱災,
且一次比一次劇烈,
甚至還必須採取了零供水的政策!
今年2月NASA科學家在華郵頭版和科學雜誌警告,
美國正面臨千年來的最大乾旱,旱期可能超過30年

有災難發生也就有大賺災難財的公司出現,
旱災可能有怎樣的商機,就讓我們分析一下:

首先,若要去衡量這塊水資源市場是否具投資價值,
不妨先參考這檔KBI全球水資源基金,
這檔股票型基金投資了以水資源業務為主要營收來源的公司,
分析基金的績效通常要以年化報酬率來看,
該基金淨值:
2011/3/31 623.549 EUR(期初)
2015/3/31 1139.968 EUR(期末)
(這檔基金為2010年10月發行,為方便計算四年報酬率抓2011年3月)

公式:

所以年化報酬率=16.28%
若這樣各位還是沒概念
那請看下圖

近四年以來,基金淨值漲幅是台灣50漲幅的5.16倍
若考慮到台灣50這四年有配現金股利
用還原股價來算也有3.05倍左右。
算法:﹝69.05+(1.95+1.85+1.35+1.55)﹞/59.55=1.2720
82.82/27.20=3.045
注意:這邊僅舉此例做為分析研究之用,無推薦之意

全球最大水處理設備製造公司--PNR


Pentair(股票代碼:PNR)是這檔基金的第二大持股,
也是世界上最大的水處理設備製造公司,
台灣老牌飲水設備公司-愛惠浦就是旗下品牌之一。
你可能會想:
既然市場有飲水需求,那為何不投資賣瓶裝水的公司?
這個觀點目前還算是對的,但因為一些環保議題,
使用瓶裝水在先進國家開始被抵制

理由如下:
1.即使能做到瓶身100%的回收率,瓶身上的塑料垃圾還是非常多
2.瓶裝水出了生產線後,還得透過運送、上架、冷藏等步驟,碳足跡驚人
3.去年全球出售一億五千多萬噸的瓶裝水,
估計消耗了一千八百萬桶石油、一千三百多億加侖的水當源物料

所以環保人士的主張:生飲自來水,這是最環保的方式。
但是另一派人卻認為自來水很髒,
尤其是工業城市的人民又該怎麼辦呢?

基於上述原因,很多國家甚至開始以禁止販售瓶裝水做為競選口號,
若還是對生飲自來水有疑慮的人會怎麼樣呢?
沒錯,購買瓶裝水的人變成購買濾水器的人會是未來的趨勢
到時在政府法規推動下,Pentair的業績可能會提升到更高的層級吧!

省水裝置賣得嚇嚇叫


3M(股票代號:MMM)全球著名的製造公司,
也是道瓊工業指數30家成份股之一,目前佔指數權重6.2%。

3M的營收是台積電的1.3倍
(2014年3M營收為318億美元,台積電為246億美元)
他們的產品跨足許多業界,產品種類多達55,000以上,
專利更是超過十萬個(光去年就有3,324樣)。

3M是非常國際化的公司,
超過70個國家都有營業據點,
3M也推出不少的省水器材。

上圖為MMM股票週線圖

最理想的省水方式為:
「在合乎經濟效益、不感到不便且沒衛生顧慮下,
不知不覺的把浪費的水省下來」


用水量最大的四種民生用品-蓮蓬頭、馬桶、洗衣機、水龍頭
省水蓮蓬頭可能會因地區、居住樓層不同而水壓減弱;
省水馬桶、省水洗衣機價格偏高,且租屋者不容易帶走;
水龍頭的省水閥就是個很好的考慮選項;
既不貴、功效高,租屋者又能容易帶走;
這個全球熱賣的省水閥,也是3C的專利...

主打DIY輕鬆裝卸、可省水30~60%,
升級版可高達84%省水率,
也有轉接頭可買,無須顧慮水龍頭的規格不同。

新世代的工業發展必定結合環保意識

根據水利署的統計,
台灣每人每日的生活用水量為270~280公升,
若以一天以省下50公升來算(1公升等於1/1000度)
一年就等於節約18.25度(50*365/1000=18.25)
以台北市民生用水一度約為5~7.6元的情況下推算
每個人一年約可省下90~140元的水費,
用一個四個之家來計算,
一個3M省水閥不用一年就回本了!!
台灣水費便宜而讓上述省水費感覺很少,
但若全台的人都有使用,
加起來一年可省下一個翡翠水庫的蓄水量。

先進國家都有限定水龍頭的最大流量規定,
隨著全球旱災愈演愈烈,
許多國家很可能跟進這個政策,
此時販售對象超過200個國家的3M將直接受惠。

已有越來越多國家訂定環境保育相關的法律,
在需求刺激供給下,水資源的相關產業也將會越來越壯碩。
本期介紹的水資源概念股都是美國的500大公司,
其中3M更是營運非常優秀的公司。

歡迎分享更多資訊給朋友們,也請各位讀者節約用水。
水資源的寶貴,等到停水的那天已經為時已晚。
節約用水,就從自己開始!
台灣水費是全球最便宜的,當水不再是隨手可得的時候,水價勢必會調漲。有水當思無水之苦,是一句老話,同時也是句實話。

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搞清課稅範圍、出售順序、成本計算 證所稅申報全攻略

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2013年起開徵的證所稅果然威力無窮,3月中財政部就發出了4萬5000件證所稅的「輔導函」,要求納稅人補申報證所稅,顯見仍有眾多投資人搞不清楚規定而沒有申報,投資人今年報稅必須先了解相關規定,才能避免被補稅。

文/林文義

證所稅課稅的條文雖然只有1條,看似簡單其實變化多端,投資人若同時買賣多檔股票,光計算賣出股票成本就夠嗆人了;但規定雖然複雜,投資人只要了解證所稅的課稅範圍、賣股票的順序,以及成本計算3個原則,就可以化繁為簡,逐步搞定證所稅。

3種股票須課證所稅:

興櫃、IPO、未上市櫃

就課稅範圍部分,一般投資人在股市買賣上市櫃股票,所得均以零計算,不必課稅;而大戶條款(出售股票達10億元以上)又延了3年,到一八年才須課稅。勤業眾信會計師事務所會計師莊瑜敏指出,在2013年到2017年間,必須課證所稅的股票,只有未上市櫃股票、賣興櫃股票超過100張者、IPO(首次公開發行)股票3種;但一二年底以前IPO,及抽籤取得IPO股票10張以下者免稅。


雖然課稅範圍很簡單,但其中的計算複雜無比,讓許多投資人搞不清如何申報,因此,納稅人若在一三年有賣出前述3種股票,而沒有在一四年5月辦理證所稅申報,就會收到前陣子財政部發出的輔導函。

財政部長張盛和一直強調,這張「輔導函」不是「補稅單」,而是國稅局發現納稅人在一三年有賣前述3種類型股票卻沒有申報;因此,各國稅局才發函「提醒」投資人要辦理補報。對此,國稅局官員表示,本來這種漏報案件國稅局就直接補稅再加處罰款,但考量到證所稅剛開徵,投資人可能不熟悉,因此,凡是一四年應申報而未申報證所稅,只要在今年4月20日前補申報,就可以不罰。

台北國稅局官員指出,投資人只要檢視自己賣出股票的狀況,是否與上述課稅範圍相符,就可以了解要如何申報了。

興櫃100張和抽籤10張

只是課稅門檻 不是免稅額

安侯建業會計師事務所會計師張芷表示,投資人必須注意的是,賣出興櫃股票100張股票和IPO抽籤10張股票,才須課證所稅,這裡的興櫃100張和IPO抽籤10張,都只是課稅門檻而不是免稅額。也就是說,投資人若賣出興櫃股票99張,則因低於100張的門檻,全部不課稅,但若賣101張,因超過100張的門檻,則全部101張都要課稅,不是只就超過的1張課稅。

所以,投資人若在一三年出售興櫃股票20張,因為低於100張的門檻,根本免稅,就算收到國稅局的輔導函,也不必申報;但如果是股票從興櫃持有到上市櫃才賣出,那前述興櫃股票100張課稅門檻優惠就會消失,變成全部賣出的股票都要課稅。

另外,如果投資人的股票有在興櫃期間賣出的,也有在公司由興櫃轉成上市櫃後才賣出的,那就要以「先進先出」(即先買進先賣出)的方式,分清楚股票出的時間,才能判斷所賣出的股票是否須課稅。

舉例來說,甲在A公司於興櫃階段取得6張股票,A公司上市時分散股權,甲參加抽籤又拿到2張股票;而在A公司上市後,甲賣掉7張股票,此時甲是否須申報證所稅,就要用先進先出的原則判斷。

國稅局官員表示,甲賣掉的7張股票,依先進先出的方式,是先賣掉於興櫃期間取得的6張A公司股票,再賣掉抽籤取得的1張的股票,由於投資人取得興櫃股票抱到公司上市再賣,就不能適用100張不用課稅的優惠,所以這6張股票都必須全數課證所稅;但後面賣掉的抽籤取得的1張A股票,因在10張的課稅門檻,就不必課稅。因此,上例中,甲須申報課稅的股票為6張。

先進先出判斷是否須課稅

計算成本改用加權平均法

至於上例中,甲雖知道有6張股票要課證所稅,但要課多少稅,還須算出成本;然而通常投資人賣股票的價格較容易掌握,但是成本則不易控制。財政部規定,投資人全年有買賣多筆股票時,必須用加權平均的方法計算成本,形成投資人要了解賣股票是否須課稅,必須用先進先出判斷,但算成本時又改成以加權平均法計算,把證所稅的計算搞得異常複雜。

資深稅務專家指出,這是由於投資人取得的股票有很多來源,不一定是從市場買來的,例如,投資人若為公司的員工,則股票可能是來自員工認股權認購的,而從市場買進的股票經過配股後,可能有來自資本公積配股或盈餘轉增資配股,而不同來源的股票成本都不一樣,財政部規定須用加權平均法計算成本。

台北國稅局長何瑞芳表示,申報證所稅還有一些細節必須注意,即證所稅是按個人計算,夫妻雖然須合併申報,但因證所稅是採分離課稅,所以夫妻間買賣股票的盈虧不能互抵。例如,夫賣股票有獲利,但妻賣股票有虧損,兩者不能互抵,投資人要了解這些細節才能避免報錯稅。

資金控制的兩個簡單卻重要的維度

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探討資金控制的任何方法前,需瞭解資金本身就有兩個簡單卻重要的維度,簡單是因為很容易理解,重要是因為延伸探討的議題會從根本影響交易思維,操作者在買賣交易過程遭遇困境,往往是因為運用的交易法與運作資金的本質相衝突,到底是哪兩個維度這麼重要?讓我們看下去。

操作資金佔總資金比例

操作者容易迷失於擁有資金多寡的議題上,其實真正的問題是發生在操作資金佔總資金比例,從下面兩個簡單的狀態可以看出端倪。

A擁有資本100萬,動用100萬來操作。
B用有資本300萬,動用100萬來操作。

這兩個狀態從外觀來看都是操作100萬,但本質上卻有很大的差異,A操作如果產生虧損,在沒有外來收入的前提下,只能靠操作將虧損彌平;B操作如果產生虧損,即使沒有外來收入,只要手指輕彈,靠轉帳就能讓資金恢復原始水位。

資金控制有個簡單的算術題,若操作虧損20%,需要多少%才能彌平虧損?答案是25%。如同100萬輸20%剩80萬,需要賺20萬,也就是80萬的25%才能收復失土,這個答案其實是偏頗的,因為這只有考慮前述A操作者的情形而已。

若是B操作者就不好意思,只需要20%就能彌平虧損,當B看到戶頭只剩80萬的時候,手指輕彈讓操作資金回到100萬的水位,此時只需賺20%就損益兩平,兩位操作者的資本控制不同,同時考慮兩者間的差異,才是真實世界的答案。

當有這個基本的認知後,可以再延伸探討,若A與B俱備相同的操作層次,同樣經歷輸20%再賺25%,A只能回本,B已經產生5%的利潤,如果將這個數字再加強一下,同樣經歷輸50%再賺倍數,A還是只能回本,B卻創造50%的利潤,從這個模型可以看到,操作資金越接近總資金,交易法要越慎重。

當俱備這個基本觀念後,回來探討資金多寡的問題才有意義,如果操作者擁有的總資金少,譬如只有五十萬,通常就是拿接近五十萬來操作,此時就如同前述的A操作者,按邏輯應該要更慎重,結果卻因為操作資金少,相反還更衝,這才是資金部位少所面臨的真正困境,說穿其實就是腦袋不清楚造成的。

外來收入相對操作資金比例

外來收入多寡是實務操作影響資金控制的第二個重要維度,同樣來個模型。

C操作資金100萬,外來收入每月可存2萬。
D操作資金100萬,外來收入每月可存10萬。

當操作者擁有外來收入而且每月會有結餘的時候,彌平操作虧損就有另個方案,休養生息靠外來收入回復初始操作資金水位,當C與D同樣在面對20%的虧損的時候,C需要十個月的時間才能復原,D只需要兩個月,這是簡單的算術。

這個實況反應到交易行為上,D自然可以比C積極許多,冒險犯難只是碟小菜,如果C不明白D是有所本才能衝鋒陷陣,自我激勵有為者,亦若是,賺的時候是膽顫心驚,賠的時候是徹夜難眠,遭遇危難後的休眠期還特別長,何必如此?

終極狀態需考慮的資金控制模型

終極狀態的資金控制模型很單純,操作資金即總資金,沒有外來收入。

如果交易法本身可以在兼顧虧損控制的狀態下創造利潤,當然操作資金會越接近總資金,這樣才能夠隨時間產生複利的效果,當資金部位隨時間擴大,外來收入相對操作資金就越來越微不足道,因此終極狀態不是理論狀態,而是真實存在。

這個狀態是反璞歸真的狀態,看看剛踏入金融市場的年輕人,資本不充裕,扣除預備的生活準備金後,操作資金非常接近總資金,而外來收入每月可存的資金也很微弱,這兩個狀態有沒有很相像?見山是山,見山不是山,見山又是山。

當然兩者間還是有差異的,畢竟資金部位充裕,能操作的商品就會比較多,而且擁有張數的操作方法與只能作一張也是天壤之別,但兩者對虧損的厭惡程度卻是不相上下,因為賠的原則就是要靠市場才能賺回來,而且終極狀態還會更厭惡,畢竟小資本產生虧損還能靠打零工回本,大資本就真的別無選擇,只能靠市場。

當交易實力還處於虧損狀態的時候,滿腦子想的都是該怎麼賺;當交易實力進入獲利狀態後,滿腦子想的都是該怎麼閃避虧損,自然開始思考行情品質的問題,看錯能不能少賠?能不能不賠?甚至還平安小賺?這是關於對錯賺賠的層次觀。

學程資訊

筆者預定在05.17(日)開課,報名網址:http://goo.gl/e13r52

由於教室座位有限,扣除舊學員介紹進來的新學員、開放給舊學員複習的座位,席次不多,請有興趣的讀者,務必把握機會,錯過可惜。

分享一點心路歷程。筆者開始接觸這門技術的時點是踏入股市將近四年的時候,當時有個很深的覺悟,知道只靠自己沒有方法論的前進,想贏市場是相當困難,因緣際會認識筆者的師傅,因此當年歸零學習對筆者並不是難事。

經過多年鍛鍊,直到2011年九月,朋友邀請筆者開班授課,晃眼竟然已經三個年頭,期間引領多位學員開始贏市場,有感於上班族朋友有心學習卻時間不足的現況,特別針對上班族朋友會遭遇的學習障礙設計教學方式,成效不錯,為保障教學品質與學習環境的舒適度,導致席次有限,敬請見諒、把握。

當資金部位不足的時候,紮實累積資本,擴大外來收入是必經之路,當各方面的成長達到一定程度,最終還是要回來面對行情品質的問題,特別是虧損的控制,跨過這個障礙,交易實力自然提升至新的層次。

排在資金控管之前:為什麼你該不斷尋找交易市場?

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記得前年,我在澳門賭場看到一位中年大叔,一個人分別在兩個輪盤桌下注,看他一副心浮氣躁的樣子,我估計是因為不想等輪盤滾球落下的時間,所以先到另一桌輪盤下注。也就是等A輪盤的時間跑去玩B輪盤,這樣似乎賺錢效率比較快!

大家可能會覺得這樣的行為很荒謬,這應該只是加快賠錢的速度而已。然而,在實際的交易上,我們的確該尋找多個市場去操作。本週我們介紹Vince's Leverage Space Model (槓桿空間 )

從一場賭局出發...

假設有一場賭局,勝率為50%,賠率為2。則期望損益為

2*50% + (-1)*50% = 0.5

因為0.5>0,這是一場有利可圖的賭局。凱利公式告訴我們,該賭局的下注比例為

  [p(1+b)-1]/b = [50%(1+2)-1]/2 = 25%

我們把所有可能的下注比例所產生的損益描繪出來。如下圖,橫軸座標為下注比例,縱軸座標為玩40次後的期望損益。(因為勝率50%,可假設贏20次,輸20次)


有在follow牧清華文章的朋友,可能已經非常熟悉上面的結果,在押注25%的時候,達到最大期望獲利約為10倍。但你可能會很驚訝下面的結果!

同時玩兩場賭局: 初窺 Leverage Space Model

假設有兩場賭局一模一樣,分別為A跟B,勝率皆為50%,賠率皆為2。且賭客可以"同時"下注這兩場賭局,則該如何下注?

你可能會想,如果兩場賭局一模一樣,基本上就是一場賭局,那麼就是押Kelly比例25%的資金。如果是兩場都要同時下注,那就是一人一半,各壓12.5%。

如果你再仔細思考,你會發現事情沒有這麼簡單。這個問題,便是Vince提到的 Leverage Space Model了。

因為兩場賭局一模一樣,不失一般性,我們可假設兩場賭局下注比例皆為f。

舉例來說,如果f=20%,你有100元的初始資金,那麼第一次下注,賭局A壓了20元,賭局B也壓了20元。則有可能下面四種情形發生:

Case 1. 賭局A贏,賭局B贏;故資產變為$100 + $20*2 + $20*2 = $180元
Case 2. 賭局A贏,賭局B輸;故資產變為$100 + $20*2 - $20*1 = $120元
Case 3. 賭局A輸,賭局B贏;故資產變為$100 - $20*1 + $20*2 = $120元
Case 4. 賭局A輸,賭局B輸;故資產變為$100 - $20*1 - $20*1 = $60元

綜合來說,假設兩場賭局同時的下注比例為f,

如果是Case 1,那就是原來的資金乘上 (1 + 2f + 2f) = (1 + 4f);
如果是Case 2,那就是原來的資金乘上 (1 + 2f - f) = (1 + f);
如果是Case 3,那就是原來的資金乘上 (1 - f + 2f) = (1 + f);
如果是Case 4,那就是原來的資金乘上 (1 - f - f) = (1 - 2f);

假設一共玩40次,則平均來說,上面四種Cases每種會出現10次(平均)。這時我們可計算最佳比例f為何?也就是什麼樣的f會使得下列式子A(f)發生最大值。

A(f)=[(1+4f)^10]*[(1+f)^10]*[(1+f)^10]*[(1-2f)^10

有趣的是,上面的最佳化f算出來竟然是23%,而不是我們猜測的25%,如圖所示:

更有趣的是,再玩過40次後,期望獲利竟然高達約90倍,這遠比只玩一場這樣的賭局獲利約10倍,高出太多! 現在讀者能體會為什麼要把資金放在多個市場了嗎?這威力實在太恐怖!

我們再來看如果同時玩三場這樣的賭局。如果是同時玩三場賭局ABC,那會有8種Cases:

Case 1. 賭局A贏,賭局B贏,賭局C贏:原資金乘上 (1+2f+2f+2f)=(1+6f);
Case 2. 賭局A贏,賭局B輸,賭局C贏:原資金乘上 (1+2f-f+2f)=(1+3f);
Case 3. 賭局A輸,賭局B贏,賭局C贏:原資金乘上 (1-f+2f+2f)=(1+3f);
Case 4. 賭局A輸,賭局B輸,賭局C贏:原資金乘上 (1-f-f+2f)=1;
Case 5. 賭局A贏,賭局B贏,賭局C輸:原資金乘上 (1+2f+2f-f)=(1+3f);
Case 6. 賭局A贏,賭局B輸,賭局C輸:原資金乘上 (1+2f-f-f)=1;
Case 7. 賭局A輸,賭局B贏,賭局C輸:原資金乘上 (1-f+2f-f)=1;
Case 8. 賭局A輸,賭局B輸,賭局C輸:原資金乘上 (1-f-f-f)=(1-3f);

如圖所示,同時玩三場這樣的賭局,則每場賭局最佳比例為21%,在40次後期望報酬達到622倍!

啥咪? 622倍,有沒有搞錯,不過多一場賭局,從10倍成長到90倍,再成長到622倍。

有沒有發現,當你同時玩越多場賭局,每一場賭局各別的下注比例去會越來越小,從25%到23%,再到21% ,雖然整體部位而言是用了25%、23%*2=46%、21%*3=63%,但風險卻沒有因此降低,反而最後整體可獲得的期望報酬卻會成長變大,而且大的速度還是"飛快成長"!

下圖我們將上面三個結果做個整理,由於同時玩三種賭局賺得太多(622倍),而原始只玩一場的凱利賭局只賺10倍,故我們在報酬率的地方取Log呈現。


在看了這樣的結果後,相信讀者已能體會尋找多個市場交易的重要性。然而,事情沒有那麼簡單,注意到上述賭局彼此之間是互相獨立的,也就是賭局A會開出怎樣的結果跟賭局B無關,也跟賭局C無關。這在實際的金融市場不是如此,市場與市場之間彼此會有連動性,可能是正相關居多,一起漲也一起跌;也可能是負相關,一個商品漲另一個商品跌,這時就要把
"相關性"這個變量考慮進去。在Kelly公式的延伸上,Vince's Leverage Space Model正是在處理這樣的問題。

排在資金控管之前,英雄慎選"多元"戰場!

我始終說,資金控管才是交易的王道。然而,排在資金控管之前,更重要的是慎選戰場。
在交易這一塊,英雄不只要慎選戰場,還要選擇"多元"戰場。 只有選擇有利可圖的市場,分析彼此的相關性,做出最金資金比例的分配,如此才能一開始就站在有利的基點上,縮小風險,將利潤放到最大! 

In Some Sense,選擇多元市場也是一種資金控管!

星期二;一天一錠,效果一定,歡迎訂閱「幣圖誌Bituzi電子報」

停損區間

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交易市場中,期貨、選擇權、權證等高槓桿商品操作者較多具有停損機制,大部分股票交易人仍慣用攤平手法,在買進的股票價格下跌後增加持股數量以壓低平均持有成本,期望在價格些微上升後便可解套或快速獲利。無論以真實股價或是效率市場模型模擬,都可以得到相同的結論:攤平交易確實在多數時候讓權益曲線迅速回歸上升區間,但偶發的大型逆境一次就足以耗盡所有資金。( 可參考 04/09 撰文附圖 )

「停損」這個技巧在幾乎所有的交易書籍中被強調,因為執行停損能夠保證本金不被單次的交易失敗嚴重侵蝕。然而許多交易者在執行停損後仍面臨長期虧損的窘境,原因除了在於策略或交易模式並非正期望值外,停損區間的設置錯誤也是一個普遍的問題。常見交易者將停利空間設定為停損的 2 倍、3 倍等作法,但停損的單倍數區間因過小造成無論趨勢判斷正確與否,都遭洗出場。以一種樹狀圖策略為例 ( 如附圖 ),交易者用模擬各種可能發生的串接狀況搭配加減碼變化,再將相應期望值加總後,在紙張上得到一個獲利率明顯高於 1 的交易系統。這種策略卻仍然難以獲利,原因如上述,商品的價格發展是一條上下震盪的線形,多數擺盪區間都足以讓系統執行無謂的停損:無論買進或賣出。

認知到停損是一種成本是需要的,因此無謂的停損就成了浪費的成本。存在於坊間的技術分析模式多以 K 棒為單位,因此每一根 K 棒的收盤價是相當重要的數值 ( 可能僅判斷收盤價,或由收開高低四個價點,甚至加上成交量合併評估,但收盤價往往最關鍵 ) 。若我們將所有商品的實際收盤位移點數除以 ATR ( Average True Range ) 可得到一個相當重要的結論:

許多人認為不同類別的商品具有迥然相異的特性,指數、貨幣、金屬、農產品等,但真實路徑的比例卻在幾乎所有商品上卻呈現類似的數值,約略 0.45 是一個常見的區間中値。這意味了這樣的特性具有鮮明的多商品共同特徵,它也同時提供了合理的停損區間計算依據。

在《海龜投資法則》一書中作者曾提及,海龜交易員所願意承受的每次虧損為總資金上限 2%,這牽涉到的是商品槓桿、市場常態風險與資金比例等多方面議題所總結的數字。若某位場內參與者的資金為 10 萬元台幣,2% 的總資金為 $2,000,則若他採用波段策略交易一口台指期且每 10 ticks ( $2,000 ) 的盤中錯誤就執行停損,勢必只會慢慢將資金耗費完畢。一個合理的停損空間應該來自於市場風險跟常態的評估,例如前段所提到的真實路徑比例,再回算與總資金間的關聯。由這類市場表現所計算而得的金額必須小於交易者的自我風控 ( 例如海龜的 2% ),方為合理。海龜運用的 2% 數字或許並不適用於多數散戶交易人,起因便在於資金規模的不同,一般散戶交易人的 2% 資金都低於合理的停損空間。

停損是一種需要的技巧,它幫助交易者閃避大型的交易損失。但並不是執行了停損這個動作就夠了,因為停損的區間大小判定等也需要有合理的依據。



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