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開發商品的交易系統 - 基礎篇 [36]威廉多空力度線

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威廉多空力度線(WAD)的操作原則與OBV指標相同,但比OBV指標更有意義,能提前指出股價破位。威廉多空力度線的計算公式
1.TRL=昨日收盤價與今日最低價中價格最低者;TRH=昨日收盤價與今日最高價中價格最高者;
2.如果今日的收盤價>昨日的收盤價,則今日的A/D=今日的收盤價-今日的TRL;
3.如果今日的收盤價<昨日的收盤價,則今日的A/D=今日的收盤價-今日的TRH;
4.如果今日的收盤價=昨日的收盤價,則今日的A/D=0;
5.WAD=今日的A/D+昨日的WAD;MAWAD=WAD的M日簡單移動平均;
6.參數M設置為30;

威廉多空力度線的應用法則

1.股價一頂比一頂高,而WAD一頂比一頂低,暗示頭部即將形成;股價一底比一底低,而WAD一底比一底高,暗示底部即將形成。


2.WAD向上交叉MAWAD,為買進信號;WAD向下交叉MAWAD,為賣出信號。



系統參數與變數
input:EntryType(1),ExitType(4);
inputs:NBarL(24),NBarS(12),TradeProfit(0.035),TradeStopLoss(0.05),ATRs_L(10.78),ATRs_S(6.4);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);

input:FastLen(10),SlowR(1.7),HighBar(5),LowBar(1) ;
Vars:TH(0),TL(0),AD(0),WAD(0),PriceMove(0),Vol(0),SlowLen(30),FastWAD(0),SlowWAD(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 ;

TH = TrueHigh ;
TL = TrueLow ;

{威廉多空力度線(WAD)}
if Close > Close[1] then PriceMove = Close-TL
else if Close < Close[1] then PriceMove = Close-TH
else PriceMove = 0 ;

AD = PriceMove;
WAD = AD + WAD[1] ;

{ 計算WAD長短期均線 }
SlowLen = IntPortion(FastLen*SlowR) ;
FastWAD = Average(WAD,FastLen) ;
SlowWAD = Average(WAD,SlowLen) ;

{ WAD 與均線交叉進場 }
if EntryType = 1 then Begin
if WAD Cross over SlowWAD then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if WAD Cross under SlowWAD then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
end;

{ 長短均線交叉進場 }
if EntryType = 2 then Begin
if FastWAD Cross over SlowWAD then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if FastWAD Cross under SlowWAD then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
end;

{ 增加長期均線上升與下降作濾網確認 }
if EntryType = 2 then Begin
if SlowWAD > SlowWAD[1] and FastWAD Cross over SlowWAD then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if SlowWAD < SlowWAD[1] and FastWAD Cross under SlowWAD then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
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



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



WAD指標也是由 Larry Williams 所創建的指標,過去部落格有很多篇文章也是將他書中的精華想法與指標轉化為策略元素,都能展現不錯的績效表現

戰爭為必要之惡?是否讓軍火商為你賺錢?

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最近畢德歐夫看了一部老片:軍火之王。
這部片是尼可拉斯凱吉主演的,
演一個軍火商的故事,相當諷刺又有趣。
尤其有一幕:
邊噴子彈邊冒出「喀噔、喀噔」的數錢聲...

我與團隊成員Stark例行性的開會,
討論到有關軍火的問題,我們不禁好奇,
戰爭是否為必要之惡?
如果電影裡的軍火大亨這麼賺錢,那我們呢?

我們一般老百姓,
有沒有辦法享受軍火工業的利潤?

絕對是可以的,答案就在美國股市裡。

在美國,軍火商是上市公司,(賭場、菸草都有上市公司)
只要開個美股戶頭,就能買賣這些公司的股票。
這也是為什麼這麼多年來,
畢德歐夫不斷提醒讀者,
即使你還在台股中打滾,
也要擁有一個美股帳戶,以便不時之需


台股量能低迷已經好幾年了,
陸股、港股、日股、歐股都漲翻天了。
政府官員還在被質問今天的量能會不會超過1200億新台幣。


全世界最大軍火販子--美國

我們來看看軍火的最大國,也就是美國。
美國軍火公司除了自用之外,也將武器外銷全世界
比方說,我們常聽到台灣新聞報導軍購案。
還有最近的葉門戰爭,
發動十國聯軍的沙烏地阿拉伯政府,
也向美國買了900億美金的武器。
世界各地的戰爭都有美國武器的影子。
而這些軍火商最大的客戶,就是美國政府
因為客戶是政府的關係,所以賣出去的軍火,
不容易發生錢收不回來的問題。(美國政府總不能賴帳吧!)
所以軍火公司的營業額和現金流量都相當穩定
軍火工業的進入門檻非常高。
因為不論是製造戰鬥機、研發新科技,都需要相當高的資本。
所以檯面上一直都是這些老牌公司在競爭,
很少看到新創公司。
(要開一家新的軍火公司絕對不是只有「有錢」兩個字就可以)
也因為資本高的緣故,一個國防專案,
不是由單獨一間公司獨立完成,
而是由好幾間公司合力完成。

如果是這樣,那這個產業應該和樂融融吧?
NO!這產業相當競爭,
大家都在爭最主要的合約,
那也是利潤最多的部分。
爭不到的廠商,就只能等著拿被轉包的副約而已了。

F-35戰鬥機製造商--Lockheed Martin

軍火產業中,這幾年備受矚目的,
就是製造F-35戰鬥機的洛克希德馬丁(股票代碼:LMT)

F-35是F-22的低階輔助幾種,預計於2015年底正式服役。
主要用於近接支援、目標轟炸、防空截擊等任務。
並因此發展出三種版本:
包括採用傳統跑道起降的F-35A;
短距離起降/垂直起降的F-35B;
及作為航空母艦載機的F-35C。
(F-35也有配備最近很紅的頭盔顯示器喔)

隨著F-35陸續交機、即將正式服役,
它占洛克希德馬丁的營收比例越來越高:
2010年,還只有整體營收的12%,
到了2014年,已經占了整體營收的17%了,
還囊括航空業務營收的52%!
(資料來自2014年洛克希德馬丁年報)
公司的獲利也是年年上昇,

這樣驚人的獲利,當然帶動股價節節攀升,這兩年的漲幅更是大幅超越大盤。



可是當F-35成軍之後,洛克希德馬丁還能這麼長紅下去嗎?
這是值得觀察的地方。
他們自己在年報裡面也有寫明,
拓展海外業務,將是未來的重點。

而除了洛克希德馬丁的F-35之外,
美國其他的軍火公司也都有其代表作,
我們都不陌生。
像最近很熱門的阿帕契攻擊直升機,
就是波音集團(股票代碼:BA)旗下的子公司製造的


還有黑鷹計劃這部電影的主角-黑鷹直升機,
就是由聯合技術公司(股票代碼:UTX)製造的。

還有設計愛國者飛彈防空系統的雷神公司(股票代碼:RTN)
和全球唯一有能力製造尼米茲超級航空母艦的
諾斯洛普.格拉曼公司(股票代碼:NOC)
等等。他們彼此都是合作又競爭的關係。

ishare也出了一支美國航太與國防工業指數ETF(股票代碼:ITA)
來追蹤這些軍火製造商的股價。
但這檔ETF的成交量相當小,只有10萬股上下。
所以要留意流動性的問題。

而且,美國國內削減軍備預算的聲浪一直沒有小過,
如果有心投資軍火工業的朋友,
也要注意這些言論的影響!

喜歡這篇文章的話請分享資訊給更多朋友知道,
謝謝你們的支持與愛護。
美股很遼闊,很多生活之外的產業,美股市場應有盡有。只要願意往外跨一步,就有更多投資的新選擇,踏出台股,看見全世界!

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股票市場最常見的三型假貨

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股票市場最不缺的就是假貨,而且很多假貨還是針對普遍散戶設計的,倘若無法即時察覺這些假貨對內在衝動的誘發,進場前沒有思考退場情境,長時間因假貨累積的虧損,甚至超過一次黑天鵝的災難,哪三型假貨這麼假?讓我們看下去。

願景型假貨

願景型假貨可以說是普遍散戶最容易中招的假貨,主要特徵有下面三個:
1. 標題聳動,企圖誘發散戶不能不買的衝動,越聳動的標題越要有警覺;
2. 內容談的是幾年後的願景,事實上,幾年後根本不會有人記得這則資訊;
3. 將短效的獲利說成好像以後常常會發生的長效利潤;

閃避願型假貨景最需要的素質是折射思維

市場上有八成的參與者是輸錢的,這些人的共同特徵就是過度重視自己的想法,不願意傾聽買賣交易的真實結果,當接觸到聳動標題的時候,主觀意識評估要作買進的動作,當普遍散戶都是這個反應的時候,相反要問,那是誰在賣?

真實的願景不會是突然誕生的,都是需要醞釀的,這個醞釀的過程就會在圖面上形成底部,這是有能力買出底部的資訊領先者的動作結晶,而且醞釀過程通常是安安靜靜,貨都還沒買飽,幹麻讓散戶進來攪和?就算有新聞,標題也會中性。

財報型假貨

財報型假貨是真中帶假的假貨,意思是,財報是真的,但結果還是要出貨。

營收、盈餘是目前普遍散戶有在參考的重要資訊,當散戶看到營收創歷史高或是第三季盈餘大於上半年總和的時候,總能成功誘發買氣進場,此時務必要警覺,股市反應的是將來,倘若這個歷史高或歷史次高發生後,營收開始走下坡,股價的合理反應是走跌,這是盛極則衰,甚至還有買氣不買帳,就是不漲的情形。

盛極則衰的情形,可以參考美律(2439)
買氣不買帳,就是不漲的情形,可以參考F-淘帝(2929)

財報反應的是過去的季度,倘若將來還能持續成長,握有這些股票的資訊領先者是不會輕易賣出的,換句話說,成長過程的股票會走出漲強、跌弱的上漲趨勢才合理,反向思考,如果財報看似成長,股價卻全無反應,到底是誰在供應籌碼?

價位型假貨

價位型假貨主要是針對量價操作的操作者設計的假貨,區分為三種:
1. 假突破;
2. 假跌破;
3. 假收於特定價位;

假突破是誘發追價型操作者最常見的假貨,搭配假利多同時服用,效果更顯著,實作上,突破追價的買法適用於明確漲勢力量發動的時機位,收回整理區間就要懂得退場,另式追價是極強式漲停的陽高炮追價,跌破早盤低點就要懂得閃人,即使被騙,虧損有限,亂追其它位置有時候就會相當悲劇。

假跌破是用來震倉洗籌碼的,只要別隨便買進去等就沒事。

假收於特定價位目前常見有兩大類,第一類是收高於季線價,第二類是收漲停,會出現第一類作價假收與近十年的操作者認知有關,季線是目前普遍散戶會參考的價位,不拉上這個價位是越來越難騙散戶進場。

最常運用第二類作價假收的是隔日沖分點,這類假貨在2015年六月放寬漲跌幅後的時空,合理會比較收斂,畢竟誘發散戶次日追價也有被更大咖倒貨的風險,在新制度的影響未能有效評估前,作假貨騙人的人自己也會怕。

買賣交易的真實結果

股票市場的假貨真的很多,這些假貨的背後都有意圖,而這些意圖都會經過買賣交易的行為紀錄在圖表上形成軌跡,相信買賣交易的真實結果,回到買賣源點,思考圖意的內涵,方能有效閃避假貨,即使不幸受騙也能快速退場,有所依據。

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。

主勢者設計假貨出脫部位並不是針對個人在設計的,而是針對那些輕視金融市場買賣交易的人在設計的,筆者初入股市時,也是歸屬在為假貨所苦的群體,現在回想起來,當年著實不應為市場的假貨感到憤怒,而應為自己的無知感到悲傷。

趨勢的風險

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「趨勢」是許多交易者期待的市場發展模式,適合順勢系統的佈單與加減碼。然而這個等待趨勢發生後進場、隨趨勢發展加碼的概念卻並不容易用來獲取利潤 – 至少市場中多數人仍無法成功運用這個合理的邏輯獲益。撇除過度交易、基本指標運用錯誤等的因素,加碼策略的失敗原因常在於因風險伴隨著趨勢共同增加,交易者反而將大型部位暴露在高風險的環境中。由於風險不斷擴大,部位管理的閃失便造成正確方向的交易亦承受虧損出場。趨勢發展後突如其來的反向 K 棒總是格外猛烈,多數人應該有類似的經驗。

一般所認知的中長期趨勢可以與乖離率畫上等號,迅速突破的走勢瞬間拉高乖離率,緩漲跌走勢中也持續擴大現價與長期價格平均的差值。由於美元的強勢走揚,過去半年內帶動了近乎所有非指數型期貨的強烈走勢:美元指數上升、其他貨幣兌美元價格與以美元計價的商品則大幅下挫。在這種成功發展的大型趨勢中,風險與趨勢的伴隨特徵存在於每一個商品市場。此處以美元指數為例:

美元指數自去年 10 月約 80 上漲至目前 96,以未加碼的固定口數進場持有至今可獲利約初始保證金 10 倍。我們簡單的統計在這半年期間內趨勢發展後所衍生的風險,以持有買進部位的單日虧損計算。六個月內共有 37 交易日的日損失大於保證金百分之十,其中最大單日虧損為保證金的 58% ( 如圖 )。將此 37 個數值取趨勢線函數可得一正斜率,並且與價格乖離率呈正相關。亦即「當趨勢發展越成功,順勢部位的日虧損幅度隨之增加,且後者的趨勢線與前者正相關」。這個特徵在多商品之間有很高的普適性,尤其是指數型標的 ( ex. 摩台指、日經指、恆生指、S&P500、DAX )。

這個定義下市場風險的擴張程度為 ( 乖離率差 ) ^ 0.5。

然而在實際情況中,上述的 -58% Max Daily Loss 並不僅止於 -58% 這個數值而已,交易過程中它更由於部位的擴張而更被放大,導致波段部位建立失敗。部位被放大的原因主要來自於波段發展後的獲利加碼。假定交易者已有一個不含部位變化 ( 進出場部位一致 ) 的正期望值策略,姑且不論建構此正期望值的系統是由於成功的價格、時間或商品選擇等濾網。大多數策略中也有著獲利後的順勢加碼概念,在長期的回測、實際交易中能大幅幫助增加獲利,但中型以上 DD ( Drawdown ) 的發生率與幅度也同時倍增。如果獲利跟風險因為加碼而放大的幅度相當、甚至風險所增加的比例高於獲利,那麼加碼條件對原始策略不僅沒有助益反而造成傷害。

加碼是一個容易將風險擴張程度大於獲利更多的手法 ( 例如獲利擴張 2 倍、但風險 2.2 倍 ),來自於趨勢所連帶造成的市場波動風險。若一個順勢系統已成功加碼至 3x 基本部位時,持有的風險並不僅是初始的 3 倍。依前述比例估算,此時風險實際為初始的 ( ( 乖離率差值 ) ^ 0.5 x 3 ) 倍 為市場賦予的曝險程度。這個應用的優點是得以依照市場存在的風險定義部位曝險大小,傳統合約價值 Delta 計算的錯誤在於已假設風險不隨市場變化,每個時間點的風險各自為獨立事件。

加碼是常見的交易手法,前單保護後單的概念滿足了多數交易者一下便放置大部位的不安全感,但往往因為加碼錯誤反使後單傷害前單,大部位承受了單次反向的虧損便損失所有獲利甚至虧損。加碼與風險息息相關,交易者應當具有合理的加碼依據或市場風險評估機制,再用以考量加碼時機及部位大小。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

再論槓桿空間模型 -- 資金操爆秘訣大公開!

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上篇文章我們提到為什麼要將資金投入在多個獨立商品或市場! 我們介紹"槓桿空間模型(Leverage Space Model)"的概念。我發現許多朋友對這議題很有興趣,可惜牧清華似乎沒有把槓桿空間的intuition說清楚,導致許多朋友有看沒有懂。

為什麼投資多商品市場!? 傳統風控理論告訴我們為了規避風險,所以要尋找"相關係數高"的商品做交易,也因此有配對交易...等策略。而Vince卻叫你尋找相關係數低,最好還是獨立的商品或市場!?

我們依然用勝率50%,賠率為2的賭局去說明:

玩一場賭局,凱利建議下注25%。注意到這是最佳化(optimal)的結果。最佳化的意思是下注26%以上則太多,下注24%以下則太少,除了25%,其他比例長期下來獲利都比25%來的少。

那問題來了! 當我下注25%的資金時,剩下75%的資金要做什麼!? 可以再投入另外一個市場嗎!?


可以,但只能放在銀行定存、債劵...等這種幾乎100%獲利的市場,放在有風險的市場就不行。

如果我們把剩下的75%資金放在有風險的市場,注意到你原來的賭局就不會是下注25%,而是要根據兩個市場的風險機率重新評估下注比例。

因此,當你交易一場賭局,凱利告訴你最佳化25%,那就是25%,不能再多也不能在少。剩下的錢就只能拿去定存。

除非...你有機會找到另外一個獨立的商品或市場 (當然這在現實的金融市場中沒人敢保證)。假設你找到兩個獨立的市場,我們繼續拿上篇文章的例子去作比喻。

兩場勝率50%,賠率為2的商品同時玩,計算的結果是每場各押23%,總資金押46%

如果同時玩三場,每場各押21%,總資金押63%。那同時玩n場呢? 下面我們作一般通式的說明

同時玩n場賭局,這n場賭局裡,可能贏了k次,輸了n-k次。因為贏的賠率是2,輸是賠光押的籌碼,且每場賭局都是押比例f,則這樣的情況損益是

1+[2*k + (n-k)*(-1)]f

而同時玩n場賭局,贏k次,輸n-k次的機率為C(n,k)/2^n,故期望值為

(1+[2*k + (n-k)*(-1)]f)^(C(n,k)/2^n)

根據上述式子,我們做個整理,讓k = 0 跑到k = n:

贏0場,輸n-0場 (k=0):
贏0*2f,輸 n*f 比例的資金,有C(n,0)=1種排列組合

贏1場,輸n-1場 (k=1):
贏1*2f,輸 (n-1)*f 比例的資金,有C(n,1)=n 種排列組合

贏2場,輸n-2場 (k=2):
贏2*2f,輸 (n-2)*f 比例的資金,有C(n,2) 種排列組合

...


贏k場,輸n-k場 (k=3):
贏k*2f,輸 (n-k)*f 比例的資金,有C(n,k) 種排列組合

贏n-1場,輸1場 (k=n-1):
贏(n-1)*2f,輸 (n-(k-1))*f 比例的資金,有C(n,n-1) = n 種排列組合

贏n場,輸0場 (k=n):
贏n*2f,輸 0*f 比例的資金,有C(n,n) = 1 種排列組合

將上述n+1種Cases整理成一式,可得下注f比例的期望資產為

A(f) = (1+[0*2+ (n-0)*(-1)]f)^(C(n,0)/2^n)*
        * (1+[1*2+ (n-1)*(-1)]f)^(C(n,1)/2^n)*
        * (1+[2*2+ (n-2)*(-1)]f)^(C(n,2)/2^n)*
        * (1+[3*2+ (n-3)*(-1)]f)^(C(n,3)/2^n)*
           ...
        * (1+[k*2+ (n-k)*(-1)]f)^(C(n,k)/2^n)*
           ...
        * (1+[(n-1)*2+ (n-(n-1))*(-1)]f)^(C(n,n-1)/2^n)*
        * (1+[n*2+ (n-n)*(-1)]f)^(C(n,n)/2^n)


經過計算,我們整理結果如下:

同時玩1場賭局,下注25.00%,資金運用達到25.00% ; 
同時玩2場賭局,下注23.03%,資金運用達到46.06% ;
同時玩3場賭局,下注21.08%,資金運用達到63.24% ;
同時玩4場賭局,下注19.15%,資金運用達到76.60% ;
同時玩5場賭局,下注17.26%,資金運用達到86.30% ;
同時玩6場賭局,下注15.43%,資金運用達到92.58% ;
同時玩7場賭局,下注13.75%,資金運用達到96.25%。
同時玩8場賭局,下注12.27%,資金運用達到98.16%。
同時玩9場賭局,下注11.01%,資金運用達到99.09%。
同時玩10場賭局,下注9.96%,資金運用達到99.60%。

下面是同時玩n場的數據,n=1~50


圖型表示如下:橫軸為同時玩n場,n=1,2,3,...50。縱軸為下注比例。

紅點為同時玩n場時,每場個別的下注比例。綠色bar為同時玩n場時,總資金的運用比例。也就是 n*(個別下注比例)。


可以觀察到,隨著同時玩n場的次數越多,個別的下注比例是指數遞減,而下注資金比例卻會指數上升。在同時玩5場賭局時,資金比例運用已經高達86.3%,6場以上的賭局,資金運用都是九成以上,無怪乎獲利會如此驚人!

那到底資金運用比例越高,會造成多大的獲利!?  我們將同時玩1~50場的平均單次獲利倍數列在下面。從玩一場每次可獲利1.06倍,到同時玩50場每次可獲利1.482234倍。


下圖是每玩一次平均獲利倍數長條圖,有沒有發現跟上圖綠色bar圖(資金運用比例)很像。由此可知,在Leverage Space Model理,最佳化的資金比例運用越高,相對應的報酬就越大!兩者似乎是呈現線性正相關。


結論:要操爆資金,就要想辦法在最佳化f底下,讓資金運用比例越來越高,唯一的方法就是尋找多個獨立相關的商品或市場。而不是只能把剩下的錢放在100%獲微利的定存裡。


星期五;一天一錠,效果一定,歡迎訂閱「幣圖誌Bituzi電子報」

開發商品的交易系統 - 基礎篇 [37]威廉變異離散量

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威廉變異離散量又稱WVAD指標,由Larry Williams所創。是一種將成交量加權的量價指標。
威廉變異離散量的主要的理論精髓,在於重視一天中開盤到收盤之間的價位,而將此區域之上的價位視為壓力,區域之下的價位視為支撐,求取此區域占當天總波動的百分比,以便測量當天的成交量中,有多少屬於此區域。成為實際有意義的交易量。
如果區域之上的壓力較大,將促使WVAD變成負值,代表賣方的實力強大,此時應該賣出持股。如果區域之下的支撐較大,將促使WVAD變成正值,代表買方的實力雄厚,此時應該買進股票。

WVAD正負之間,強弱一線之隔。非常符合我們推廣的東方哲學技術理論,由於模擬測試所選用的周期相當長,測試結果也以長周期成績較佳。因此,建議長期投資者適合使用,如同EMV使用法則一樣,應該在一定的投資期限內,不斷的根據WVAD訊號將交易買賣,以求得統計盈虧概率的成果。


威廉變異離散量的計算公式
1、A=當天收盤價-當天開盤價
2、B=當天最高價-當天最低價
3、V=當天成交金額
4、WVAD=∑(A÷B×V)
5、參數周期可更改為6或12天

威廉變異離散量的研判
1、當WVAD由負值變成正值的一剎那,視為長期的買入點。
2、當WVAD由正值變面負值的一剎那,視為長期的獲利點。


{系統參數與變數}
input:EntryType(1),ExitType(2);
inputs:NBarL(24),NBarS(12),TradeProfit(0.02),TradeStopLoss(0.035),ATRs_L(10.78),ATRs_S(6.4);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);

inputs:Len1(2),Len2(12),LR(0.3),HR(0.7),HighBar(13),LowBar(15);
Vars: OC(0),HL(0),WVAD(0),Vol(0),BodyR(0) ;
Vars: HHWVAD(0),LLWVAD(0),GAP(0),HighBAnd(0),LowBand(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 WVAD }
OC = Close-Open ;
HL = Range ;
Vol = iff(DataCompression > 1,Volume,Ticks) ; {計算日K/分K成交量 }

if HL <> 0 then BodyR = OC/HL ;
WVAD = Summation(BodyR*Vol,Len1) ;

{ 策略元素 2 - 高低通道}
HHWVAD = Highest(WVAD,Len2)[1] ;
LLWVAD = Lowest(WVAD,Len2)[1] ;
GAP = HHWVAD - LLWVAD ;
HighBand = LLWVAD + HR*GAP ;
LowBand = LLWVAD + LR*GAP ;

{ 策略元素 1 - 穿越零軸進場 }
if EntryType = 1 then Begin
if MP <> 1 and WVAD Cross over 0 then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and WVAD Cross under 0 then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
end;

{ 策略元素 2 - 穿越高低通道進場 }
if EntryType = 2 then Begin
if MP <> 1 and WVAD Cross over HighBand then Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
if MP <> -1 and WVAD Cross under LowBand then Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;
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 ;

策略元素 1 台指期 60 min K 多空留倉 交易週期 2005/2/1~ 2015/1/31 交易成本 1200



策略元素 2 台指期 60 min K 多空留倉 交易週期 2005/2/1~ 2015/1/31 交易成本 1200



策略元素 2是利用過去N根K棒所產生的 WVAD數值的高低點區間的某個比例值建立通道,以達到隨盤勢變化的自適應性的調整

奇怪的賭局悖論,顛覆你的投資思維!

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下面兩場賭局,哪一個吸引你!?

賭局A: 勝率10%,賠率28
賭局B: 勝率70%,賠率1

賭局A的期望值為 10%*28+90%*(-1)=1.9
賭局B的期望值為 70%*1+30%*(-1)=0.4

結論:賭局A的期望值較高,賭局A優於賭局B!


從幾何平均期望報酬的觀點出發

賭局A的Kelly下注比例為 [p(1+b)-1]/b = 0.0678 = 6.785%
賭局B的Kelly下注比例為 [p(1+b)-1]/b = 0.4 = 40%

如果賭局A每次都下注資金比例的6.785%,則每次下注後的資產成長期望值為

10%的機會贏,贏的話資產成長幅度為(1+28*6.785%)
90%的機會輸,輸的話資產成長幅度為(1 - 6.785%)

故幾何平均期望報酬為

(1+28*0.06785)^(0.1)*(1-0.06785)^(0.9)=1.044177

1.044177的意思是說,照著Kelly最佳化的比例下注,平均每次資產可成長1.044177倍,也就是1塊錢會變成1.044177元。

類似計算,賭局B的幾何平均期望報酬為

(1+1*0.4)^(0.7)*(1-0.4)^(0.3)=1.085763

好玩的是,期望值雖然是賭局A(1.9) > 賭局B(0.4),幾何平均報酬卻是賭局A(1.04)<賭局B(1.08)。

這意味著,如果兩場賭局要玩到資產翻倍,平均而言賭局A要玩17次,賭局B只要玩9次。
(1.044177^16.1=2.005;1.085763^8.5=2.012)

現在,你還會說賭局A比賭局B來的好嗎?

話再說回來,有人可以"精確"回答這兩種比較方法的關鍵之處在哪嗎? 為什麼用傳統平均報酬的計算(或稱為算術平均數) 並不適合!?

星期天;一天一錠,效果一定,歡迎訂閱「幣圖誌Bituzi電子報」

以下開放討論,希望有讀者能更精確回答瞜!!

狂飆的陸股~投資的最後一哩路,你可以這樣做!

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去年八月以來,上海證券指數上漲了將近一倍,
如此驚人的漲幅,讓很多身邊的朋友開始關注陸股。
而陸股與港股的連動大漲,也在上個星期牽動了台股,
讓平靜已久的台股掀起了一些些的激情與悸動。

不管滬港通還是滬台通,
最近已經可以感受到很多朋友開始重新關注股市,
畢德歐夫團隊成員Stark週末也見了一位老朋友,
剛從對岸返台,提早過五一長假。
他說現在的中國股票市場,跟20年前的台股市場很像,
資金太多,題材也多,重點是可操作的工具還不夠多!


讓畢德歐夫想到以前剛開始踏入台股市場的時候,
電子股的代號只有23與24開頭,(如23XX,24XX)
後來才陸續加了更多的代號!
而以前的投資訊息也不夠多,
所以幾乎每個人談到了投資,就是想到了「股票」。
但是經過了20年的轉變,現在的各式各樣投資工具很發達,
加上加權指數幾次的上沖下洗,
很多人也早已淡出了台股市場。

這次的陸股與港股的強力多頭表現,
也讓台股離萬點只差臨門一腳。(週五收盤在9913點)

那我們台灣讀者要如何參與陸股市場?
我們來看看目前有幾種方式:

第一、在對岸工作、或者願意飛一趟的朋友:
可以準備好「台胞證」、「身份證與護照」
親自去對岸開戶,然後回台灣用「網路下單」。
這是最直接參與陸股的方式,詳細的費用及開戶細節,
許多熱心的網友與財經雜誌也已經寫過,
這邊就不贅述。

第二、不想多跑一趟的朋友:
可以透過台灣券商及銀行提供的「複委託服務」,
購買有在香港掛牌的陸股,
以及可在香港交易的ETF。

複委託服務可以省去資金移轉的困擾,
也能省去跑一趟的時間和心力。
但是「費用會比赴對岸開戶高」
盤中交易也會因為需由券商再委託的關係,
無法買到最及時的價格

第三、無意投資個股的朋友:
可購買台灣證交所提供的陸股ETF
目前台灣證交所提供連結陸股的ETF有以下幾檔(可點圖放大)

這個方式的費用會比複委託更低廉,
買賣方式也就跟投資台股一樣,
不會有延遲的問題。
唯一要注意的是,有些ETF流動性還不夠大,
如果你是資金較多的投資人,
別輕易的按「市價買進」或「市價賣出」

上圖為4/22剛開盤時發生的圖(可點圖放大)
9點10分~9點15分之間,有買方往上大買450張,
結果流動量不足以讓他單一價格買下,
於是買到了很高的價格,粗估帳面損失上千萬。

第四、無意跑一趟對岸、嫌複委託貴卻想投資個股的朋友:
這一類型的朋友可選擇前進美股券商,
在美股市場中,除了有連結陸股的ETF,
也有許多陸股知名企業的ADR(美國存託憑證:在美國掛牌的外國企業)
這邊團隊成員Stark辛苦整理了規模前二十大的ETF給大家:


以及在美股交易所掛牌上市的陸股ADR一覽表:
月均量大於50萬股的陸股ADR如下圖:(可點圖放大)


我們另外將流動性較差的陸股ADR列在下圖,
方便專欄讀者操作,因為量小的股票要特別小心注意
月均量小於50萬股的陸股ADR如下圖:(可點圖放大)


最後:此時應該進場陸股嗎?
1927年時,美國富豪約瑟夫.派翠克.甘迺迪,
某日準備洽談生意時,請路邊的擦鞋童擦鞋。
結果發現,連這位路邊的擦鞋童都在關心股票!
因此立刻賣出所有持股。
後來就成了「擦鞋童理論」。
意思是:當街邊巷角的路人都在談論股票時,
股市就失去了投資的價值。

而近日的陸股,
許多不懂股市的家庭主婦們都紛紛開戶,
肉販邊切著肉,一邊目不轉睛盯著股票報價。
每個人靠著股票這半年來幾乎都是大賺,
彷彿擦鞋童理論的重現。

這不會是我們遇上的最後一個大漲,
網路時代,全球市場都近在眼前
除了台股帳戶之外,每個人都應該會有個美股海外帳戶,
資金不足的人,可以先扎穩基本功,站穩腳步,
資金充裕的人,可以著手資產配置,打敗定存。

當股市再度修正的時候,
分批進場佈局,才能安心享受大漲的好處。

如果你喜歡這篇文章的話,
歡迎分享資訊給更多朋友知道,
這些寶貴的陸股資訊整理,趕緊收藏起來,
畢德歐夫專欄感謝你們的支持與愛護。
美股帳戶不只能買到全世界的龍頭企業,也能買到各國赴美掛牌上市的大公司,美股第二季與第三季一向是休息整理的時期,此時陸股的接棒,讓全球投資人眼睛為之一亮。

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到底印夠了沒?美國才剛要收,現在輪歐洲開始印?

那一年,畢氏定理告訴我們的投資學!?

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畢氏定理是相當重要且基本的幾何定理,雖然冠上畢德哥拉斯的名字,事實上這個定理中國人更早發現,稱之為商高定理。

但你知道嗎? 這個國中生就會學到的幾何定理,跟資金管理也有很密切的關係。上次(link)我們提到算術平均報酬不適合用在衡量賭局(策略)的好壞,我們舉賭局A與賭局B為例。讓我們整理一些上次計算的數據如下:

賭局A: 勝率10%,賠率28。
算術平均報酬為1.9,凱利比例為 6.785%,幾何平均報酬為1.044177。

賭局B: 勝率70%,賠率1。
算術平均報酬為0.4,凱利比例為 40%,幾何平均報酬為1.085763。

何謂算術平均報酬!?

賭局A的算術平均報酬為10%*28+90%*(-1)=1.9。這意味著每賭1元,期望會變為1+1.9=2.9元。

而賭局B每賭1元,期望會變為1+0.4=1.4元。乍看之下賭局A怎麼可能輸給賭局B!?

但別忘了,賭局A允許你下注的金額比例(6.785%),遠比賭局B允許你下注的金額比例來的小(40%)

那你一定會問,既然賭局A那麼好賺,平均1元可翻將近三倍達到2.9元,為何每次下注不押大一點!?

很可惜,凱利告訴我們就是每次押6.785%,就是6.75%! 這是最適合的比例,押的比6.785%大,長期下來你平均報酬不會比較多,因為你沒考慮到很大的機率是會賠掉押的賭金。

算術平均報酬v.s.幾何平均報酬

那到底兩這的差異在哪呢? 注意到算術平均報酬,也就是傳統的期望值。

何謂期望值? 意思是說當你玩無限多次時,平均的報酬。注意到這裡的"無限多次",玩法是每次都下注1元。所以平均來講,每次可拿回2.9元(淨賺1.9元)。

可是幾何平均報酬的下注方式不一樣,它是用凱利比例下注。隨著資金成長越大,凱利比例下注的金額也就越大,跟上述的算術平均報酬每次都下注1元相比,資產成長的速度自然就拉開!

畢氏定理的投資學

那有沒有什麼公式描述算術平均報酬與幾何平均報酬之間的關係呢!?

有的!這就是畢氏定理告訴我們的是投資學! 大家都知道畢氏定理的內容是在敘述直角三角形斜邊的平方等於兩股的平方和,又稱為商高定理、勾股定理

很神奇的是,"算數期望報酬"、"HPR標準差"、"幾何平均報酬"正是滿足畢氏定理的關係。Vince將其稱之為"交易基本方程式 (The Fundamental Equation for Trading)",如下左圖:

算術平均報酬^2 = (近似)幾何平均報酬^2 + 標準差^2



換句話說,如果標準差很小,幾何平均報酬也會跟算術平均報酬很接近。而對一個賭局來說,我們追求的是幾何平均報酬很大,而不是算術平均報酬很大。

幾何平均報酬^2 = 算術期望報酬^2 -  標準差^2

因此,一個好的系統,我們希望其算術平均數大,標準差小。再用Optima f的方式下注交易,這樣才有長期下來資產成長最快速(幾何平均報酬大)。

可惜的是,許多人往往沒認知到這件事,一昧地追求算術期望報酬很大的賭局,或是交易策略。運氣好的,遇到標準差很小,確實會穩定獲利;運氣差的,很自然隨著時間的累積,就淘汰在"很大HPR標準差"底下了。(俗稱"破產")

星期三;一天一錠,效果一定,歡迎訂閱「幣圖誌Bituzi電子報」

挑戰1: 現在問題來了,如果我今天賭局A和賭局B就只玩一次,哪個賭局比較有利,該如何下注!?

挑戰2: 不知道是否有人要挑戰上述的"交易基本方程式"的證明!

停損形成虧損,不停損造成鉅額虧損

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停損對於作差價的操作者來說是必要之惡,特別是經歷過像2008年那種真正的空頭勢的操作者,更是能理解停損計畫存在的必要性,但回到實務操作,操作者對停損計畫與執行停損還是又愛又恨,停損的內涵到底是甚麼?讓我們看下去。

停損的執行力

普遍操作者在停損端遭遇的困境有三個:
1. 停損金額超過情感的承受,停不下手。
2. 雖然知道要停損,但卻不曉得為甚麼發生這個情境需要停損。
3. 過去有相當不好的停損經驗,停損後,行情就開始朝原預期展開。

賺股利的資本投入無需因跌價停損

真正的投資人是賺股利而不是賺差價,選股是從公司的基本面出發,參與公司的經營成果,這個經營成果是透過股利政策分享給投資人,不是透過差價來分享,因此賺股利的投資行為是不煩惱漲跌的,賺差價的交易行為才會煩惱漲跌。

市場上現在有這麼檔股票:
公司淨值33.65元,最新收盤價(2015.04.02):18.45,從2010年開始每年都有獲利,而且是賺本業,2013年度開始有配股、配息,2014年度的股利政策也已經公佈,現金股利、股票股利皆優於2013年。

買進這種股票會不會因為跌價而停損?當然不會,只要公司的基本面沒有改變,原則就是續抱,這是真正的長期投資,除非股價重回淨值,安全邊際消失,或是公司基本面有變,無論是變差或不再分享經營成果,才會考慮退場。

投資這類型的股票會直接在投入資金佔總資金的比例作控制。

賺差價的資本投入需設定漲跌觸發的倒線情境

誠實面對自己,這筆資金的投入,是不是想賺差價?

差價源於漲跌是基本常識,看不懂漲跌卻又想賺差價相當危險,這個危險在多頭時空是潛伏的,直到真正的空頭時空才會全面大爆發,從1990年以來的25年,只有1990年、2000年、2008年這三年是真正的崩盤,崩盤結果是將崩盤年間,操作者因為運好累積的利潤全面回收,尤有甚者是連本金一起回收。

這就是為甚麼經過崩盤洗禮的操作者會相當看重倒線的原因,可是看不懂漲跌的問題並不會因為經過崩盤洗禮而有所改善,這個階段的操作者可說是最辛苦的,因為既沒有初生之犢不畏虎的盲勇,又有一朝被蛇咬,十年怕草繩的恐懼,原本在盲勇階段不停損能賺到的利潤,結果在亂停損的動作下變成看的到卻賺不到。

直到這個階段,操作者才能真正領悟,操作本身是門專業,也只有真正認真思考倒線的內涵,才能認知「」的重要,技術、技巧、資金法才有可能同步到位。

進場前‧進場後

買賣股票有時候是操作者自己把自己騙進場的。

最常見的狀態是進場前看到的都是股票的利多,進場後,發展不如預期,這時候才開始認真查找,結果卻看到許多利空,再經歷時間、價位的煎熬,最後忍不住解套退場或停損退場,然後行情就開始朝原預期發展,不斷問自己為何要停損?

當俱備前述不好的停損或解套經驗後,決定說甚麼就是不退場,結果就這麼剛好遇到股價開始進入跌趨勢,一路向南不回頭,看著虧損持續擴大,甚至帳面虧損在短時間快速增加,最後絕望砍單,然後股價橫向整理,經過時間又開始上漲。

再來就是進場前相當豪邁,投入大量資金,完全沒有考慮虧損的可能,結果事與願違,股價反向發展,看到帳面的虧損才有警覺好像作太多,但這個虧損已超過情感可以承受的數字,即使知道該停損還是停不下手,最後結果通常是悲劇。

前述是普遍市場操作者的共同經驗,除非是萬中無一的交易奇才,不然這些痛苦都是成長的必經過程,其實進場前可以縝密考慮的,無需進場後才來不知所措,謹慎、果決是操作者必備的特質,懂得閃避不必要的虧損,提升行情品質,對的事情重複作,結果不但輸少贏多,交易過程連心情都可以很平靜。

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。

停損是操作的必要之惡,但該怎麼停損才合邏輯是交易的難題,如果執行倒線卻倒不下去,需瞭解這通常是從認知問題誘發的紀律問題,並不是不知道要停損,而是不曉得為甚麼要在這兒停損,回到源頭,其實還是專業知識不足的問題。

策略漫談

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台股加權指數與期貨共同衝上 10,000 大型整數關卡,若考量以往兩次破萬點的高度本益比以及除權息扣除,本次的萬點已無疑是歷史新高。台灣市場經過長時間低迷的交易量及波動後重新浮現活力,導致量化交易者當中不免出現了許多浮動的心思在於擬定新策略。這當中許多原因來自於錯失波段漲勢的惋惜,甚至前一段時間對市場做最佳化而得的交易模式或參數造成本次漲勢未但獲利反而虧損,例如通道逆勢系統。璞格今日簡易漫談我們在這次市場轉變中所觀察到的現象。

交易系統不用那麼精確

一個好的策略未必在於精確,而是立基在單一市場、或多市場多商品普遍存在的本質,例如日前曾提過的 0.45 每日價格移動比例。一個依循歷史資料量身打造而過度適應市場的產品很容易蒙受打擊,縱使是多策略對於單市場亦然。所有謂之精準策略也都是建構在既有的 market sample 上,並且需要期盼市場給予足夠的空間以及與過去高度相似的樣本完成獲利,但他們並不足以應付任何 out of sample 的情況。許多看起來特性相左的多策略應用在單一市場上也是建立在 「 同一套 」 歷史資料中,他們所具有的表面特性看似相異,卻需要在同一個樣本中才具有獲利能力,因此回套在歷史資料中可達到很好的 「 互補 」 作用,無論在實際交易中使用子母帳同時持有反向部位的作法,或是單一帳號內用多策略共同投票而得的單一淨部位下單方式都看似合理。然而既然因為每一個單一策略都是為了抓取歷史資料中已經存在的走勢,可以想到一個簡單的道理:當 out of sample 的特例產生時,所有策略將共同受傷。

價差組合

快速的市場變化同樣也會讓期貨價差策略出現問題,以摩台、台指價差為例。價差是一個普遍被使用的交易模式,存在於幾乎台灣所有法人自營部內,也廣受一班交易者喜好,因為它可以在帳面上對邊沖銷系統性風險,能忽視方向性的黑天鵝,單純在高度相關的商品價格間尋找發散或收斂特徵。價差的組合方式問題除了浮現在市場劇變時,在多數人應用者的手法上本身也存在的一個不合理的潛在風險:delta 對沖,尋求合約價值的對等。

合約價值與保證金一向都是不應存在策略計算中的數值,delta 值也不是一個可以用於評估曝險程度的數字,僅是一個概略的概念,白話來說就是懶人法。合約槓桿是由交易所訂定的規則,有的期貨交易合約槓桿較小、有的較大,但槓桿大小與市場風險並沒有絕對關係,因為市場風險隨時在變動,合約槓桿卻永遠是一個定值。例如新加坡交易所的富時中國A50指數即為一個合約槓桿小的商品,但市場風險長時間偏高。保證金大小亦然,除了用以評估多次虧損後是否仍具有足夠的入場資本之外 ( 一個具有風險承擔能力的交易模式也不會有這類考量 ),這個數值亦是障眼法,同樣來自於交易所規則,且交易所對於保證金調整的公告時間間格與市場瞬息萬變的風險變化的步調無關。

回頭談起在此次台灣市場突破歷史關鍵水位的時候,多數價差組合表現不盡理想。Out of sample 的情況不容易對價差組合策略造成重大傷害,但市場價格的快速走揚而因期貨商品高槓桿所帶入的損益遠大於合約價值的對等變化,而使雙邊口數配置不對稱性擴張,反而使價差成為具有方向項的交易模式。


每一個市場總有高低起伏的波動,以及平淡的盤整期間,為了適應近期慣性所產生的交易系統間往往隱含了類似的特徵,至少他們共同期待的是同一種走勢,看似互補的概念實際上卻相關。交易者在每次市場發生大型變動時就思考調整策略或參數並不是一個好的解決方式,許多概念應該由根本開始釐清。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

開發商品的交易系統 - 基礎篇 [38]佳慶指標

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佳慶指標(CHAIKIN)是由馬可•蔡金(Marc Chaikin)所發展的一種新成交量指標。他汲取約瑟夫•格蘭維爾(Joseph Granville)和拉瑞•威廉(Larry Williams)兩位教授的理論精華,將聚散指標(A/D)加以改良,衍生出佳慶指標。

蔡金本人對佳慶指標的設計原理,做了以下簡要的敘述:
為了將市場的內在動能,真實地表現在分析圖表上。現有的技術指標,不管應用在大盤或者個股,都必須將成交量列入考慮的範圍。在價格的波動趨勢中,成交量分析有助於掌握股價本質上的強弱度。成交量與股價的背離現象,經常是確認反轉訊號的唯一線索。約瑟夫•格蘭維爾和拉瑞•威廉兩位教授,直到60年代後期,才開始註意成交量與股價的關係。他們發現,必須在成交量總額中,篩選出較具意義的部分成交量,才能創造出更具代表性的指標。多年來,大部分的分析師,將上漲股的成交量全部視為正值,將下跌股的成交量全部視為負值。但是,這種論調存在著很大的缺點,必須加以改良,才足以反應股價的真實本質。






佳慶指標的指標劍法
1、佳慶指標與股價產生背離時,可視為反轉訊號。
2、佳慶指標本身具有超買超賣的作用,但是,其超買和超賣的界限位置,隨著個股不同而不同。
3、佳慶指標由負值向上穿越0軸時,為買進訊號。
4、佳慶指標由正值向下穿越0軸時,為賣出訊號。


{系統參數與變數}
input:EntryType(4),ExitType(2);
inputs:NBarL(23),NBarS(13),TradeProfit(0.027),TradeStopLoss(0.04),ATRs_L(10.78),ATRs_S(6.4);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);

inputs:Len1(4),Len2(18),HighBar(4),LowBar(5);
Vars: ChaiKin(0),MyMacd(0),Vol(0),AD(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 ; Vol = iff(DataCompression > 1,Volume,Ticks) ;

{計算指標}
if Range <> 0 then Value1 = (2*Close-High-Low)/Range * Vol ;
AD = Summation(Value1,10) ;

ChaiKin= Xaverage(AD,Len1)-Xaverage(AD,Len2) ;
MyMacd = Xaverage(Macd(Close,12,26),9) ;

{ MyMacd 用來確認方向 }
if MP <> 1 and ChaiKin > 0 and MyMacd > MyMacd[1] then
Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;

if MP <> -1 and ChaiKin < 0 and MyMacd < MyMacd[1] then
Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;

{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 60 min K 多空留倉 交易週期 2005/2/1~ 2015/1/31 交易成本 1200



加入如意多空網台指期60 min K 多空留倉 交易週期 2005/2/1~ 2015/1/31 交易成本 1200



加入如意多空網台指期30 min K 多空留倉 交易週期 2005/2/1~ 2015/1/31 交易成本 1200



一波健全的上升趨勢,必須包含強勁的多頭力道。如果多頭力道虛弱,則沒有推升股價的條件。相反的,下降趨勢經常伴隨著較低的成交量。但是,波段下降趨勢即將成熟前,經常會出現恐慌性拋壓。這些賣盤,有部分來自於法人機構的大額結帳拋售。股價不斷的創新低點,成交量也相對呈現緩步的縮減。在這量縮低迷的期間,注意突然暴出的大量,這個現象發生時,經常是底部完成的訊號。

奢侈品當道的投資思維--買不起Tiffany又如何?

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日本趨勢專家大前研一曾經說過:
「你不要再以為,只要咬一咬牙,好日子就會回來,
你已從中產階級淪落到下流社會而不自知」。
如今M型社會已不再是個理論,
而是許多國家都發生、越演越烈的事實...

不管是美國、歐洲、亞洲新富人的崛起,
更強化了當年提出的這個理論,
原本以為人人均富的理想世界,
竟然是遙不可及的夢...


富人之間的合作、消息互通,
讓賺錢變得越來越快。
當自己累積財富的速度在中下段,
但還維持著原本的消費水準,
這就像人和汽車賽跑一樣,只會越輸越多。
在沒有採取突破性作為的情況下,
很容易就會滑到M型左半邊。

買房用現金、買車如買菜

危機往往也潛在著商機,
M型經濟讓高所得精緻消費業直接受惠,
例如:珠寶精品業、高階手機與消費型電子、高級進口車等產業,
這些物品也不一定是大額消費,
但相對同類商品、服務的價格往往高上好幾倍,
這些東西就是所謂的『奢侈品』。

以台灣的車市為例
2014年的總掛牌數已來到9年新高
其中高級車佔總體的15%,
代表每賣出100輛車就有15台是高級車。

奢侈品,其實就是企業品牌內涵發展成功的產物,
唯有在業界取得最高等級,
其知名度才會讓人一聽就想:「哇,這不是XXX嗎?」
品質當然不在話下...
但畢德歐夫相信更多的人不是因為實用才買,
而是人們對其奢華的外表顯而易見,
才會給用的人帶來榮耀、給看到的人感到炫耀。

當代奢侈品的代表-蒂芙尼Tiffany & Co(代號:TIF)


Tiffany是美國知名的珠寶和銀飾公司,
該公司著名的顏色商標Tiffany藍也廣為人知,
被廣泛用於它的產品、禮盒和袋子上,
就連奧黛莉‧赫本也曾主演電影「第凡內早餐」,
在將近180年的財富累積和技藝淬鍊下,
蒂芙尼制訂了一套自己的寶石、鉑金標準,
並被美國政府採納為官方標準,
時至今日,蒂芙尼已成為全球知名的奢侈品公司之一,
也已成為珠寶業的前五大。

全球最大珠寶零售商-徽記珠寶Signet Jewelers
(代號:SIG)


既然說到了蒂芙尼,
一定也要比較美國珠寶業的敵對龍頭-徽記珠寶。
相較於Tiffany是高端品牌,
徽記旗下有六個子品牌、針對不同客群,
也因此有較親民價格的商品在商場出現...
對鑽石方面的業務,具備產業鏈一條龍的優勢(從開採、切割研磨到販售)。
下圖為股票月線圖

2009年股價來到低點5.91美元,
若讀者當時買個幾張徽記的股票放到現在送給女友或老婆,
她可能比收到徽記的鑽石還開心!

市場的經濟狀況對奢侈品生意有很大關聯

雖然隨著地區性不同,會受當地政策影響(例:打貪政策)
但最主要還是受經濟好壞的影響最大,
況且,非民生用品的珠寶業很受季節性影響,
第四季營收就佔了全年營收的1/3以上,
若在最多假期的年底剛好經濟疲弱,購買力就會大受影響

下表是2014年兩家公司重要數據的比較,
括弧內代表與2013年成長或衰退,

補充:表格前三項單位都是百萬美元

由市場佔營收比可知,Tiffany是比徽記珠寶更全球化的公司,
但這卻是造成去年獲利大衰退的原因之一,
本來海外經營的成本就高出許多、又受強勢美元拖累,
(在國外買美元計價的商品會較貴)
Tiffany在去年的財報並不是很樂觀,
今年1月財報一公佈,股價就大跳空。
下圖為股票日線圖

即使如此,像Tiffany這種具有超久經營歷史的公司,
早已度過無數經濟嚴峻的時期、建立起牢不可破的的地位,
巴菲特也在金融海嘯過後的2009年承接了Tiffany2.5億美元的公司債,
這兩家公司的卓越產品,
在百年來不斷的受到名流擁戴,
不管是雜誌、電影還是各大典禮紅毯上面等等,
皆在巨星身上閃耀...
隨著M型社會態勢越來越明顯,
我們預估對奢侈品的消費還會維持保守型的成長。

各國政府對失業人士已經很難持續予以救濟,
財富是可以遺贈的,貧窮也是...
各國政府印鈔大賽不停,
一代會比一代還要更難往上爬。

我們只要帶著正面的態度努力奮鬥,
即使拼了10年、20年還是沒有達到財富目標,
但重要的是遇到挫折也不要氣餒,
接受並珍惜生活賜予我們的一切
有了健康的身體、愛我們的人,
其實不也已經擁有最棒的奢侈品了!
你說是嗎?

如果你喜歡這篇文章的話,
歡迎分享資訊給更多朋友知道,
謝謝你們的支持與愛護!
對現實的不滿與抱怨,大家都會有,但更重要的是「要如何面對問題」與「下一步的解決方案是什麼」?M型社會下,我們可以留下些更有意義的價值給下一代!

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奇怪的賭局悖論: 為何賭神、賭聖、賭俠都愛梭哈!? (Show Hand)

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在賭神系列電影裡,常常看到最關鍵的一刻,Show Hand!! 主角很帥氣地把檯面上所有籌碼推出去,將剩下的牌一次發完,一次定輸贏,多帥氣啊!

在實際生活裡,你一定不可能這樣做,萬一輸了就全沒了! 而凱利公式也告訴我們確實如此,最好的下注方式是根據機率、賠率計算出來的凱利比例下注,只有當100%勝率時才會全押。

然而,下面我們有一個推論,告訴你把把全押(100%),Show Hand才是最好,似乎證明賭神不愧是賭神,Show Hand才是王道!

考慮一場賭局勝率50%,賠率為2。(期望值為50%*2 + 50%*(-1) = 0.5)

假設玩1次,每次下注f 比例,則玩1次後的期望值為

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

當f=100%時,玩1次賭局有最大期望值1.5。

讓我們再看玩2次的case。每次下注f 比例,玩2次後的期望值計算如下。

根據二項式定理,玩2次的輸贏共有下面三種組合:

贏0次,輸2次的機率為0.5^2,押f 比例資產變為(1-f)*(1-f)

贏1次,輸1次的機率為2*0.5^2,押f 比例資產變為(1+2f)*(1-f)

贏2次,輸0次的機率為0.5^2,押f 比例資產變為(1+2f)*(1+2f)

將上面三種組合的資產乘上機率,可得期望值為(1+0.5f)^2。

當f=100%時,玩2次賭局有最大期望值1.5^2。

假設玩3次,每次下注f 比例,玩3次後的期望值計算如下。

根據二項式定理,玩3次的輸贏共有下面四種組合:

贏0次,輸3次的機率為0.5^3,押f 比例資產變為(1-f)*(1-f)*(1-f)

贏1次,輸2次的機率為3*0.5^3,押f 比例資產變為(1+2f)*(1-f)*(1-f)

贏2次,輸1次的機率為3*0.5^3,押f 比例資產變為(1+2f)*(1+2f)*(1-f)

贏3次,輸0次的機率為0.5^3,押f比例資產變為(1+2f)*(1+2f)*(1+2f)

將上面四種組合的資產乘上機率,可得期望值為(1+0.5f)^3。

當f=100%時,玩3次賭局有最大期望值1.5^3。

依此類推....這太神奇了,似乎不管玩幾次,把把全押的期望值才會最大。

事實上若賭局的機率為p,賠率為b,有興趣的讀者可自行推導一下,玩T次後期望值為

(1+f[p(1+b) - 1])^T

一樣當f=100%時,上述式子有最大值。

注意到要讓上式最大化,跟T無關,只要p(1+b)-1>0,也就是期望淨利是正,f 就要選100%。

這意味著,只要是有利可圖的賭局(也就是p(1+b)-1>0),那怕是只有一點點微利,你都要將你的籌碼全押下去。

因此,我們得到一個讓眾人跌破眼鏡的結論: 把把全押,才是王道。聖 盃 啊!

現在,下面兩個選項讓你選,你選哪一個?

1. 這樣的結論當然是錯的,但是上面的邏輯推演似乎沒有瑕疵,有人可以明確指出問題在哪嗎? 

2. 這的確是一般人錯誤的認知! 也就是只要有利可圖的賭局,那怕期望淨利是一點點微利,你都該把籌碼全押下去!?

星期二;一天一錠,效果一定,歡迎訂閱「幣圖誌Bituzi電子報」

許多人會以為這問題很簡單。事實上這個問題曾經讓牧清華困惑了很久! 看似簡單又明瞭的推演,卻違反了我們的認知,偏偏又說不出哪裡有問題!

歡 迎 大 家 共 襄 盛 舉,用 力 辯 駁,牧 清 華 非 常 期 待!

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。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊提供 》

爆炸多的資料選哪個好?HBase還是HDFS?

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大家好,貓大又來了!看到貓大,就代表一個禮拜又過去了。感嘆時間一分一秒的流逝,卻無法回到過去,只好努力活在當下,為未來創造這一秒的留影。不知道各位看倌是否與貓大一樣正在感嘆青春流逝得太快,不知道大家在上個禮拜留下了多少美好的回憶?
好,不裝文青了,不過我們今天要談的內容,還真跟時間有那麼一點點的關係。

在高頻交易系統中,最重要的一塊就是資料的累積。而歷史資料累積的完整,能夠提供強大的資料挖礦演算法一個強大的後盾,讓資料挖礦的過程中,完全無後顧之憂。但是,一天五個小時的開市時間,以每秒來計算,單一一種股票或期貨,就會有一萬八千筆資料,更別論還有其他的市場資料和技術指標等。那如此大量的歷史之料,要用什麼時光盒來保存呢?今天貓大會為大家介紹兩種技術,分別是Hadoop的HDFS(Hadoop Distributed File System)及HBase。


HDFS

HDFS﹝Hadoop Distributed File System , Hadoop 分散式檔案系統﹞是 Apache Hadoop 項目的一個子項目。
HDFS的特點為,可儲存空間超大的檔案(MegaBytes、GigaBytes、TeraBytes)。
允許連接多個分佈著資料檔案的Hadoop集群中所包含的節點,並且將那些資料檔案作為一個無縫檔案系統來進行訪問和存儲。
詳細介紹請至:http://hadoop.apache.org/docs/current/hadoop-project-dist/hadoop-hdfs/ExtendedAttributes.html

HBase

HBase是一個開源的非關係型分布式資料庫(NoSQL)。它是Apache軟體基金會的Hadoop項目的一部分,運行於HDFS文件系統之上,為 Hadoop 提供類似於BigTable 規模的服務。因此,它可以容錯地存儲海量稀疏的數據。﹝以上取自Wikipeida﹞
詳細介紹請至:http://hbase.apache.org/

HDFS、HBase在歷史資料儲存上的優缺點
在大量資料的存取的速度上,HDFS是占有優勢的,大量資料儲存於一TXT檔案,上傳至HDFS所花費時間,與HBase 上傳同樣資料量,同樣格式的速度相比,HDFS是較為快速的。﹝以HDFS檔案為TXT檔案,並分行,空格分列。及HBase 相同Rowkey,相同Column Family,但分Column Qualifier、Column Qualifier Value。為例﹞

HBase雖然非關聯式資料庫,但是在資料的搜尋上,還是強於HDFS,但若在資料的儲存上,能夠很清楚資料的位置的話,可以考慮採用HDFS,
如果需要修改資料,HBase會是較好的選擇。若當某筆資料存入後,後續還有可能修改,那HBase會是較好的選擇,不僅搜尋資料方便,修改資料也方便,還有timestamp標記不同時間所儲存的資料。相比,HDFS在修改資料上,就較為麻煩,因HDFS設計,無法直接在HDFS上做修改,必須先把資料所存放的檔案自HDFS下載下來,完成更改後再上傳,才可以完成修改的步驟。

如果各位看倌須要快速、大量、單一檔案的資料儲存,清楚知道資料的位置,不需要使用搜尋功能,並且資料儲存後,就不會再更動。那麼推薦您可以選擇HDFS作為您的資料儲存系統。
但若您需要搜尋功能,且有可能會常對資料做更動,貓大會推薦您使用HBase作為您的資料儲存系統。
但是事情並無絕對,最重要的是,找到一個適合您的系統的資料儲存方式。

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

實戰:富鼎(8261)

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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。

周日線圖

富鼎(8261)的周日線圖@2015.04.30


上圖為富鼎(8261)的周日線圖,上面是日線,下面是周線。

從富鼎的周線圖可以看到,該股在X以下組織中期底部,發動漲走三段,爾後於2014年上半年在Y以上組合短期頂部,發動跌走一段,在日線圖可看到,此跌跌至傷力作結束,買氣推升價位,先上來突破日線跌段的轉折高,在M以下橫組力量,再上來挑戰周段跌的轉折高,成功突破此高,於日線重組力量發動漲。

整體架構擁有整理勢周底,高檔組合的短期頂部發動跌,經過時間、幅度的滿足耗盡此跌勢力量,突破關鍵價A即表態買氣有能力挑戰頂部的高價,日線圖在L以下的重組相當有動能,2015.04.23完成力量,剩下切入點位的問題。

時刻線圖

富鼎(8261)的時刻線圖@2015.04.30


上圖為富鼎(8261)的時刻線圖,上面是時線,下面是刻線。

從前述周日線圖的整體架構可理解,第一個有機會的點位落在頸線確認,日線圖的L是預期弱回的觀察價,頸線確認的源點在於此價有經過熱絡交戰,倘若此價有買氣防守並重啟上漲,表達頸線確認成功,撐壓轉換,按源點理解,首要觀察該價有無多空交戰,這個問題可從時刻線找到答案。

2015.04.23在日線圖上完成力量,流程間有經過交戰,證據在刻線圖註記N的水平位上,2015.04.27弱回至此價有買氣防守是機會,切入後幾乎沒有低價,時間上僅橫向一日,次日開盤即有買氣湧入推升價位,快速脫離成本,此買點在點位的品質評估屬中上,慎選切點後,剩下就是多看,直到行情結束。

選股‧操作

選股的重點在技術架構,操作的重點在技巧點位,互動俱備買賣源點的倒線位,換算倒線值得到張數,當技術、技巧、資金法同步到位,按模型執行加碼、操作逆勢單、退場,可有效消除運氣成份的干擾,進出有據,內在自然平靜。

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。

賭神系列電影的三個重要啟發

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賭神系列電影是家喻戶曉、膾炙人口的老作品,近年在第四台無意間複習該系列影片的時候,可能是因為交易的層次提升,突然有所領悟,藉由本篇專欄將心得分享給各位讀者。

永遠拒絕篤定獲利的飄然感

當觀影者看到主角賭神的各種風采時,換個角度看他的對手,其實有個相通性,就是覺得自己穩贏,才會跟賭神梭哈,最後輸到甚麼都不剩,這鋪陳是許多博弈相關漫畫、小說的重要素材,這邊推薦系列漫畫給有興趣的讀者:

《開司系列》:賭博默示錄、賭博破戒錄、賭博墮天錄。

仔細觀察所有最後會贏的都會裝弱,所有最後輸到脫褲的都是以為自己必勝的,這是鐵支遇到柳丁(同花順)的道理,拿到爛牌只會輸盲注,拿到好牌就有許多種可能的結果,連穩贏的牌都有可能被換牌,考慮人性,沒有甚麼賭局是必勝的。

永遠不要梭身家

輸掉帶上賭桌的資金是極限,千萬不要拿身家來梭哈。

願意梭哈的前置動作就是篤定獲利的飄然感,如果沒有前者,自然就沒有後者,但如果真的忍不住要梭,最多就是以賭桌上的籌碼為限,因為坐對面的那位肯定也是同樣覺得必勝才會梭,不要入局押賭桌外的籌碼,自然就不會上當。

這個概念會讓筆者想到外匯保證金交易,這種金融商品因為跨國際,通常都是以輸掉戶頭內的資金為限,沒有追討延伸虧損,這也是最近瑞朗的暴衝造成外匯商FXCM鉅額虧損的原因,有興趣的讀者可以用Google查察相關資料。

賭神即市場

如果將賭神的存在性限定在人類世界,幾乎可以肯定是虛構的角色,但如果宏觀思考,其實賭神就是市場,只有市場買賣交易真實結果不會錯,有時裝瘋賣傻,其實只是在鋪陳佈局,輕視金融市場的結果,沒有例外都是悲劇。

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。

綜合前述三個重要的啟發,千萬別在金融市場梭身家,跟賭神梭身家非常危險,要看得懂買賣意正在佈甚麼局,隨勢者跟市場站同邊才有勝算,隨時留意市場的獵物在哪裡,如果找不到市場的獵物,請小心,自己可能就是市場的獵物。

多市場比對

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濾鏡 ( 濾網 ) 是許多交易者不斷鑽研的重心,用以篩選適合交易的時段,或是從反面來說用以去除不適合交易的區間,後者對於多數順勢交易者來說就是盤整。然而濾鏡的數量在於精而不是多,多則勢必導致系統過度最佳化 ( overfitting ),因而濾鏡的制定方式重要性相當高。且若與指標相較,它的重要性似乎有過之而無不及。我們將傳統既有的技術分析多空指標套入歷史資料後可以察覺:在成功發展的大型波段中,任何順勢指標都能夠帶著部位高飛,不同之處只是進出場先後。

許多交易者著眼在單市場內的數據分析,在單一市場中不斷找尋、統計提供給濾鏡所用的各類數值,但除了單一樣本外,多市場或多商品之間的掃描比對也是一個值得的著眼處,而且能提供更客觀的依據。

同一族群內商品的相關性都是較高的,例如不同國家的指數、黃小玉等農產品、各類金屬、短中長期債券等,但縱使長期走勢相關性高的商品間,日內或短期發展也往往大不相同。有趣的是,過去每一次的大型中長期走勢,都能夠歸因於同一個發酵效率低的單一因素,且交易者在持續發酵的過程中若能跟隨機械化交易的腳步持有順勢部位,必然能夠抓取可觀的獲利。例如 2008 年次貸引發的金融海嘯造成所有國家指數接連重挫、隨後美國聯準會量化寬鬆帶動市場揚升至今的數年多頭行情、Fed 終止降息與其他國家持續降息造成美元大幅升值,致使以美元計價的主要貨幣和商品價格重挫。在這種跨市場跨商品的共享趨勢中,價格發展總是最順利、且具有較長的時間持續性。

在過去數年間,許多國家的股市指數不斷刷新金融海嘯以來的高點,甚至是歷史新高:美國、德國、日本、中國、香港,包含近期的台灣。在這樣一個明顯的漲勢中,大部分具有多空雙向的交易系統獲利明顯集中在買進部位,放空部位相對具有的利潤空間較少甚至虧損。若交易者在系統內參照多個主要國家指數的數值,很容易歸納出全球股市正處於牛市或熊市,這種綜合數值的判斷準確性會比使用單一商品大週期計算的方式更高。

一個有效且簡易的方式是將多個不同國家指數作簡單平均計算,無須依市場的重要性給予不同權重 ( 若給予不同市場個別權重則為邏輯上錯誤 )。以 Multicharts / TradeStation 的 Easy Language語法為例,則為 ( Close of Data1 + Close of Data2 + Close of Data3 + … + Close of Datan ) / n。所得數值再加以平滑處理後會較任何單一市場的指數有更明確的趨勢性。同理,一樣的方式可以套用在非指數型商品 ( 使用簡單平均 )。

然而有了這個趨勢方向的參考,則可回套在單一市場指數交易使用 ( 其他種類商品亦然 ),利用的方式則有許多種,需要視交易者本身的邏輯而定,大致上可區分為多空判定和部位權重。多空判定的方式最基本應用便是指標開關,當指標與多商品 / 多市場綜合數值反向時關閉;另一種做法是將指標平移。以均線型態指標為例,若綜合數值為上升趨勢則將均線向下平移一個 Δ 值,反之綜合數值呈現下降趨勢則向上平移。其他既有指標 ( ex. RSI、MACD ) 與自設指標都可以做類似的調整。

除了指標外,綜合數值搭配部位變化也是一種能用來改善系統績效的方式。原則同上,當綜合數值與單商品指標同方向的時候將原部位加乘一個 > 1.0 的係數,或當相反時將部位乘以 < 1 .0 的係數,係數可為定值或浮動,後者優於前者。
大趨勢保護小趨勢是一個常見的交易概念,但在同一個商品或市場的 data sample 中存在了一樣的雜訊,因此若將同類型高相關性商品相互參照作為一個大型濾鏡,可以在指標方向中增添不少勝算。



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開發商品的交易系統 - 基礎篇 [39]佳慶離散指標

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佳慶離散指標(Chaikin Volatility,簡稱CVLT,VCI,CV)又稱“佳慶變異率指數”,是通過測量一段時間內價格幅度平均值的變化來反映價格的離散程度。
佳慶離散指標由馬可•蔡金(Marc Chaikin)提出,它的計算方法和離散比率(VLT)很相似,但佳慶離散指標中沒有考慮跳空缺口的作用。Chaikin Volatility指針同時配合移動平均線(簡單移動平均線、EMA、WMA)和Envelopes使用會效果更佳。

佳慶離散指標的計算方法
1、先計算n日的Range = High - Low=價差指數平滑移動平均:
REMAt = REMAt-1 + 2/(n+1) * ( Rt - REMAt-1)
2、計算n日移動平均的變動率:
Chainkin's Volatility = (REMAt - REMAt-n)/REMAt-n


價差指數平滑移動平均是將一段時間最高價與最低價之差進行指數平滑移動平均(EMA)所得出的數值。描述價格的波動程度的狀況有二種,一種是認為當股價向上時的波動程度將隨之上升,此種描述是認為價格上升時經常伴隨著成交量放大,這表示此 過程將吸引更多的市場參與者加入,而更多人的參與交易隱含著波動程度放大。另一種狀況則是認為觀察短期的價格走勢,則波動的訊雜干擾會較長期來得大。

佳慶離散指標的判研方法
離散比率能直觀地反映異常波動的情況,這可能是趨勢形成或反轉的先兆。
1、當價格上漲形態被破壞,併進入區間盤整狀態,此時CV曲線處於頂部(高水平位置)。
2、區間盤整或區間被突破時, CV曲線通常處於底部(低水平位置)。
3、價格上漲時Chaikin Volatility指標的數值將隨之上升。
4、當價格將要到達頂部時,會出現突然加速上升的現象。
5、當市場漸漸無力時,反轉行情的可能性增高,會出現急速下降的現象。

本篇我將此指標作了一些修正與變化
1.計算基準由振幅(Range)改為真實區間(TrueRange)
2.指標以突破近期高低搭配價格突破近期高低作進出


{系統參數與變數}
input:ExitType(2);
inputs:NBarL(23),NBarS(13),TradeProfit(0.025),TradeStopLoss(0.025),ATRs_L(10.78),ATRs_S(6.4);
vars: IsBalanceDay(False),MP(0),PF(0),PL(0),HLRange(100);
input:Len(10),Shift(5),HB(1.2),LB(0.3),Length(10),HighBar(3),LowBar(3);
Vars:TRvalue(0),TRCV(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 TRCV }
TRvalue = TrueRange ;
Value2 = Xaverage(TRValue,Len) ;
if Value2[Shift] <> 0 then TRCV = (Value2-Value2[Shift])/Value2[Shift] ;

{指標突破近期高點搭配價格突破近期高點作多}
if MP <> 1 and TRCV Cross over Highest(TRCV,HighBar)[1] then
Buy next bar at Highest(High,HighBar) stop ;
{指標跌破近期低點搭配價格跌破近期低點作空}
if MP <> -1 and TRCV Cross under Lowest(TRCV,LowBar)[1] then
Sell next bar at Lowest(Low,LowBar) stop ;

{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 60 min K 多空留倉 交易週期 2005/2/1~ 2015/1/31 交易成本 1200




使用真實區間 ATR的用意在於當策略應用的週期變小,只有 Range本身的計算比較容易失真,在其原有的指標數值突然的急速上升,與後續的漲跌規則不容易抓到規律性
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