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  有關最佳化的討論,請參考《最佳化的必要性》、《最佳化-優先步驟搜尋法》,我們使用「最佳化-優先步驟搜尋法」來做brdn60的最佳化。

  首先我們必須決定「目標函數」,亦即如何衡量測試的績效?效率仍然是我們的考慮,因為我們可以使用幾個不統的系統來增加「機會」,所以短期內的績效比較重要,此外根據經驗,波段系統的績效很難從技術面獲得,那通常必須搭配基本面的選股,所以開發成短線系統比較有可能成功。「季期望值」是衡量效率的「目標函數」。

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  brdn60(BreakDown-ma60),跌破季線放空系統。

  首先描述系統藍圖。

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  加減碼有各種的模式,為方便加以覆載重寫,我們將其獨立為個別的函式。incrementStock()為加碼處理程序,decrementStock()為減碼程序。 ssd 中已經實作簡單的「農夫播種術」的加減碼程序,即:

  lastBuy+5%=加碼, lastBuy-3%=減碼。lastBuy為最後買進或出場價格。

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  以下說明幾個務必了解的成員變數。

ResultSet

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  Java 提供非常多的方法來完成同一件事情,有時候反而把人搞混了。現在我們來探討兩個經常在作的格式化輸出:四捨五入與時間。

四捨五入用法

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  以下示範如何繼承ssd來製作新的交易系統。由以下範例可看出,覆載重寫的方法都是單純的幾行程式碼而已,複雜的程式碼已經隱藏在ssd父類別中。

  下例為 lvstg(大量強勢股)的全部程式碼,使用兩組參數,一為不加碼,一為ADD_MAXTIMES=6,測試其績效之變化。本文說明實作相關的程式、debug報表、統計報表、交易明細表以及人工驗證。

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   setSale()函式用來判斷出場日期與出場價位。包括以下四大部分:

  1. 出場判斷

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  每一組參數,每一個期間,每一次(隨機選股時會有30次)的交易,會產生一筆績效統計。

統計檔

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  交易最重要的訣竅,不是你預測得有多準,而是你的報酬-風險比率好不好。而你的交易系統好不好?是決定於你的系統期望值高不高?同時交易機會多不多?以及其他考慮因素。

  記住,某一單筆交易的獲利佔了所有交易獲利的大部分,這往往是良好系統的共同特色,你不需要期望每一筆交易都有高獲利,一般的時候小賺小賠是正常的。

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 DatabaseMetaData用來取得資料庫的所有資訊,譬如:有哪些TABLE? ResultSetMetaData則用來取得一個ResultSet的所有資訊,包括欄位名稱、資料型態等。

 以下提供一個函式 dumpResults(),可以印出任何一個ResultSet的內容,包括:欄位名稱、欄位內容以及依不同資料型態作格式化輸出等。

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  本節說明[FIRSTSTOP_CRI]、{MAXDROP_CRI]、[CHG_CRI]、[STOP_MA]、[FILT_MA]等參數。

  根據「多重出場點」的理論,我們通常不會只設計一種出場方法,大約有以下幾種出場法:初始停損點、浮動停利點、高點回落出場點、依據大盤出場點,還有之前在「如何避免走勢顛簸的股票」、「交易系統中的時間要素」所述的其他特殊出場點。

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  本文討論 [HOLDDAYS_CRI]、[MIN_PROFIT]等參數。

  李佛摩曰:「使用關鍵點預測市場走勢時最須牢記的一點是:股票越過關鍵點之後若不能展現出其應有的表現,即應視之為必須要留意的危險信號。...」(參考「李佛摩之時間要素」)

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以下摘自「傑西‧李佛摩股市操盤術」

時間是交易構成要素

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  本節討論 calcTotProfit()、chkMinProfit()函式。

  老胡說,如果買了就跌破3%,賣了又馬上漲3%,你就是碰到走勢顛簸的股票了,最好就把它賣掉。不過,這似乎有一點主觀的判斷,而且若要使用程式加以測試,則必須明確定義「何謂顛簸」,不能使用「感覺」。

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  setBuy()為初步篩選後所有股票的進場篩選,其中還包含如避免重複與漲幅過大等等機制,其內抽象函式 getBuyPrice() 僅為簡單的單一股票之進場篩選,如符合則傳回 true,同時設定成員變數 buy_price 與 buy_date,傳回後將其寫入測試明細擋中。

ssd.class

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