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相關網頁:《價格波動率突破系統的原理與實作》、《包寧傑帶狀各種指標》、《EBBBRO價格波動率突破交易系統 》。  

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我的「價格波動率突破系統」係依據「包寧傑帶狀操作法」一書中所述「交易系統I-價格波動率突破」發展出來,本文列出該書原文與本人實作的對照。(以下黑色字為「包寧傑帶狀操作法」一書中的原文,棕色字則為我的注解。)

擠壓辨識

  價格本身沒有循環,也不能被預測,但價格波動率則存在循環。價格波動率存在著「物極必反」的現象,偏低價格波動醞釀著價格波動轉強的契機。

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  依據【胡立陽的「農夫播種術 」】,認為這種機械式的加減碼策略,將是所有股票操作的無上心法,投資人只要抓到一檔飆股,透過不斷的加碼擴大部位,就能大賺小賠成為股市贏家。

  此時,我們不禁有一個疑問,那萬一我都抓不到飆股呢?或是正常情形下一般人抓到飆股的機會不會超過10%~20%股,那結果會如何?因此,我們將測試分成三種模式:

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  在有關「陰陽線」的研究當中,有些書(如強力陰陽線、酒田戰法)會加上統計資料,不過我的看法是,這些統計資料可能並沒有任何價值(如下「傳統陰陽線的弊病」一節) ,本人希望以交易系統的概念重新測試這些陰陽線型態的績效,並將之轉化成完整的交易系統,據初步測試,傳統的陰陽線威力言過於實,最後歸納可用的型態不會超過九種,故曰「陰陽九式」。

  即使是失敗的交易系統,也可以舉列一大堆的成功案例。小心那些沒有回溯測試資料的「西瓜」投資法,當然,有回溯測試的更要小心,因為那可能是更高明的騙術。世道艱難,唯一可以依靠的只有你自己。

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以下摘自「機械化交易新解:技術指標進化論」(作者:杜昭銘 )。

以下使用韋爾達標準型判斷法。

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  箱型理論為尼可拉斯‧達華斯在「一生作對一次投資」一書中所描述,簡述如下:

  1. 明確的箱型建立後,突破箱頂買進,跌破停損。當新箱型確立後,追蹤停利點移至新箱型底部。當次買進的停損點為跌破箱頂1%。

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  本文說明如何實作在《黃金律:買進強勢類股中的最強勢股票》一文所述的投資哲學。

蒐集類股資料

  可從產業基本面的觀察,研判有哪些類股將會有機會,比如:「日幣貶值概念股」、「第三方支付概念股」、「物聯網概念股」、「電動車概念股」...,同時蒐集齊相關的股票。然而,這些都只是你的「見解」,而股市裡面最不可相信的的就是「個人的見解」,基本面務必獲得技術面的驗證。

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  價值投資沒有什麼不好,只是適合採用的時機相隔太久;但如果時機來臨,那麼你應該可以利用它賺到大錢。有些人老是談「逆向操作」,難道逆向只是一種心理感覺還是有一套嚴謹的方法?以下係參考「反向操作實戰策略」(Contrarian Investing -- Anthony M. Gallea & William Patalon III 著,羅耀宗譯(寰宇161))中所述的方法,(我稍微有一些修正),同時有台股實作的方法以及實際應用績效表。

反向操作實戰策略

買進訊號

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KD

  先求RSV(Raw Stochastic Value)=(C_n-L_{n})/(H_{n}-L_{n}) *100

  其中C_n代表第n日的收盤價, L_{n}代表最近n日內的最低收盤價,H_{n}代表最近n日內的最高收盤價。

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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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  「大量強勢股交易系統」主要是依據「包寧傑帶狀操作法」一書中所述的「順勢系統」,如下:

  「方法II順勢系統藉由技術指標的強度確認價格訊號,藉以判斷新趨勢的誕生。舉例來說,如果價格逼近包寧傑帶狀上限,呈現強勁走勢,而且技術指標也顯示對應的強勁表現,這或許預示著一波上升趨勢的開始(圖 19.1)。前述說法當然也適用在相反情況(圖19.2)。原則上,這只不過是方法 I (價格波動率突破)的變形,藉由MFI提供確認訊號,但不需要「擠壓」做為前提條件。這種方法往往能夠預先顯示方法I的訊號。

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  一個交易系統除了選股條件以外,要進場之時可能還需要另外的「進場篩選規則」。比如說,我的「大量強勢股交易系統」其選股規則如下:成交量>500張且 大於5日均量的2倍、MFI >= 75...,至於是否買進,則有另外的規則:「5日內若收盤價高於大量日之收盤價3%則以收盤價買進」

  「進場篩選」是交易系統普遍被應用的策略,在使用時該交易系統時絕對不能忽略它。

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  「適當使用最佳化所得來的參數值,應該能夠增加未來在實際交易時獲得優良績效的可能性」克提斯.M.費斯舉了一個例子,不同的標準差設定在十年的測試期中,其績效相差八倍。

  若能正確使用,則最佳化是件好事,因為能夠了解績效如何隨參數而改變,總比忽略它們要好。檢視績效如何隨參數而改變,能夠看出該績效是來自於隨機效應或曲線密合,還是真正來自於某系統的優勢

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以下「」者為摘自「交易策略評估與最佳化」/Robert Pardo

搜尋定義

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  單純就是美,但如果單純過頭,可能就只是過於簡化而脫離現實。關於出場點,有些人可能想,何必那麼麻煩,任何時候,往下跌8%就賣,這可能就犯了過於簡化的毛病。

  綜觀大多數名家的出場策略,大都包括兩種以上的不同策略。以歐廉‧威尼爾為例,其出場方法其實甚為複雜,如下:

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  R期望值由凡‧沙普博士所提倡。R期望值可用來比較兩個獲利相當的系統,風險比較小(R比較大)的比風險大的為優。

   R = 獲利 / 起始風險。如果獲利為$1,000,甲系統的起始風險是$1,000,則R=1R,乙系統的起始風險是$500,則R=2R;顯然乙系統較優。

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