包寧傑帶狀操作法 / John Bollinger

重點摘要

  ◆ 一旦與其他技術指標配合運用,包寧傑帶狀的眞正功能才會顯現出來。

  ◆ 採用多個確認指標,絶對可以提高成功機率 。可是,多重共線性(multi-collinearity)是一種可怕的陷阱--多種技術指標,它們實際上包含很多共通要素,卻被視爲可以提供獨立訊號的指標。

  ◆ 成交量指標與人氣指標特別值得考慮,能夠提供額外的資訊,而且不容易造成多重共線性的問題。

  ◆ 技術指標還存在另一種危險性質,那就是拍馬屁的狗腿傾向。使用者瀏覽一大堆技術指標,直至找到某個能夠確認其看法的指標爲止。心裡,已經打定主意進行某筆交易,然後才到處尋找支持的證據--態度顯然不正確--這正是狗腿子鋪下的天羅地網。

  ◆ 進行交易之前,預先決定你準備採用的技術指標,並且建立分析樣板。

包寧傑帶狀指標

標準差

  一群觀察值與平均數之差,稱為離均差,各離均差之平方的平均數(即變異數)再予開方所得即為標準差。

bb參數-1.gif 

  次數分配屬於或近似常態分布時,以平均數為中心,上下各增減一個標準差範圍內之次數占68.27%,各增減二個標準差及三個標準差範圍內之次數如次:

bb參數-2.gif 

帶狀上限、下限

  中心線,通常取月線。技術分析上的參數,比如20,2意指20期兩個標準差。

  帶狀上限 = 中心線 + 標準差 * 2

  帶狀下限 = 中心線 - 標準差 * 2

  以下的參數並無任何準則,只是一種經驗值。就像價格的帶狀參數一般使用20期,2個標準差。

 

技術指標

期間長度

帶狀寬度

9期RSI

40

2.0

14期RSI

50

2.1

10期MFI

40

2.0

21期II

40

2.0

高度指標%b

  距離下限的高度

  %b = (最近價格 - 帶狀下限) / (帶狀上限 - 帶狀下限)

帶寬指標

  帶寬指標 = (帶狀上限 - 帶狀下限)/帶狀中心線

擠壓(SQUEEZE)與壓縮天數

  此是帶寬指標的運用,當帶寬越小時,表示價格波動越小,一旦出現擠壓狀態,就要留意突破現象。

  「此處還有另一項參數設定:擠壓的回顧期間。回顧期間愈長 --預設值是六個月--壓縮程度愈大,爆炸的潛在威力也愈可觀。可是,擠壓的發生頻率也會相對較少。任何東西都一樣,魚與熊掌不可兼得。」(包寧傑帶狀操作法)

包寧傑帶狀與其他技術指標

  一旦與其他技術指標配合運用,包寧傑帶狀的眞正功能才會顯現出來。我們在此討論成交量技術指標,比較價格在帶狀內的走勢與指標行爲(圖17.1) 。

 

  價格/技術指標之間的比較,或許可以提供經過確認或不能確認的結論。舉例來說,假定價格走勢漫步包寧傑帶狀上限,技術指標同時顯示強勢表現,這是上升趨勢將繼續發展的確認訊號(圖17.2) 。假定你持有多頭部位,如果價格觸及包寧傑帶狀上限 這是需要考慮賣出的可能情況--應該參考技術指標--如果技術指標的表現足夠強勁,價格觸及帶狀上限的現象,可以用來做爲多頭部位繼續持有的確認訊號。(反之,如果技術指標的表現強度較弱--相對於價格前次觸及帶狀上限的對應情況 可以視爲早期警訊。)

  如果價格觸及帶狀下限,但技術指標呈現強勢,前述的觸及走勢顯然得不到確認,反而代表典型的買進機會(圖17.3)。舉例來說,你打算買進某支股票,在所追蹤的股票當

 

中,你發現某支股票觸及帶狀下限,但對應的成交量擺盪指標顯示正值,這就是可能發生趨勢反轉的買進對象。如果這是第二度觸及帶狀下限,就可能形成W底排列,你應該尋找足夠的證據顯示反轉型態已經完成。在這種情況下,你只需要等待盤勢轉強、確認反轉的訊號。

  如果價格觸及帶狀邊緣,但技術指標呈現中性,那就沒有明確意義(圖17.4)。假定你持有多頭部位,價格觸及帶狀上限,技術指標顯示中性讀數,不妨把當時的狀況視爲警訊,調緊停損,提高戒備。一旦技術指標呈現負值,那就是明白的賣出訊號。

 

  某些情況下,價格漫步帶狀上限,但技術指標呈現強勢。圖17.5就是一個典型的例子,在延伸性的漲勢中,價格數度觸及帶狀上限,每次觸及所伴隨的技術指標都顯現強勢。在趨勢發展接近頭部的階段,價格每次觸及帶狀上限,技術指標都持續轉弱,這代表一系列的警訊,直到你最後眞正賣出爲止。

  強勢股通常很難繼續持有。當強勢股不斷觸及包寧傑帶狀上限,繼續保有多頭部位實在是一種精神折磨。可是,如果技術指標能夠提供強勢的確認,那麼股票表現可能因爲懷疑而受惠。

 

  前文曾經討論如何運用包寧傑帶狀來釐清M頭與W底排列。透過這種相對架構,你能夠在M頭或W底的後半階段採取逆勢行動,即使M頭的第二個峰位創絶對新高,或W底的第二個谷底創絶對新低。關鍵在於相對高點或相對低點;換言之,高點或低點是根據包寧傑帶狀來決定,並不考慮絶對價格水準。現在,我們準備提出第二個濾網,一種能提升行動信心的技術指標。

  讓我們利用W2底部排列來說明。假設第二隻腳創價格新低,但當時沒有如同第一隻腳 一樣跌破對應的包寧傑帶狀下限。就相對意義來說,這相當於W4底部排列,應該準備在第一個強勁走勢中買進(圖17.6 ) 。當價格創新低之後不久,

 

買進股票需要很大的勇氣;可是,如果提供確認的技術指標當時沒有創新低,應該可以加強買進的信心。在這種情況下,我們有兩項正面訊號:第一,相對於包寧傑帶狀來說,價格沒有創新低;第二,技術指標提供確認。第三項確認訊號可能是:價格上漲而成交量超過平均水準,或價格交易區間超過平均程度。

多重共線性

  這自然引起一個疑問:如果兩個確認指標優於一個指標,爲什麼不採用三個或四個確認指標?當然沒有什麼理由不行。事實上,採用多個確認指標,絶對可以提高成功機率 。可是,如果這些指標屬於共線性(collinear)指標,那就有問題了;換言之,如果技術指標都唱相同調子(譯按:

 

這是說技術指標的性質非常類似,在特定情況下原本就會提供類似訊號,但使用者誤以爲相同結論意味著結論非常可靠。舉例來說,在特定情況下,動能指標基本上都會提供類似的訊號;所以,如果你看見五種動能指標都出現類似訊號,這並不代表五種相同訊號就比較可靠。) 。多重共線性(multi-collinearity)是一種可怕的陷阱--多種技術指標,它們實際上包含很多共通要素,卻被視爲可以提供獨立訊號的指標。很多倒楣的交易者被這種陷阱吞噬,某些人甚至不知道自己怎麼死的。

  我們很容易避開多重共線性的陷阱,只需要發揮一點自律精神。每個類別內只挑選一種技術指標;例如,一種動能指標,一種趨勢指標,一種成交量指標,以及其他等等(表17.1)---有點像美國境內的中國餐廳,點菜單只能由第a欄選一項、由第b欄選一項 不可以彼此互換。如果採用三種動能指標,就會遭逢多重共線性的問題:它們都根據共同的資料來源,歸納出共同的結論。在中國餐廳裡,如果服務

注:本人整理

類別

指標

可採用

動能

變動率,隨機(KD)

KD

趨勢

線性回歸, MACD,  增加:趨向指標(DMI)

MACD,DMI,SAR

人氣

統計調查, 賣權-買權比率

AR/BR

成交量(開放式)

盤中強勢(II), 承接/出貨(AD)或累積/派發(AccumDist), 增加:修正OBV(VA/D)

VA/D

成交量(封閉式)

資金流量指數(MFI), 成交量加權MACD, 增加:成交量比率指標(VR)

MFI

超買/超賣

商品通道指數(CCI), 相對強弱指標(RSI), 增加:威廉指標(W%R)

RSI,W%R

 

 

人員盡職的話,就不會接受這種點菜單,但電腦交易軟體恐怕沒有那麼聰明。當然,同一類指標之間如果不存在顯著的相關性,因此就不至於構成多重共線性的陷阱。但是,指標之間是否存在顯著相關性的問題,需要經由統計檢定嚴格分析;所以,除非有絶對的必要性--例如:不能取得其他類別的指標(這種情況下允許取代,但必須付出代價)一一否則儘量不要這麼做。

  成交量指標與人氣指標特別值得考慮,能夠提供額外的資訊,而且不容易造成多重共線性的問題。爲什麼?因爲這些指標經常會引進新的自變數;換言之,這些變數沒有出現在其他指標内,所以發生多重共線性問題的可能性很低。動能指標與趨勢指標都是直接根據價格資料計算,多少已經反映出我們觀察價格走勢圖的結論,所以它們提供的幫助往往不如成交量指標或人氣指標。

狗腿子傾向

  技術指標還存在另一種危險性質,那就是拍馬屁的狗腿傾向--根據dictionary.com的解釋--「個性卑鄙、自私自利,習慣奉承有權勢的人,藉以某取自己的利益」 關於技術指標,你最不希望的就是拍馬、奉承的個性,只曉得迎合你的意見,說一些你已經知道、甚至你希望聽到的話。在什麼情況下,這類指標最容易造成傷害呢?使用者瀏覽一大堆技術指標,直至找到某個能夠確認其看法的指標爲止。心裡,已經打定主意進行某筆交易,然後才到處尋找支持的證據

 

--態度顯然不正確--這正是狗腿子鋪下的天羅地網。爲了避免這類陷阱,應該預先決定所採用的方法或工具,絶不因特定交易機會而改變。當然,某些情況下,或許可以參考其他適當的技術指標,但不應該幫「結論」找「證據」。

  尋找交易對象之前,就應該決定你準備採用的指標,並且完成測試,這點非常重要。決定分析工具之後,應該建立一套分析樣板,圖17.7就是基本樣版的範例,由三個部分圖形構成。最上端圖形包括價格K線圖,以及包寧傑帶狀與50天移動平均,縱軸採用對數刻度。對數刻度使得走勢圖上任何位置的相同垂直距離,都代表相同的百分率變動,方便於比較·K線圖強調開盤價與收盤價之間的關係,包寧傑帶狀

 

可以界定高點與低點的相對意義,50天期移動平均可以反映趨勢。最上端圖形另外還繪製相對強度指標(relative strength)--股價相對於S&P 500的走勢(譯按:「股價」除以「S&P 5001)--但採用的座標刻度不同。相對強度指標顯示個別股票相對於大盤的表現。圖17.7的中間圖形,是繪製爲擺盪指標格式的21大承接/出貨指標(Accumulation Distribution) ,我們藉由這項指標來確認價格走勢。最下側的圖形,則把成交量表示爲50天均量的函數,有助於釐清價格型態。

  圖17.8是另一個分析樣本範例,也是由三部分圖形構成。最上端是採用對數刻度的價格K線圖,另外還有算術刻度的承接/出貨指標;中間是「移動平均收斂/發散指標」(moving average convergence / divergence ,簡稱爲MACD) ;最下端是常態化成交量(normalized volume)。

  根據自己的分析方法建立操作樣板之後,就可以開始尋找符合根本條件的交易對象。擬定決策的過程中,絶對不該考慮外部或未經測試的因素。如果不能遵循預先設定的操作樣板或某種嚴格方法,就可能被情緖左右而失敗。進行交易之前,預先決定你準備採用的技術指標,並且建立分析樣板。

  關於如何挑選技術指標、設定操作樣本,以及如何嚴格執行,有一點非常值得注意,那就是技術指標的挑選必須遵守第一原理--瞭解技術指標爲何有效,並且在測試之前就

 

已經對於測試結果有所預期 。對於所採用的技術指標,如果不太熟悉或不太瞭解的話,一旦遭遇困境或行情過度炙熱,很可能就會喪失信心。在情緒緊繃的情況下,我們的行爲經常會失控。除非你對於自己使用的方法具備最高信心,否則情緒一旦激盪,就不可能繼續把持應有立場。

  本書討論的所有工具與技巧,都完全依據第一原理。換言之,它們都建立在市場的根本事實基礎之上,而且它們的驅動力量完全被瞭解。讓我們觀察一個例子,這套技巧就是源自於第一原理,基本概念爲:「價」是「量」的先行指標(注:應是錯誤,「量」是「價」的先行指標)。在價格盤底期間,可以根據前述概念來比較成交量與50天均量,在底部完成、價格突破之前,按照道理說,應該有「價」漲「量」增的現象。所以,可以根據這套推理設計種技術指標,然後進行測試,觀察我們的理論是否正確。如果我們的看法沒錯,技術指標確實呈現預期行爲,就可以採用這個概念。某些第一原理的忠誠信徒認爲,絕對不該修改最初的格式,但我認爲沒有必要這麼頑固。測試過程中,在某種程度內從事最佳化( optimization ) ,然後抱著謹慎的態度進行調整,避開一些可能的陷阱,那就應該沒問題。

 

最佳化

  最佳化的相關議題,顯然已經超過本書準備處理的範圍,但任何有關技術指標與交易系統的討論,都不可能完全避開這個主題。最佳化程序佈滿可怕的陷阱,即使是最精明的投資人也難免受害。最佳化是一種有用的工具,但經常被濫用,而且是不知不覺的濫用。濫用的結果,使得最佳化程序只不過變成過去資料的精確陳述,不再是預測未來的有用工具。這也是前文討論的.種拍馬、奉承陷阱。

  所謂最佳化程序,就是尋找某特定方法的「最佳」參數值。現在,最佳化程序都由電腦執行,但在個人電腦普及化之前,這種程序是透過手工計算、最單純、最常見的最佳化程序,發生在移動平均穿越系統(moving-average cross-over ) 。此處,我們希望最佳化的參數是移動平均長度。首先,設定一個較短的均線長度,根據過去某段期間的歷史價格資料,標示移動平均穿越系統在該期間內提供的所有買進與賣出訊號,計算這些訊號的獲利能力、交易筆數、最大損失、最大獲利 等評估因子 然後,採用一個稍長的均線長度,再計算買、賣訊號的獲利能力、交易筆數 等。總之,繼續調整均線長度,重複計算買、賣訊號的交易結果。

  然後,把所有的結果編列爲表格,尋找獲利能力最高的移動平均長度參數值。

  對於一般實務運用的交易系統,最佳化程序都非常複雜。舉例來說,假定某套系統採用包寧傑帶狀與一項技術指標,如果我們按照2的倍數來設定移動平均長度,那麼10期到50期之間總共有21種可能長度;同樣的,如果按照2的倍數來設定技術指標計算期間,4期到20期之間總共有9種可能性--於是就産生21×9-189種不同參數組合。接著還必須考慮帶狀寬度與技術指標門檻,假定各爲3種,總共就有189 × 3 × 3-1701種不同參數組合。所以,我們瞭解實際測試的複雜程度

  分段( sectioning )可以避免最佳化程序的常見錯誤:套入曲線;換言之,所設定的最佳參數值只適用於測試資料把準備測試的歷史期間劃分爲幾段,每段都進行獨立的測試。舉例來說,假定我們準備測試的歷史期間爲十年,由1990年到1999年,最佳化程序可以分別在三個不同的三年期內進行,每期的第一年做爲助跑期,最佳化程序執行於第二年與第三年(譯按:交易訊號完全來自第二年與第三年,第一年助跑期只提供資料一一舉例來說--在第二年初,計算移動平均顯然需要利用第一年的價格資料,「擠壓」也需要用第一年的資料,所以第一年至少有某段期間不適合提供交易訊號) 。三個不同的三年期爲1990年~1992年、1992年-1994年與1994年-1996年。在這三個不同期間分別完成最佳化程序之後,可以決定三組最佳參數值,然後利用1996年-1999年的歷史資料,測試相關交易系統的績效;同樣的,1996年只做爲助跑期,實際測試則利用1997年-1999年的資料(請注意,實際測試進行的1997年、1998年與1999年,完全沒有與最佳化期間重疊)。如果交易系統確實有效的話,三組參數值的測試結果應該很類似;類似的程度愈高,意味著把這套系統運用到將來的成功機率也較高,這也就是所謂的交易系統「穩健性」( robustness )。

  另一個辦法是把測試對象劃分爲幾種性質不同的組別,例如:績優股/投機股、成長導向/價值導向、小型股/大型股、低價股/高價股 等。然後觀察測試結果是否具備致性。總之,我們希望交易系統與參數值具備預測或分析能力,不是單純根據已經發生的資料所歸納結果;此外,也希望它們能普遍試用,不是只適用於少數股票。最後,我們必須測試參數值是否禁得起考驗,是否具備穩健性:變更參數値,幅度不要太大,但必須足夠明顯,然後重新測試。如果交易系統夠穩健,測試結果也應該差不多。舉例來說,如果20期的結果最理想,那麼18期與22期的結果也不應該太差。

成交量指標

  第一類成交量指標包括能量潮(OBV)與成交量-價格趨勢(V-PT) ,它們是根據每期價格變動來計算。OBV考慮收盤價上漲或下跌, V-PT考慮價格變動%。第二類包括正值成交量指數(PVI )與負值成交量指數(NVI),其計算公式的邏輯結構剛好與第一類相反。這類指標是以成交量變動程度來分析價格,不是以價格變動程度來分析成交量。舉例來說,唯有在成交量下降的期間,NV1才會變動。第三類指標考慮期間內的資料,這類指標包括盤中強度與承接/出貨,前者考慮收盤價在價格交易區間的相對位置,後者考慮最高價與收盤價在價格交易區間內的相對位置。這些指標沒有考慮先前期間的資料。第四類指標是把成交量資料運用到其他既有的指標。這類指標包括資金流量指數(MFI)與成交量加權MAC D (VWMACD) ,前者屬於韋達(Welles Wilder )的相對強弱指數(RSI)的變形,後者屬於吉拉·亞伯(GeraldAppel)之MACD的變形。換言之,既有的價格技術指標納入成交量資料,結果變爲經過成交量加權的價格指標,分析功能更強(表18.3)。

  在目前的市場環境中,第三類盤中,結構指標與第四類成交量加權指標的用途似乎最廣,也是我們準備討論的主題(但Pv1也頗值得留意)。

  本章討論四種成交量技術指標,在某種程度範圍內,它們之間不存在顯著相關性。雖然承接/出貨指標與盤中強度指標都採用單一期間內的資料,但它們的計算公式與自變數都不相同。MFI實際上是反映成交量的動能指標(momentum indicator) , VWMACD則是成交量加權的趨勢指標(trend indicator) 。如果這些指標提供的訊號彼此一致,可以把它們視爲相同指標;如果訊號彼此矛盾,就必須就每種技術指標的觀念架構冷靜思考。

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