極值判斷 - 模擬與交易.4

閱讀時間約 1 分鐘
Tick Trading Statistics Tool
1. 這個透過常態分配亂數模擬表,目的在提供極值判斷的臨界數值
2用法 :
A.取8支日K資料,連同高、低、收共計24筆,並將其標準化
B.問題 : 當下的最高價若為8支以來最高,則想要進一步判斷是否為大波動
C. 對24筆資料取出最大、第二大、第三大、75分位(Q3)、高標(前12大數字的均值)、均數、中位數(Q2)、低標(後12小數字的均值)、25分位(Q1)、第三小、第二小、最小的對應數值,共計12個統計式
D. 分母定義 :
mmRange=最大-最小
ssRange=第二大-第二小
ttRange=第三大-第三小
qqRange=Q3-Q1
E. 分子定義 :
Max-S = 最大-第二大
Max-T = 最大-第三大
Max-Q3 = 最大-Q3
Max-upMean = 最大-高標
Max-Mean = 最大-均數
Max-Q2 = 最大-中位數
Mean-Q2 = 均數-中位數
F. 利用常態分配亂數,模擬10萬次,產生極值新創造的價格空間與母體數據的距離比值。以下表為例,0.2794之意即為8日以來24筆高、低、收數據的(最高價-次高價)/(最高價-最低價)統計式,只有5%的機會超過27.94%這個比例。
實務上,日K棒資料若有看到超過該水準值,可以判斷出現異常的新高、新低價格,次日可以實施追漲殺跌策略
比例% : 極端值創造的差值 / 母體數據的距離
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1. 假設每筆成交價與前一筆成交價的差距只有三個情況 : +1、0、-1個跳動級距(Tick),且每個情況出現的機率相同 2. 假設成立之下,試問在95%的信心水準下,觀察50筆成交價之後,累積漲跌點數(Tick)的合理區間
為價格找尋支撐壓力的意義為何? 這是一個不容易回答的問題,我先透過列舉CDP、DeMark、三關價、樞紐價等四個常見的支撐壓力計算方法,來了解彼此間的相同點與相異之處。
金融交易的古老名言 : 掌握波動,創造財富、 預測方向,傾家蕩產、 本多常勝,本少拚勇、 富貴在天、智者常思。 Kaufman的概念也很直覺,甚至可以作為逐筆Tick交易的策略範本,意即累積移動的淨距離與總計的移動距離比值,以此作為波動大小的判斷依據
簡單的均線排列加上一個拉回等待買進的條件,運用平均真實區間作為波動度的衡量依據,並以此做為停利目標、停損目標與條件式損益兩平出場策略
ADX這個指標可以同時衡量波動度與行情方向,也因為內在的出頭落尾設計邏輯可以多方變化(利用創新高、創新低的動能,作為多空力道的判斷依據),長久以來就是模組開發練功的第一步
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