MC模組開發.12

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這是一個打分數的概念,為多頭、空頭的力道打分數,相較於前述的面積概念,這是一個更原始、更容易理解的想法,這種打分數的邏輯有很多優點,應用範圍也很廣,先來看一段程式碼
Vars:BullPower(0),BearPower(0);
If Time=Sess2EndTime then begin
BullPower=0;
//震盪類指標發出多頭的個數
If RSI(High,9)>75 then BullPower=BullPower+1;
If RSI(High,12)>75 then BullPower=BullPower+1;
If RSI(Low,9)>75 then BullPower=BullPower+1;
If RSI(Low,12)>75 then BullPower=BullPower+1;
......
//型態類發出多頭的個數
If HighD(0)>HighD(1) then BullPower=BullPower+1;
If HighD(1)>HighD(2) then BullPower=BullPower+1;
......
//動能類
//支撐壓力、通道類、均線系統
//......,以下數萬行程式省略
Print(Date,",","BullPower",",",BullPower:0:0);
End;
這個模組於每天收盤時做打分數的計算,計算的依據為各類指標的原始多空判斷方法,例如震盪類、動能類、通道類、均線系統、支撐壓力、型態...等,此外各類型相同的指標,也允許放入不同的長度參數、門檻值等濾網,使其重覆運用,然後將每日的多、空力道分數給予加總 !!
那麼這種打分數模組的賺錢邏輯與優點為何 ?
1. 依靠大數法則,刻劃市場輪廓。在多頭市場中,尤其是瘋狂的多頭市場,所有的指標都會發出多頭的訊號,假設模組內收入1萬個計分條件判斷式,可想而知,多頭力道滿分就是1萬分,在常態分配的概念下,此等極端分數隱含市場趨勢至為明顯。同理,力道分數沒有位居異常顯著水準,自然可以判斷盤整無趨勢
2. 透過多空分數水準值,控制留倉方向部位與縮放大小水準
3. 面對傳統模組的邏輯失靈、參數失靈、最佳化而導致的失靈 ...,這種多空力道打分數的模組,相較於傳統的and、or串聯方式,因為納入的邏輯足夠多、參數足夠多,因此有更強大的抵抗失靈能力
4. 分數模組可以納入亂數的機制,讓長度參數、門檻值、分數、開關等四個維度,可以增加更多的模組彈性
5. 分數模組,可以結合前述的面積乘法概念,讓單一的原始多空邏輯連結更多的and、or條件,從而更為穩健 !
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檢查樣本數據是否符合常態分配,價格數據若是符合常態分配,則視為正常行情,反之則視為有突破訊號。常態分配檢定有數種方法,本文介紹的是w/s檢定,檢定統計量僅需計算樣本全距(w),還有標準差(s),然後求其比值,接者透過查表比較其上、下臨界值,查表值請參考下圖
借用優勢比這個概念,觀察價格數據資料的多空變化,資料數據請參考下表一
Kolmogorov-Smirnov 適合度檢定,該方法為檢定樣本次數分配與某一特定母群體分配間的差異是否達到顯著性(一般用來檢定常態分配或是其他類型的連續性分配)。檢定統計量邏輯、計算流程、查表值請參考下列敘述
Durbin-Watson test,對模組的殘差項進行相關聯性檢定,常應用於迴歸分析以及需要限制殘差項要為獨立常態分配。不過我在應用上更關心價格資料是否有聚集在均線附近,若有則可以判定盤整盤,反之則有趨勢發生,相關統計檢定計算步驟詳列如下
模組的優劣比較有諸多方法,這裡介紹過度加碼的概念。直覺的,過度加碼並不能用在實際交易,因為交易者無法承擔破產風險,不過當模組在回測時,利用當前累積獲利金額的某一個比例來進行加碼,而且是過度加碼的方式來進行實驗,此時可以直覺地猜想,績效差的模組會因為沒有累積獲利而無法加碼。
1. 假如你有8筆實際的時間序列價格資料,依時間序列為X(1)、X(2)、...、X(8),然後價格資料給予標準化 2. 假如你有8筆數據,是透過標準常態分配亂數而得,由小而大依序為 Y(1)、Y(2)、...、Y(8)
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1. 假如你有8筆實際的時間序列價格資料,依時間序列為X(1)、X(2)、...、X(8),然後價格資料給予標準化 2. 假如你有8筆數據,是透過標準常態分配亂數而得,由小而大依序為 Y(1)、Y(2)、...、Y(8)
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