長線看趨勢,短線看時機

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在主觀交易的投資老手,判斷行情時,絕對會長短線行情一同判斷,以長線確認市場的趨勢後,再用短線來確認較佳的進場時機,在多週期商品的牛刀小試 中,也利用此一市場判讀原則,先以長週期的商品確認趨勢力竭的方向,再以短週期的商品來取得較佳的進出場時機。

接下來檢視一下,經過簡單最佳化參數後的績效,由策略績效總結果可發現勝率提升為81.65%,基本上已符合逆勢策略的勝率要求,而策略最大虧損為113,000,已較單一週期的最大虧損大為下降,大大降低了交易的風險值。

2018-2022 策略績效總結果

2018-2022 策略績效總結果

2018-2022 總交易分析

2018-2022 總交易分析

2018-2022 月週期分析

2018-2022 月週期分析

2018-2022 年週期分析

2018-2022 年週期分析

由月週期分析中可看出,未出現連續三個月虧損的交易,在年週期分析中,雖然2022的勝率沒有大幅下降,但在交易次數差異不大的情況下,卻讓獲利大幅下降,需細看2022的進出場點,確認是否針對某些行情的判斷特別無效。


2018-2023 策略績效總結果

2018-2023 策略績效總結果

2018-2023 月週期分析

2018-2023 月週期分析

2018-2023 年週期分析

2018-2023 年週期分析

接下來,將資料區間放大至2023, 發現在2023的績效特別好,勝率超過88%而在交易次數大幅減少的情況下,獲利反而大幅增加,由此可知在此策略在樣本外的區間,仍屬有效。

交易千萬別見樹不見林大數據時代,資料為王多週期商品的牛刀小試及今日的文章可發現,在多週期的輔助下,可以加強策略對行情的掌握程度,這與主觀交易在行情的判讀是一致的。

由這幾篇文章,讀者應要注意,在策略開發時,不要一昧地使用單獨的指標來判斷,雖然有機會可透過最佳化的手段,讓策略在樣本內的區間變得有效,但對樣本外的預測性卻不佳,唯有讓策略的邏輯越符合實際人為的判斷,才能造出一支真正有效的策略。

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在大數據時代,資料為王已介紹如何改寫函式,該函式可以抓取到預設數列以外的數列資料,本篇將利用這個改寫後的函式,進行訊號改寫,讓訊號可以依據長、短週期的數列,進行行情判斷,並依些產生進場訊號。 在策略中,新增二個輸入參數(輸入參數可進行最佳化),以下簡單介紹這二個參數: LongBarCount:
在交易千萬別見樹不見林 中示範如何在同一張圖表上加入不同週期的行情走勢,本篇將對MultiCharts初體驗-函式撰寫、MultiCharts初體驗-訊號撰寫 的程式進行改寫,讓程式可以讀取到多週期的K線資料。 在MC中可以用Data1、Data2、⋯⋯、Data99的指定方式,來存取圖表中的數列
不管是主觀交易還是程式交易,投資人都不該只見樹不見林,在主觀交易者判斷行情時,通常都會一分鐘K線圖,當成進出場時機的判斷點,但除了一分K線圖外,都會在旁邊再放上三十分K線圖及日K線圖作為大趨勢的判斷之用,避免自己只專注於一分K的行情波動,而忽略了大趨勢的方向,造成原本要順勢交易的想法卻因短週期K線的
由績效總結果可發現,淨利下降到118萬(無停損停利機制前為247萬),由表面看來策略績效變差了,但仔細看可發現,最大策略虧損也隨之下降,剩下約19萬左右的最大策略虧損,未加上停損停利機制前為54左右,下降到約為原本的1/3,意味著風險也有效的降低。 在此可用風報比這個績效指標來衡量,其公式如下:
首先回憶魔鬼藏在細節裹,提到雖然以淨利為主要目標進行最佳化,可得到很傑出的年化報酬,但問題也在此,過渡追求淨利,容易忽略了風險,造成最大的獲利回撤很大、賺賠比過低、全時段持倉⋯⋯等問題,本篇就為上週的策略加入停損機制,以風險角度為策略進行改善。 在改善最大獲利回撤問題,有許多進階出場方式可使用,如
許多投資人都想要打造出一個打遍所有類型行情的程式,試問世上有幾個葉問,可以一個打十個,既然葉門稀有,那我們反過來就好了,改成十個打一個,利用策略群來打敗這個市場,圍毆再怎麼樣,也都比單挑有利。 一個打遍各式行情的程式應屬不可得,每個程式都會有短暫失效的期間,理由很簡單,若把順勢突破及逆勢區間的交易
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