淺談MACD小發現

前陣子被YT演算法推薦了這篇: 點我

大約整理了3個重點：

1. MACD指標本身其實是代表多空強度大小，而非網路上常說的多空訊號。
2. 在一個時間格局中用在小周期較合適。
3. MACD快線慢線和柱體分離時可以試著作為進場多空訊號。

在這裡先小小科普MACD算法

EMA(n)=(前一日EMA(n) × (n-1)+今日收盤價 × 2) ÷ (n+1)
EMA(m)=(前一日EMA(m) × (m-1)+今日收盤價 × 2) ÷ (m+1)
DIF=EMA(n)－EMA(m)
MACD(x)=(前一日xMACD × (x-1)+DIF × 2) ÷ (x+1)

大家看到這大串公式先別覺得眼花撩亂。

簡單來說，

就是用兩條不同EMA均線(現今普遍使用12,26EMA)相減得出一個值，接著再用一次EMA算法來算這個值，所以每根K棒都會有兩個值，因此很多K棒中將兩個值連起來就會得出兩條線，相減出來的就是DIF(差離值)，另一條就是MACD，他們的相互關係就是我們現在常見的MACD指標。

順帶一提，有些看盤軟體MACD指標會有柱狀體的部分，那個是DIF-MACD的結果，也被稱為OSC。

科普結束。

看完覺得這想法蠻有趣的，於是可以利用XQ做一下小實驗。

影片中提到要搭配趨勢線使用，但趨勢線比較難呈現，且偏主觀，在這裡先撇除這因素

主要來試試看，如果主狀體在負值時，快速地向正數靠近時，勝率是否會提升？如左圖

首先，我們先看一下，最基本的MACD進場。

input: FastLength(12), SlowLength(26), MACDLength(9); 
variable: difValue(0), macdValue(0), oscValue(0); 
 
SetTotalBar((maxlist(FastLength,SlowLength,6) + MACDLength) * 4); 
 
SetInputName(1, "DIF短期期數"); 
SetInputName(2, "DIF長期期數"); 
SetInputName(3, "MACD期數"); 
 
MACD_EMA(close, FastLength, SlowLength, MACDLength, difValue, macdValue, oscValue); 
condition1 = {value1 > value2 and} value2 > value3; 

Ret = difValue Crosses Below macdValue ; 

這邊要注意，XQ內建MACD是使用XAverage做計算，而不是直接使用ema做計算，結果可能會有些微差異。

想知道差異詳情可以看這篇: 點我

進場寫好了，出場部分我們使用自己寫的，跌破20日低點出場，做回測。

回測結果如下：

看起來回測結果沒有很好，所以再加上三個條件：

1. 月營收連兩個月成長。
2. 60均線在240均線之上。
3. 五天成交量平均要>250張。

再做一次回測如下：

可以發現到，時間加權報酬以及勝率皆有提升，獲利取線也好很多。

這時來到今天的主軸。

主狀體在負值時，快速地向正數靠近時，勝率是否會提升？

首先要做定義，怎樣算是從負值快速向正數靠近？

我給了這樣的條件：

第一天柱狀體負值 -> 第二天柱狀體比第一天柱狀體少了20% ->第三天柱狀體翻為正

input: FastLength(12), SlowLength(26), MACDLength(9);
variable: difValue(0), macdValue(0), oscValue(0);

SetTotalBar((maxlist(FastLength,SlowLength,6) + MACDLength) * 4);

SetInputName(1, "DIF短期期數");
SetInputName(2, "DIF長期期數");
SetInputName(3, "MACD期數");

MACD_EMA(close, FastLength, SlowLength, MACDLength, difValue, macdValue, oscValue);
value1 = average(close,60);
value2 = average(close,240);
condition1 =  value1 > value2;
Ret = oscValue*1.2 > oscValue[1] and oscValue[1]*1.2 > oscValue[2] and oscValue[2] < 0 and oscValue[1] < 0 and oscValue > 0 and condition1 and average(volume,5) > 250 ;

回測結果如下：

可以發現到，雖然時間加權報酬降低一些，但是勝率有顯著的提升!!

投資本來就有很多種方式。

有些方法低勝率，但只要獲利一次就可以蓋過前面的虧損。
有些方法則是高勝率求穩。

全看個人的能承受的曝險程度，沒有絕對的對或錯。

以此例來說，我們可以知道換成柱狀體快速提升的方法可以提高勝率，接下來就是尋找提升報酬或是讓勝率更高的條件。

今天的分享就到這裡~

謝謝大家