💡AI幫幫忙：KD指標與買進持有－16年回測結果

Isaac Smith on Unsplash

KD指標就是股價的溫度計

如果把股價比喻成溫泉，那KD指標就是這個溫泉裡的溫度計。

KD指標的全名是隨機指標（Stochastic Oscillator），也是非常常見的技術分析工具，聽起來很厲害對吧？實際上就是用來告訴投資人市場是「過熱」或「過冷」，來判斷股票或其他資產的買賣時機（過熱就會降溫，過冷就會升溫，屬於擺盪類型技術指標的一種）。

實際計算方式可以參考維基百科的說明，其概念主要是透過過去幾天的最高價和最低價，去判斷目前的股價是位於較高還是較低的位置。

KD指標顧名思義會有K線和D線2條線，K線反應股價的速度較快，能夠反映短期市場變化，所以又被稱為快線；D線反應較慢（因為是將K線再進行平均一次），用來反映較長期的市場趨勢，因此又被稱為慢線。

KD指標－股市泡湯指南

股價強弱勢判斷

KD指標計算出來的結果會介於0~100之間，越高的話表示目前的股價相較於過去來說處於較高的位置，而一般來說主要是透過下面的規則來進行判讀：

• K線、D線<20：水溫偏冷，可能繼續降溫，小心感冒。

表示目前的股價相較於過去的時間，是處在比較低的位置，但又沒有低到過低，代表股價偏弱勢可能繼續下跌。

• K線、D線>80：水溫偏熱，可能繼續升溫，小心燙傷。

表示目前的股價相較於過去的時間，是處在比較高的位置，但又沒有高到過高，代表股價偏強勢可能繼續上漲。

股價轉向判斷

身為一家經營溫泉的老板，當然不會放任溫泉過冷會過熱，也就是說股價也不太可能一路漲上去就不會投（輝達表示：...），因此KD指標若有出現以下情形則可能代表轉折即將發生（溫泉老闆要降水溫或提高水溫囉！）：

1. KD黃金交叉：當K（快線）從低檔向上突破D值（慢線），股價可能轉折向上。代表水溫已經過冷到某個程度，客人們都不想泡了，於是溫泉老板開始放熱水了，這時候就是跳下去泡溫泉的好時機！
2. KD死亡交叉：當K（快線）從高檔向下跌破D值（慢線），股價可能轉折向下。代表水溫已經熱到某個程度，於是溫泉老板開始放冷水，這時候最好就離開溫泉，因為溫度要開始下降了，還是泡的熱熱的上岸就舒服了！

KD指標鈍化

有時候溫度計也會失靈的，比如水溫一直很高或很低，溫度計就會停在80以上或20以下不動，這代表我們的溫度計可能需要修理了。

這時候的KD指標會失靈，因為如果股價持續上漲，那代表一段特定時間的高低點都相似，KD指標公式的分母與分子每天也都會差不多，導致KD指標很難反應過去一段時間高低點位置的狀況，因此會一直維持在高檔（>80）或低檔（<20）的情況，在專業術語上會將此情形稱為KD指標鈍化。

指標鈍化是所有擺盪指標都會出現的狀況，這代表目前的股價有很強的動能，導致股價是有趨勢的持續往同一個方向跑，我自己在閱讀技術分析書籍的時候覺得這點也是蠻有趣的，究竟股價是有動能的時候居多（一直向前衝）還是維持漲高就跌、跌低就漲的情形居多？之後再用這個主題和大家做分享提供我的觀點。

KD指標背離

如果你看到水面沸騰，但溫度計卻顯示低溫；或者水面結冰，溫度計卻顯示高溫，這時候可能就要換個地方泡湯了。

KD指標背離指的是當市場價格創新高或新低，但KD卻沒有同樣發生新高點或新低點，就是產生指標背離的現象，一般來說會認為此時市場即將有機率發生轉折，通常會被做為交易訊號尋找適合的進出場時機，可以區分成2種背離情形：

1. 高檔背離：當市場價格創新高，但是KD指標卻沒有創新高，稱為高檔背離，表示股價有機率反轉下跌。
2. 低檔背離：當市場價格創新低，但是KD指標卻沒有創新低，稱為低檔背離，表示股價有機率反轉向的變化。

為什麼背離就代表即將反轉，他背後隱含的邏輯也是很簡單，假設是在股價創新高的時期，但KD指標的數值反而變低，代表推動股價向上的動能已經減緩，所以就藉此來預測股價即將反轉。

AI幫幫忙：用0050過去股價來實測KD指標的準確性

計算KD指標

好了，已經有這些知識就足夠了，我們來實測過去的資料看看，首先從yahoo finance下載0050的日資料，在yahoo finance可以下載到最多從2008年到現在的股價資料，雖然離0050成立日期2003年還少了5年的時間，只是這邊應該算能最快速下載到股價的資料，就先省略前5年的時間了。

回測以KD<20買進，KD>80賣出的報酬率

這邊我所下給AI的指令如下：

以給定資料期間，回測若在K小於20時一次全部買進，當K大於80時一次全部賣出，列出總共會進行多少次交易，每次的買進及賣出日期及價格，以及報酬率

呈現出來的結果如下（總共有204次交易紀錄，這邊只列出前面幾項）：

對AI產生的結果也是要時時刻刻抱持懷疑的心，這邊我再回到yahoo finance的圖表，打開技術指標，來看一下他的這些買賣時間點合不合理，用2008/4/24買進到2008/4/28賣出，當時K值的確先小時20然後又大於80沒錯，下一次交易的2008/4/29也同樣是K值小於20然後於2008/5/13大於80，推論產生的結果應該還OK。

有了這些數據，接下來就是發揮AI強大的數據分析能力了，這邊同時請ChatGPT和Claude這兩個AI工具給我針對上述策略的總結，首先是ChatGPT的結果：

而Claude的回應則是：

這一回合我覺得Claude的回應比較優秀，計算了勝率和最大虧損，同時也給予一些建議。而因為總共有209次交易，為了更直觀的瞭解策略的盈虧，我這邊以假設每年初有1,000元初始資金，每一年的年末回報是多少來瞭解各年度的損益狀況，結果如下：

• _{2008年：期末市值 796.93元，報酬率 -20.31%}
• _{2009年：期末市值 1907.30元，報酬率 90.73%}
• _{2010年：期末市值 1000.21元，報酬率 0.02%}
• _{2011年：期末市值 1095.09元，報酬率 9.51%}
• _{2012年：期末市值 1015.01元，報酬率 1.50%}
• _{2013年：期末市值 1057.09元，報酬率 5.71%}
• _{2014年：期末市值 1110.43元，報酬率 11.04%}
• _{2015年：期末市值 1029.82元，報酬率 2.98%}
• _{2016年：期末市值 1169.22元，報酬率 16.92%}
• _{2017年：期末市值 1136.56元，報酬率 13.66%}
• _{2018年：期末市值 915.63元，報酬率 -8.44%}
• _{2019年：期末市值 1066.56元，報酬率 6.66%}
• _{2020年：期末市值 983.86元，報酬率 -1.61%}
• _{2021年：期末市值 1042.81元，報酬率 4.28%}
• _{2022年：期末市值 759.88元，報酬率 -24.01%}
• _{2023年：期末市值 1118.15元，報酬率 11.81%}
• _{2024年：期末市值 1090.41元，報酬率 9.04%}

同樣針對結果也是要抱持著懷疑的心，我們來檢視2008年的報酬率計算是否正確，根據資料2008年總共有進行這幾次交易，把它貼到萬能的excel來檢查結果：

2008/12/23這次的交易因為是到2009年才賣出，我在指令裡有要求：「

1. 每一年初都用1,000元當作初始資金，不考慮之前年度期末的錢。
2. 如果有跨年交易(例如2008/12/1買進，2009/1/10賣出，2008年的結果請以2008年末最後一天交易日的來計算市值)」

所以這邊使用2008年最後一個交易日來計算市值，而2009年則沒有這個情形，因此最後的市值1,907元和回測結果一致，推論資料應該正確沒問題。也請ChatGPT用折線圖的方式呈現這幾年的資產變化情形：

好了，橫跨16年的KD策略，表現最好的是2009年拿到了90.73%的報酬，表現最差則是2022年的-24.01%。而如果是維持這個投資策略都不改變的投資人，可以拿到多少報酬呢？答案是：

2,519.84元，報酬率是151.98%，年化報酬率5.59%

持有到期呢?

151.98%的報酬率，聽起來好像還不錯吧！不過回到策略好壞評斷的本身，就是究竟能否贏過單純的買進並持有策略，所以這邊我們再請AI提供每一年的買進並持有報酬率來做比較：

• _{2008年：期末資金551.57元，報酬率-44.84%}
• _{2009年：期末資金1717.37元，報酬率71.74%}
• _{2010年：期末資金1086.73元，報酬率8.67%}
• _{2011年：期末資金810.58元，報酬率-18.94%}
• _{2012年：期末資金1096.62元，報酬率9.66%}
• _{2013年：期末資金1079.04元，報酬率7.90%}
• _{2014年：期末資金1141.76元，報酬率14.18%}
• _{2015年：期末資金912.85元，報酬率-8.72%}
• _{2016年：期末資金1205.71元，報酬率20.57%}
• _{2017年：期末資金1142.56元，報酬率14.26%}
• _{2018年：期末資金914.04元，報酬率-8.60%}
• _{2019年：期末資金1309.25元，報酬率30.93%}
• _{2020年：期末資金1251.92元，報酬率25.19%}
• _{2021年：期末資金1170.08元，報酬率17.01%}
• _{2022年：期末資金752.73元，報酬率-24.73%}
• _{2023年：期末資金1223.02元，報酬率22.30%}
• _{2024年：期末資金1390.66元，報酬率39.07%}

而從2008年投入1,000元持有到現在，最終會變成…

3,181.64元，總報酬率218.16%，年化報酬率7.05%

明顯高於K值策略的結果。

結論：市場會永遠向上嗎？

這一次的AI幫幫忙我們請出的是新朋友－Claude，這是由美國科技公司Anthropic所開發的大語言模型，該公司是原本任職於OpenAI的工程師在2021年所創立，在最近發布的新模型－Sonnet（單字原為英國莎士比亞十四行詩，好浪漫的一個用字）據說有著和ChatGPT 4o不相上下的能力，這次使用的感想是ChatGPT在數值計算結果比較好一點（Claude不知道為什麼連買進並持有的報酬率都會算錯…原本這篇只想使用Claude結果試了好多次都不行）不過在本文生產的方面Claude給的結果比較詳細也較會衍生，各有千秋。

而回到策略本身，我們也請Claude針對這兩種策略給一些評論：

總結這次的回測結果，如果是單純從2008年開始投資，兩個策略的結果如下表，表格中可以看到K值策略雖然有著較小的最大損失（年度表現波動相對較小，範圍大致在760元到1,907元之間，而買進持有則是在552元到最高的1,717元），但是整體來說在持續向上股市行情的這10幾年間，比起單純買進持有是少賺很多的（尤其2019年之後），加上買進持有頻繁的買賣交易，結果是沒辦法單敗單純的買進並持有策略。不過相對的，對於較沒辦法承受較大市場起伏變化的投資人來說，K值策略可能會是較佳的選擇（但會錯過股市大多頭時的行情）。

市場會永遠持續向上嗎？

大家都會有個疑問，市場還會一直持續向上嗎？在過去雖然的確展示了市場持續向上，但這的確不代表市場會永遠持續向上，也會經歷像是2008年或2022年的大幅虧損，或是2020年3月疫情期間連續觸發熔斷機制的崩跌，只是隨著科技公司的創新、溫和的通貨膨脹和穩定的政經情勢，對於未來市場持續向上我還是保有一定的信念，重點是保持長期視角，在市場低迷或瘋狂時保持冷靜與理性，瞭解自己的投資原則，在投資道路上朝向正確的方向持續前進。