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Sam Huang的沙龍
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本文分析近期大盤走勢，探討個股結構與權值股、中小型股表現的「負相關」現象，並觀察市場結構是否出現慣性改變跡象。透過日K、周K圖分析個股階段變化，預判未來可能出現的類股輪動機會。
本文探討創高與創低股票比例如何作為判斷市場廣度與趨勢健康度的指標，特別是在識別「掩護出貨」、「市場認同度」、「背離現象」以及分析「籌碼結構」等面向，並透過K棒位置的推論，結合類比說明，幫助投資者更精準地掌握市場的潛在轉折點。
*日DIF翻正*
進一步，只篩選出日層級$DIF翻正的那一天，則加上前一天$DIF是負值的條件，簡單寫為 $DIF[-1]<0
則整個公式以 "日DIF負翻正" 為主要訊號，前述 "日周月多頭" 為濾網
($DIF[-1]<0)&@ANDS($DIF[0]>0,$DIF[W:0]>0,$D
MACD 指標，原文名稱Moving Average Convergence & Divergence，透過計算一長一短的價格指數移動平均值間的差值，衍生出股票的買賣訊號。
MACD 上有快線、慢線、柱狀圖這三個區塊。
•快線($DIF) = 12 日 EMA – 26 日 EMA
•慢線
2023/6/9
2023/6/2~2023/6/8
6/9% 回測統計 總數:67
獲利數:41 勝率:61.2%
前3名平均：20.8% 後3名平均：-8.9%
前1/3平均：6.9% 後1/3平均：-4.1%
總平均:1.1%
五日期望值變化仍上升
本周期望值變化
周一 1.9%
周二 -0.
在股市中，要產生真實的勝率和期望值，需要結合電腦篩股和有效的進出策略。雖然有些人能夠完全依靠電腦進行篩股和交易（但這只是少數人能夠做到的），大多數人需要進行人工復盤來訓練自己的進出策略。
僅僅進行篩股而沒有有效的進出策略，是無法產生真實的勝率和期望值的。軟體所提供的統計數據並非真實的勝率，但它可以提
大家可能會想，如果改進 御龍追月 或 旱地拔蔥 的公式，是不是會讓選股更精準？我覺得是的， 是有機會的。
不過，說一下我的想法和建議。
1、如果有做過回測，會知道，當整體市場處於趨勢多頭時，勝率會明顯高於整體市場趨勢空頭時。
所以第一個建議是，在組合或修改選股公式時，只要專注在趨勢多頭時，能選到正確
本文分析近期大盤走勢，探討個股結構與權值股、中小型股表現的「負相關」現象，並觀察市場結構是否出現慣性改變跡象。透過日K、周K圖分析個股階段變化，預判未來可能出現的類股輪動機會。
本文探討創高與創低股票比例如何作為判斷市場廣度與趨勢健康度的指標，特別是在識別「掩護出貨」、「市場認同度」、「背離現象」以及分析「籌碼結構」等面向，並透過K棒位置的推論，結合類比說明，幫助投資者更精準地掌握市場的潛在轉折點。
*日DIF翻正*
進一步，只篩選出日層級$DIF翻正的那一天，則加上前一天$DIF是負值的條件，簡單寫為 $DIF[-1]<0
則整個公式以 "日DIF負翻正" 為主要訊號，前述 "日周月多頭" 為濾網
($DIF[-1]<0)&@ANDS($DIF[0]>0,$DIF[W:0]>0,$D
MACD 指標，原文名稱Moving Average Convergence & Divergence，透過計算一長一短的價格指數移動平均值間的差值，衍生出股票的買賣訊號。
MACD 上有快線、慢線、柱狀圖這三個區塊。
•快線($DIF) = 12 日 EMA – 26 日 EMA
•慢線
2023/6/9
2023/6/2~2023/6/8
6/9% 回測統計 總數:67
獲利數:41 勝率:61.2%
前3名平均：20.8% 後3名平均：-8.9%
前1/3平均：6.9% 後1/3平均：-4.1%
總平均:1.1%
五日期望值變化仍上升
本周期望值變化
周一 1.9%
周二 -0.
在股市中，要產生真實的勝率和期望值，需要結合電腦篩股和有效的進出策略。雖然有些人能夠完全依靠電腦進行篩股和交易（但這只是少數人能夠做到的），大多數人需要進行人工復盤來訓練自己的進出策略。
僅僅進行篩股而沒有有效的進出策略，是無法產生真實的勝率和期望值的。軟體所提供的統計數據並非真實的勝率，但它可以提
大家可能會想，如果改進 御龍追月 或 旱地拔蔥 的公式，是不是會讓選股更精準？我覺得是的， 是有機會的。
不過，說一下我的想法和建議。
1、如果有做過回測，會知道，當整體市場處於趨勢多頭時，勝率會明顯高於整體市場趨勢空頭時。
所以第一個建議是，在組合或修改選股公式時，只要專注在趨勢多頭時，能選到正確
