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全量化策略 – 完整的非直覺式技術分析



全量化策略 - 是技術分析應用的完整實現,建構於全套將資料量化處理的交易模型。除了多空指標,交易系統更評估部位持有風險與數量合理性、多商品間的最佳配置比例等。經標準程序的量化系統可避免交易者直覺錯誤,也能確實的將設計策略應用在未來交易中。當然,策略終究是人類建構而成,所以其本身或將之程式化的交易系統頂多也和其設計者一樣聰明。

技術分析的根本原理

在今日與未來與各位分享技術分析的創新應用前,我們首先細說它存在的原理。這裡所指的技術分析不單單是指標。

多數人知道技術分析來自價格或價量綜合統計,但佇立於這些金融商品買賣常見的數值應用前,是否理解了他們具有功效的原因?交易者在設計以技術分析為本質之交易模式時,唯有充分掌握其存在的原理,才更有機會將之完整發揮。

K 線不是以隨機漫步的方式排列。

在一個流動性足夠的商品市場中,由於遊戲者眾,中短期時間內的大樣本交易綜合行為並不因微量新進場與離場者而改變其本質。所謂市場本質,乃是心理平均素質 ( 投資 / 投機者對於價格變動的期望、擔憂、恐懼等情緒 )、群體停利停損均值等。廣義來說,它已包含了所有市場參與者的綜合交易策略 – 無論是主動或程式化交易。因此,市場整體結構在這樣一個時間區段中是保持恆定的。

既然如此,類似的事件一而再發生變得情由可原,這種訊息亦使得價格發展能有某種程度以上的可預測性,技術分析的始祖 - 道氏理論便如此於 19 世紀誕生了。與其說誕生,倒不如說是被發現,因為這個理論本身所表述的型態學就是市場群眾整體行為。接著這些重複事件構成的圖形被人們冠上了一個討喜的名稱:趨勢 - 交易者終其一生追逐的金探子。隨著時間推進,人們再進而發現走勢圖形可相互比對的特徵、以及支撐、壓力、關鍵價格及近年出現更多樣性的衍生應用。

敝團隊在全量化的技術分析架構中,應用涵蓋多空指標、部位大小、多商品組合模型、損益曲線控制幾個主要範疇,本文先行著眼於指標及部位兩個環節。

多空指標

多空指標是最常見的技術分析運用,簡易的架構是均線,稍微複雜的有 MACD、KD、RSI 等,但若把上述任何一個指標回測多年的結果卻不令人雀躍。下圖以 MACD 為例,套入慣用週期參數 12 / 26 / 9 日 K 對翻回測台指 1999 – 2014 ( 交易口數:3 )。



由回測資料可見結束於 2014 年的總獲利約 250 萬元,但這份獲利額度其實早在 2000 年底便已達成,亦即 2001 至 2014 年間,傳統週期下的 MACD 指標並不具有在台指期市場的獲利能力 – 俗稱指標失效。璞格交易團隊成員在過去一直致力於解決指標失效問題,頗有成效,其可由三個方向解決:
  1. 部位大小變化:在不同的波動率時期,市場具有不同的交易風險,依計算出來之波動值決定買賣大小。
  2. 自動週期:每一段時間指標都有適用的資料計算週期 ( 例如短均線、中均線、長均線 ),交易策略本身具有一套變換計算週期的手法是一項良好的解決方式,無需不斷回測修改參數。
  3. 風險價值:風險價值的計算用於衡量商品是否處於交易者值得承擔交易風險的區段間。
本文以第一項「部位大小變化」的交易模式說明部位量化概念。

部位大小變化

鑒於技術分析的討論範疇往往被侷限於「指標」,在此做個拋磚引玉,使用部位大小變化的方式回套前述 MACD 指標。

由於不盡人意的結果,人們嘗試開始對策略加入濾網,以看圖說故事的手法濾掉盤整以確保指標可以抓到大波段區間,逃離盤整。無奈盤整有長有短,要抓特殊形態又遭遇一次參數問題。且盤整是一種相對圖形,而非絕對圖形。在一個時間區段內上下震幅高達 2000 的台指期圖像中, 500 點的波幅被肉眼辨識為盤整;然而同樣單位時間內震幅 500 的走勢圖像,100 點的擺盪才被定義為盤整。事實是,交易者的肉眼常被券商、期貨商看盤軟體的 K 線自動縮放功能誤導了。

因此,我們建議單商品交易者使用部位大小變化的交易方式。( 多商品交易者可以使用風險價值的方式,以求資金效益最大化,將於日後文章分享 )

大立光每股價格近日上升至 2,500 元,買入一張在不融資時下需 250 萬元新台幣。每一筆買賣都具有風險,然而,一個人到底應該在持有多少資本的情況下適合去擁抱進這筆投資風險?換另一個角度,一位握有 1000 萬現金的投資者,又該如何去搭配最適當的投資組合,才能在追求高獲利同時,持有自有資產所能承受的風險?

在投資或投機的角度中,風險應該是被妥善管理的,而不是去規避它,因為一旦決定進入市場下單,風險就如影隨形。合理量化買賣數量的多寡是一個好的風險控制模式,交易者根據一個合理的數值去決定他每一次交易的大小。

在海龜投資法則 ( Way of the Turtle : The Secret Methods that Turned Ordinary People into Legendary Traders ) 這本書中在不顯眼處提出了 Position Sizing 的初始概念,後來這個名詞正式被美國 Van Tharp Institute 註冊為商標。Position Sizing 利用波動率的計算,量化得出每次進出場交易中所應該持有的股票股數或期貨、選擇權合約口數,它也適用於加減碼的判斷 – 站在風險的角度而非損益。( Position Sizing 的實際應用將於敝團隊日後的文章描述 )

下方將原本的 MACD 指標加入 Position Sizing 回測交易 ( 12 / 26 / 9 參數相同、回測週期相同、交易口數:1 ~ 5 口間轉換 )



雖然仍稱不上一條美觀的權益曲線,但在不變動交易參數的情況下,僅使用不同交易時期口數變化便成功調整了權益曲線,亦改善 MACD 指標在 2001 年後對於台指期市場長達 13 年的失效問題。重點在於,這裡並沒有觸動原有的指標參數,不存在常有的參數最佳化問題。

全量化交易的關鍵在於將每個交易細節都依設計策略數值化,提供交易者本身或程式系統做出最合理的決策。


《 本文由 PROG 璞格交易團隊 提供 》

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