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多空不對稱



許多交易者在市場經驗中觀察到價格上漲與下跌期間的態勢明顯不同,卻不一定能以有根據的方式著手處理。一般來說商品長時間價格發展中,多空雙邊不對稱的呈現有兩個現象:( 1 ) 上漲和緩、下跌快速 ( 2 ) 基於通貨膨脹、企業成長等因素,股價、指數、商品價格長期趨勢向上。

由於市場主要的部位持有者為買進策略,所以在上漲期間存在著因為獲利了結而斷斷續續的賣壓,造成上漲緩慢;下跌時則常因市場恐慌而出現拋售潮,伴隨著大交易量的劇烈下挫時而可見。然而,幾乎所有技術指標都給予多空雙邊對等的權重及眼光,這種對稱的指標用於判別不對稱的價格走勢,多數時候造成指標翻空過快、翻多卻過慢的情況,是造成指標無效的其中一個原因。


多數量化交易者習慣以週期最佳化的方式重塑有效指標,然而若對「有效指標」、「失效指標」做些簡單的統計,可以看出有效指標往往在該週期參數下,對回測區間內的多空雙方提供了較好的對稱性。因此若在既有的指標中添加針對不對稱性的校正機制,可在原先的基礎上增加獲利表現。

一開始我們先提供下列數據,簡單呈現多空不對稱的其中一個特徵:平均下跌較平均上漲數值大。回測商品為台指期,區間 2000/01/01 ~ 2015/01/05,共 15 年、3,696 個交易日。

a) 分 K ( 共 1,070,690根 K 棒 ) : 累積上漲 1529470、上漲次數 444310、累積下跌 1528847、下跌次數 440262。平均下跌數值 / 平均上漲數值 = 1.01

b) 小時 K ( 共 21,684 根 K 棒 ) : 累積上漲 284205、上漲次數 10873、累積下跌 283602、下跌次數 10300。平均下跌數值 / 平均上漲數值 = 1.05

c) 日 K ( 共 3,696 根 K 棒 ) : 累積上漲 139334、上漲次數 1917、累積下跌 139002、下跌次數 1748。平均下跌數值 / 平均上漲數值 = 1.09

d) 週 K ( 共 771 根 K 棒 ) : 累積上漲 63952、上漲次數 421、累積下跌 64836、下跌次數 341。平均下跌數值 / 平均上漲數值 = 1.25

從以上數據可以明顯地歸納出:K 棒週期越長,由於趨勢雜訊比率較低,多空越顯不對稱,對校正的需求也較大。數值大於 1.00 的部分我們稱為「誤判區間」,這個區間一般較容易發生於瞬間反向走勢加劇,隨後價格立即拉回原有格局時。交易者可以經過處理將指標再平衡,使之賦予多空雙方正確的比例,同時在某種程度上解決有時訊號過快、有時又過慢的問題。

一般用以處理這些錯誤訊號的手法被歸類在雜訊排除的環節,例如使用通道系統的寬度計算訊號可靠度,或以 K 棒影線計算雜訊率等。除了這些做法,另有一種簡單的方式為「指標平移」。由於多數商品長期發展趨勢為向上 ( 尤其是個股股價或指數型標的 ),交易者可將指標向下平移以確保在持有的過程中較不易因為偶發的擺盪而被橫掃出場或無謂翻空,甚至翻空後再遭遇上漲雙邊虧損。中階以上的量化交易者應不難設計出浮動的平移機制。

可是,即使商品長期呈現向上機率高,但短、中期 ( 例如一兩年內走勢 ) 價格並不一定上升,且交易者在熊市中亦須具備獲利能力的情況下該如何處置?

針對上述的平移機制可以再套入被廣泛使用的「大週期保護小週期」概念。當較大週期的價格呈現向上趨勢時,指標向下平移;反之則將指標向上平移。這種做法可以讓指標跟隨中期以上走勢做出適當方向的挪動校正,以降低誤判。

許多流傳多時的方法便是為了避免多空指標誤判的問題而存在,例如價格突破指標線站穩 3 日後執行策略等。這類型的數值 ( 例如 3 日 ) 可能是一個經驗參數,或是可由最佳化後給定的固定參數。但如同其他自適性 ( adaptive ) 參數的做法,解決誤判的方式也可以從許多層面著手,對於多空價格不對稱的校正是一個簡易而有效的方式。



《 本文由 PROG 璞格交易團隊 提供 》

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