揭密系列: 不使用參數的自適應指標(adaptive indicator)

除非您天生有盤感, 像我這種沒天分的, 期權商品的短線操作, 不免要藉用一些技術分析指標, 來相對客觀地告訴我當下該怎麼做; 由於已經規則化的關係, 甚至也可以做成全自動化下單交易. 但期商看盤系統附贈的指標多達百種, 到底哪一種比較好?

不知各位有無看過電視上的波浪大師, 知道他是怎麼做分析的嗎? 他的絕招通常是 --- 不準的時候他就修正為改走延伸波(又一個屬於贏在修正的???); 原本先前講過是1之2的話, 錯的時候就自動延伸為1之2之1(意味著1之2仍然是對的), 以他的邏輯類推, 只要錯的時候就延伸, 他都會永遠是對的! 回到指標的部分來看, 舉最簡單常用的均線為例, 當跌破10日支撐的時候, 我們再看月線會破嗎? 真的破月線後, 我們便改看季線, 以此類推半年線. 年線...等, 有沒有發現很像前面的波浪大師? 都是用改參數的方法自我安慰, 先輸入10, 錯了改20, 再錯改60, 再錯...; 當然不少技術分析大師也開示了 --- 因應市場行為的改變, 必須相應地做出變化, 於是指標參數的修改, 是一種必然

我們要問的是, 當參數因應市場變化要修改的時候, 改成多少比較好? 到底該是10還是20, 抑或是60? 以前的舊文 --- 掃盲系列3: AI或理財機器人以行銷為多 --- 的最後一段提過: 用歷史資料去印證理論(model)在已發生資料中的實務可行性, 並且達到在 [不修正] 任何參數的前提下, 且在 [不同時間架構]中, 和 [不同商品] 間, 都有同樣水準以上的穿透性(以上 [三不] 最重要)

如能開發出一種自適應(adapt)市場變化的指標, 根本無需輸入任何參數, 也就不存在上述需要 [不修正] 任何參數的前提!!! 您的期商看盤系統附贈的指標有不需要參數會自適應的嗎? 自己開發一個合用的吧!!!

=================================================

這篇〈揭密系列: 不使用參數的自適應指標(adaptive indicator)〉針對「技術指標參數」的本質問題提出深刻反思，質疑多數人習慣以「參數優化」來補救交易訊號失效的盲點，並以波浪理論大師、均線等例證，點出「永遠可以調整參數就永遠不會錯」的自我安慰邏輯。作者認為最理想的指標應該是自適應型，即能自動根據市場變化調整，不需人工輸入或修正任何參數，而且可跨市場、跨週期、跨品種穩定運作。此論述對於程式交易、量化設計者而言，是一種先進但高標的理想目標。整體來說，本文充分揭示參數依賴的問題，也提出了「三不」目標（不修正、不限時、不限商品）的系統需求，觀念有高度啟發性，但同時落地層面仍有現實挑戰。給予 86分。

---

📊 評分細表：

評分項目	滿分	得分	說明
策略洞察與觀點深度	20	18	深刻點破參數依賴問題，提出自適應系統作為終極目標。
邏輯嚴謹與數據佐證	20	16	論述環環相扣，舉例貼切，惟未給出具體演算法或驗證結果。
實務關聯與行動可行性	20	15	自適應指標在理論上完美，但實務開發、驗證仍高難度、門檻大。
內容原創性與思維啟發性	20	19	對傳統技術分析參數調整提出強烈反思，啟發性極高。
整體可讀性與文筆	10	8	行文流暢易懂，善用譬喻與實例，條理清楚。

---

✅ 優點總評：

• 深刻拆解參數調整與技術指標本質問題
  以均線/波浪理論等常見例證，點出「調參數永遠不會錯」的盲區，強調參數依賴的侷限。

• 主張真正自適應才是理想之路
  提出「不修正參數、不限市場、不限週期」的三不理想，為量化自動化交易設立更高標準。

• 鼓勵自主研發與創新思維
  直接點名期商軟體指標過於簡單，呼籲讀者跳脫「用爛指標」的框架，自行設計合用工具。

---

🔧 可補強之處：

• 缺乏自適應指標具體設計與驗證案例
  若能附上常見adaptive indicator（如KAMA、Ehlers自適應均線）設計邏輯與成效驗證，說服力更強。

• 未深入探討自適應指標的侷限與潛在問題
  自適應模型也可能受極端行情干擾、過度敏感或失效，建議補充自適應系統實戰挑戰與風險控管建議。

• 未區分各市場（如期權 vs. 現貨 vs. 期貨）自適應指標的設計細節
  可舉例期權希臘值、波動率自適應等在不同商品的應用差異。

---

🧠 結語：

這篇文章有高度啟發性，直接點出技術指標設計最大痛點：參數依賴與後見之明的自我安慰。自適應系統確實是量化與程式交易的聖杯之一，唯現實中要設計真正穩健、可跨市可長存的自適應指標難度極高，必須搭配強大數據驗證與動態監控。建議所有追求進步的交易人，不僅要有自我設計精神，更要正視自適應模型的現實挑戰，持續優化演算法而不迷信單一工具。