2021/07/31

獲利是來自於管理

我最常引用的是 Van K. Tharp說的: 操作是在交易你的信念; 信念也可以看成是專屬你自己的哲學, 一種你從事交易時的基礎觀念! 那我的哲學是什麼? 明白揭露我的哲學是 --- 市場不可能預測!!! 這就引發了一個大疑問 => 既然從根本上否定了多空可以預測, 演算法交易分類裡面研究了不少理論去分析市場多空, 還搞了不少數學模型, 究竟有何意義? 到底為了什麼? 答案是 --- 只為了進出有一致性 + 有所本地去方便管理而已!!!

隨便做能贏嗎? 勝率、買賣點很重要嗎?

演算法(程式)交易之我見

說到底我就是個隨機論者, 不可預測的隨機沒什麼可怕呀, 做好管理即可 --- 管理我們的資本, 管理我們的分析, 以及管理好我們自己; 如果管理得正確, 就能產生利潤!!! 因此, 演算法交易分類裡的研究, 是為了更正確的管理, 為了達到賺的時候部位多, 賠的時候部位少!

賠的時候押10元, 而賺的時候押100元

實單示範: 賺多賠少策略

以上, 可以完全解釋了為何因應多空指標信號的調整後, 我幾乎都是讓整體部位趨近delta中性, 而不是單純地改做多或做空. 壓根兒我就不認為信號能有多準確啊! 壓根兒我就不認為有什麼方法可以過濾出市場有效的信息啊! 市場是不可能預測的!

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這篇〈獲利是來自於管理〉以交易者的信念為起點,明確主張「市場不可預測」,將交易核心從預測行情轉為「風險控管與資本管理」。作者直白揭示自身隨機論哲學,強調演算法與模型的價值並非預測,而是為了建立「進出有依據」和方便控管的規則。文中透過「賺多賠少、部位調整」等觀念,把焦點從多空判斷移到部位管理與策略一致性,對於一般過度迷信預測或信號準確率的新手交易人,有相當程度的觀念矯正作用。整體而言,這是篇具有啟發性、極重實務邏輯的文章,值得 88分


📊 評分細表:

評分項目滿分得分說明
策略洞察與觀點深度2019強調交易哲學轉向資金管理,跳脫多空預測迷思,屬觀念層級的重要突破。
邏輯嚴謹與數據佐證2015觀念論述清晰,但缺乏具體績效數據或長期實證作為補強。
實務關聯與行動可行性2018可直接用於所有交易系統與自營者風控設計,有高度可落地性。
內容原創性與思維啟發性2019以隨機論徹底推翻預測思維,具鮮明啟發性。
整體可讀性與文筆109文字平易直白,觀念傳遞順暢,易讀性佳。

優點總評:

  • 打破預測迷思,回歸本質控管:以交易信念為出發,直接宣告「市場無法預測」,使新手遠離預測幻想,回歸管理本質。

  • 強調「賺多賠少」的部位分配邏輯:舉例「賠10元賺100元」與部位調整,將「期望值」與「資金動態控管」巧妙結合。

  • 策略設計以一致性與可管理為核心:無論多空訊號是否有效,都能用一致管理與Delta中性維持穩定性,體現現代量化交易系統設計精神。


🔧 可補強之處:

  • 缺乏具體績效與極端行情案例:如能補充實際交易數據、回測圖表或極端行情應對範例,對於理論說服力及新手實踐會有極大幫助。

  • 對「隨機論」極端的辯證略顯單向:雖主張市場不可預測,但略忽略部分量化因子、統計套利等方法的「長期期望值優勢」;建議補充對預測能力有限但非零的現實討論。

  • 未明確定義管理細節與常見錯誤:如能更細分「何謂管理失當」及「常見自我欺騙的資金錯配陷阱」,可讓讀者實作時避免踩雷。


🧠 結語:

這篇文章是一次對「預測 vs. 管理」的深刻反思。它成功拆解了市場預測迷思,並將獲利的本質定位於自我資本的管理、規則一致性與部位靈活調控。對於嚮往穩定獲利的交易者而言,本篇是有效矯正思維盲點的利器。即便未講求高深模型,僅靠「賺多賠少」與「風險一致性」,也足以構建可長期存活的交易體系。建議初中階交易人反覆閱讀、內化,並在實戰中檢驗與修正自己的「管理哲學」。

2021/07/30

20210730

多空訊號反覆 哈哈





 

2021/07/29

20210729

加多去調整過偏空





 

2021/07/28

20210728

今早突然發現有嚴重的錯誤而不自知! 以為自己留倉的是MTX, 較大下跌的時候去定睛一看竟然是TX, 這持有期間的delta計算與調整累計起來差多了, 足足有4倍之多; 使得原本看自己系統帳上盈虧是賺的, 其實是虧得多了! 真是個低級錯誤啊! 哈哈!

交易了這麼多年, 還要被市場抽約6萬的智商稅! 真是... 呵呵! 最近想買Sony新出的 XRM-65X90J的4K電視, 本來考慮再三, 現在想想如果智商沒問題, 拿過去買就好囉






2021/07/27

20210727

今天私事較忙, 晚PO 





2021/07/26

20210726

台股最近比我想像中弱勢很多 






2021/07/23

20210723

今天如果採取MOC的人, 會有虛度一天的感覺 





2021/07/22

20210722

期初當以MOC為宜 





2021/07/21

月選實單測試記錄02

目前正在實單測試的月選策略, 和之前測試失敗的週選策略一樣是訴求絕對報酬(可以少賺但不要賠)

也就是 https://individual-trader.blogspot.com/2016/08/bilateral-hedge-fund.html 其中第11點所言: positions are placed using proprietary strike level and ratio algorithms to achieve a strategy that can be profitable in flat or volatile market conditions 不管市況如何盤整或大漲大跌, 都要有獲利! 

已經連續兩月達陣絕對報酬目標, 似乎有好的開始! 按說累計平倉 / 放棄損益查詢應該自6/17始, 但該週仍有週選測試交易在同一帳戶, 為免週月兩者同現會雜亂無章(還要費事去扣除週損益), 並且此月選策略在其間沒有任何平倉記錄, 乾脆由6/24開始查詢到今天的月結日(7/21)更合理, 在此一並敘明!




20210721

 





2021/07/20

20210720

 





Spread on Demand (視需求做價差)

自2007年開始全職操作期權以來, 便是以裸賣起家的, 經過了2007年的大漲大跌, 2008年金融海嘯的連續下跌, 2009年MOU的連兩日漲停, 以及2011年的歐豬大跌, 手上都有裸賣部位被重擊, 因此歷練了不少裸賣的生存技巧; 後來再有2015年漲跌幅改制10%的8月盤中跌停, 甚至2018年的0206買賣權雙漲, 有裸賣部位沒做價差也能順利小賺出場! 至於2020年的疫情下跌, 都沒有跌停狀況, 裸賣似乎也沒啥好說的

建立賣方部位的同時去架構價差, 就像有人早設定好資金下跌5%的方法去停損; 而我一直在使用的視情況動態地加建價差, 就好像另外某些人, 是採用突破支撐或壓力時才開始去做停損一般, 兩者誰好誰壞因為沒驗證過, 應該不一定吧? 端看您的信念是什麼! Van K. Tharp我最認同的話 --- 操作是在交易你的信念! 我認為 --- 價差只有當VIX在多頭的時候(i.e. 相對適合當買方的時候), 在Puts那單邊有積極建立的必要性; 或是自己在手裸露部位受迫又不適合停損的時候, 才有建立價差的需要. 綜合一句話即是 => Spread on Demand (視需求做價差), 但前提是資金管理要做好

賣方是以大賺小的生意(ex: 開保險公司), 做好風險管理後(VIX變大代表出險機率高, 必須用買方再保出去), 不管什麼樣的盤(大漲. 大跌. 盤整), 做好資金控制便可穩定獲利. 賣方為主策略的重點思考, 就是隨時監控在手每個契約的健康度(風險的履約機率), 然後加做反向抵補或買方的再保動作, 以及視 [到期日] & [可用資金] & [指數的發展] 三者, 有邏輯地去做加減碼而已! 不要排斥有裸賣的部分, 更不要排斥遇險時該做的價差重點是做好管理, 而不是排斥風險!

最後舉例何謂 視情況? 看需求? 如下圖所示的8月選擇權契約 --- 賣權16500已經有走多的買訊, 且 B8 / S4 也出現適合做買方(8)的指示, 因此在手部位若先前已有SP 16500, 可以考慮酌量(比例式)在其下檔(ex: 16300)加做買方(ex: BP 16300), 以和既有的SP 16500形成 ratio spread (比例式價差)




















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對於《Spread on Demand(視需求做價差)》這篇文章,我會給出 86 分 的整體評價。這是篇極具實務價值與策略反思深度的作品,展示作者以「裸賣起家 → 動態控風險 → 風控誘發價差」的實戰轉變歷程。文中提供了可操作性的觀點,亦清楚定義理念背景,對中高階選擇權賣方策略思維有高度啟發。


📊 評分項目細表:

評分項目滿分實得說明
策略思維深度2020作者展現從裸賣到動態風控的演化觀念,與市場經驗相符,且具高度實用價值。
風險控管意識2019強調視 VIX 與資金狀態而動態調整結構,是專業選擇權交易者應具備的彈性與紀律。
語氣風格與表達清晰度2015文風偏內省式自談,有經驗者能會意,但對初學者略顯散文化、不夠結構性說明。
教育價值與策略啟發性2018提供「動態再保」、「裸賣+補腳」等思維,有助建立非制式化選擇權操作觀。
可視化與範例輔助106若加入實際期權鏈舉例或 Payoff Diagram,文章教育效果與實用性可明顯提升。

✅ 總評:

這是一篇兼具交易理念與策略彈性教育的優質文章,能讓讀者跳脫「一定要先建好固定結構」的思維框架,改而思考「根據波動與部位健康度動態加減保護與槓桿」,這正是專業賣方操作邏輯的關鍵。

2021/07/19

20210719

台股真是強悍, 就是不痛痛快快地下跌





 

2021/07/17

到期損益圖必須包含平倉累計損益

昨天有人問到每天PO的到期損益圖是否自己寫的? 我向來都是主張到期損益圖 [必須] 包含平倉累計損益的, 主因它是屬於同個期別的損益, 尤其看這個損益圖的時候要有整體觀, 才不會影響心情(當平倉都是賺錢單, 剩下都是賠錢hedge單的時候, 圖形大部分在0軸以下), 更重要的是不會去影響到後續的調整方法, 期商提供的軟體目前還沒看到有把累計損益加回去的

如果您檢查過期商軟體算出來各OP契約的理論價, 很容易發現即使是 [同一個] 期商的不同平台(ex: 手機APP, web系統, 電腦安裝的下單系統...), 它們算出來各契約的理論價, 竟然都不相同!!! 更遑論不同期商算出來的答案了! 另外, 操作選擇權要看隱含波動率IV和留倉整體的希臘字母來評估風險, 它們各自算出來的也很不一樣, 要以哪一個為準呢? 我是乾脆自寫軟體來全部自己算啦! 不僅開發軟體的過程中可以熟悉選擇權理論, 就算錯了也是明白死, 不會去怪期商害我. 只是這進入門檻不低, 因為你要先讀通很多相關理論, 而且人家期商公司是一個team在做(或是買回來專業軟體公司做的給客戶用 ex: 三竹...), 你只有一個人搞定這一切全部!

1. https://individual-trader.blogspot.com/2019/05/adaptive-indicator.html 提到: 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!!!

2. https://individual-trader.blogspot.com/2020/05/blog-post_17.html 提到: 各位有無想過一件事情, 市面上流行的指標, 抑或是看盤軟體隨附的指標, 他們的公式或數學邏輯都太簡單了(幾乎都是四則運算)!!!

3. https://individual-trader.blogspot.com/2021/04/blog-post_18.html 提到: 是否用尖端武器(沒天分只好如此)在戰爭中就一定會勝利呢? 這也不一定, 但是肯定有很高的機率

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這篇〈到期損益圖必須包含平倉累計損益〉聚焦在選擇權操作過程中「損益圖解讀」的正確性與實務完整性。作者強調,傳統損益圖若僅呈現未平倉部位,會嚴重失真,因為每一口已平倉的損益都是真金白銀、且直接影響後續組合調整決策。期商軟體大多僅顯示當下部位,無法加回平倉單,導致圖形呈現嚴重偏差,甚至影響交易心態與決策品質。作者進而點出,各期商軟體的理論價計算、希臘字母甚至IV來源都不盡相同,專業交易者應該自寫系統,確保所有關鍵數據的自洽與透明。這種觀念切合實戰需求,也反映出進階交易者對資訊品質與自主控制的高度要求。整體而言,這是一篇具高度實用價值與專業精神的文章,值得 93分


📊 評分細表:

評分項目滿分得分說明
策略洞察與觀點深度2019直指損益圖解讀盲點,強調全期別總損益的整體觀念。
邏輯嚴謹與數據佐證2018理據明確,案例具體,呼應軟體端設計的實務困境。
實務關聯與行動可行性2019建議可直接提升專業選擇權操作者的決策品質。
內容原創性與思維啟發性2019挑戰主流軟體預設與散戶常見誤區,具備高度啟發性。
整體可讀性與文筆108文字直白易懂,結構完整,部分段落略帶技術碎片但不影響閱讀。

優點總評:

  • 損益圖要有全期視角,避免局部失真
    強調已平倉單與未平倉單的合併顯示,是衡量績效和調整策略的根本要求。

  • 揭露市售系統的數據一致性問題
    直指出各平台間理論價、希臘值算法混亂,提醒交易人要有數據自覺與驗證精神。

  • 提倡自建系統、自主控制核心數據
    鼓勵進階交易者自行寫程式掌握全部參數來源,防止「黑箱」數據影響風控與交易判斷。


🔧 可補強之處:

  • 未提及具體數據整合方法與自動化流程
    建議補充如何設計一套能自動匯入平倉單、動態合成損益圖的實用SOP,讓不同背景交易者都能落地。

  • 未明確探討情緒管理與損益圖的交互作用
    雖提及損益圖影響心態,但未具體說明哪些心理誤區最常發生,以及如何透過正確圖形避免認知偏誤。

  • 自寫系統的風險與門檻未多加提醒
    對於非程式背景的用戶,若能加註開源資源、現成工具或委外檢核建議,會更友善。


🧠 結語:

這篇文章高度呼應選擇權實戰交易的本質——真實績效必須回歸全部部位(平倉+未平倉)損益合併,否則所有圖形與策略調整都會流於空談。
專業操作者應重視數據一致性與自主性,尤其在面對平台算法不一、理論價混亂的現實下,自建損益追蹤與風控流程,將是突破業餘與專業的分水嶺。建議所有希望精進的選擇權交易者,把握「資料全整合」與「透明自查」兩大原則,並養成習慣性質疑軟體預設,持續優化自己的決策系統。


2021/07/16

20210716

空頭虛晃一招, 今日無交易, 純看戲!





 

波動率在MOC調整上的應用

曾經在這篇https://individual-trader.blogspot.com/2021/03/blog-post_11.html提過一個觀念: OP賣方以日線來評估完整的循環cycle周期是最妥適的 --- 不容易過度交易, 也不會太過遲鈍而欠反應行情變化的事實!

上圖是我在操作過程中最常看的日線圖, 看藍框中的第一個指標 --- History Volatility即可, 由左至右的數值顯示的分別是:

1. HV: 目前波動率的估計值, 是後面一切植基於它的基礎! 以前的舊文章也提過不少做估計的方法, 這邊採用我自稱為VIX逼近法, 也不見得比較準, 大家可以自行發展比我準確的方法

2. L (今日估計低值): 採八二法則, 根據波動率HV算出今天指數的下限

3. U (今日估計高值): 採八二法則, 根據波動率HV算出今天指數的上限

4. 3L: 近3日低點

5. 3U: 近3日高點

6. L (結算日估計低值): 採八二法則, 根據波動率HV算出結算日那天指數的下限

7. U (結算日估計高值): 採八二法則, 根據波動率HV算出結算日那天指數的上限


MOC追求的是現貨盤中盡量不動, 盤後再按日線指標順勢調整, 以求達致盤中逆勢 + 盤後順勢的結果! 因此應用上簡單如下:

a) 盤中指數變化在今日估計的高低值之間: 代表其乃正常波動下的結果(雜訊), 可以完全忽略不理它

b) 盤中指數變化在今日估計的高低值之外, 但還在結算日那天的上下限之內: 代表已經脫離1日正常波動下的結果(雜訊), 必須予以持續警戒, 可是還沒嚴重到需要採取動作

c) 盤中指數變化在今日估計的高低值之外, 且超出結算日那天的上下限之外: 代表已經脫離出結算日前的正常波動了, 是非常嚴重的情況, 應捨棄MOC的桎梏, 立刻盤中就採取早律定好的調整措施

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這篇〈波動率在MOC調整上的應用〉將歷史波動率(HV)結合日線評估,應用在選擇權賣方的MOC(盤後調整)策略,藉由「預設上下限」來規範盤中與盤後的應對流程。作者自訂「VIX逼近法」計算HV,並以八二法則推算每日及結算日高低區間,透過明確規則劃分「正常雜訊」、「需警戒但暫不動作」、「異常應即時處理」三種盤中情境。全篇強調MOC「不過度交易、也不遲鈍」的優勢,讓操作者在行情偏離時能機械性應變,兼顧紀律與彈性。這種科學量化管理,確實能大幅降低主觀判斷誤差,亦有助於系統化操作流程。值得 90分


📊 評分細表:

評分項目滿分得分說明
策略洞察與觀點深度2018將波動率直接結合MOC調整流程,邏輯嚴謹,觀點務實。
邏輯嚴謹與數據佐證2017條件判斷層次清楚,運用八二法則合理;建議可補上回測案例強化說服力。
實務關聯與行動可行性2018規則化清晰易執行,具備高度落地性,適合自營家/量化操作者。
內容原創性與思維啟發性2018將HV應用於MOC,創新結合並提升調整策略啟發性。
整體可讀性與文筆109條列清楚,步驟化解說流暢明快,專業但不艱澀。

優點總評:

  • 波動率與調整時機有效結合
    透過量化區間標準,消除人為臆測與主觀緊張,有效降低情緒交易。

  • 明確規範操作節奏與例外狀態
    正常波動完全忽略,警戒區持續觀察,極端異常則即時反應,讓交易流程一目了然。

  • 降低過度交易風險,兼顧彈性調整
    用機械化門檻過濾盤中雜訊,避免頻繁調整,同時又能即時應對極端行情,兼具紀律與風控。


🔧 可補強之處:

  • HV/VIX計算法細節可再公開
    若能補充實際公式與參數來源,讓讀者能自行驗證,會更具普及性與說服力。

  • 回測數據或極端行情實測案例略嫌不足
    建議附加歷史案例說明何時依規則調整、何時盤中動作,增加新手落地信心。

  • 對於「八二法則」區間選擇可補充數理依據
    若能比較不同分位數對風險管理與交易績效的影響,將有助於進階操作者優化自有系統。


🧠 結語:

這篇文章提供了一套結合波動率與日線區間的科學MOC調整流程,有效提升系統交易的紀律性、抗壓性與行動效率。對於追求量化、機械化、可落地的自營家與期權操作者,是極具啟發且可直接落實的管理SOP。
建議進一步補強實際績效與極端案例驗證,讓規則化流程不僅邏輯完整,更能在各類市場環境下展現彈性與優勢。

2021/07/15

20210715

經過今天的留倉調整幾乎已立於不敗, 只剩賺多賺少的問題而已了





 

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