20250430 籌碼結構「分歧現象」

若出現 chip1 與 chip2 標註位置不一致（不 aligned），則屬於籌碼結構「分歧現象」，這在實務上具有極高解析價值，具體解讀如下： 🔍 解釋層級：非一致的結構解碼 類型chip1 解讀（未加權）chip2 解讀（加權後）Call 壓力不一致表面大量合約出現在 A 點但高均價集中在 B 點 → 真正資金壓力在 BPut 支撐不一致名目上有大單掛在 A 點但大資金選擇更低/更高履約價建立防守 → B 為主防 🔄 核心邏輯：chip1 看「表象流量」，chip2 看「資金真意圖」 chip1 強調：合約數量壓力 / 視覺上的多空張力 chip2 強調：資金流加權後的意圖重心 ➡ 若二者 位置一致，代表： 數量與成本重心一致 → 機構在該價位密集佈局、防守/封鎖強烈 ➡ 若二者 不一致，代表： 機構操作有遮蔽（可能以低成本佈大量單，再在別處建均價部位） 此時應優先解讀 chip2 的加權位置為真正資金意圖點 🧠 策略應用建議 分歧方向操作含義chip1...

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20250429

最新調教成功的ChatGPT說明在FB...

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20250429 VWAP的介紹

【A】VWAP的真正數學原理 【B】VWAP在職業交易中的定位 【C】VWAP適合與不適合的使用時機 【D】進階應用（多日VWAP、Anchored VWAP） 📋【A】VWAP（Volume-Weighted Average Price）真正數學原理 ➤ 定義 VWAP = 成交量加權平均價。 核心公式： VWAP(t)=∑i=1t(Pi×Vi)∑i=1tViVWAP(t) = \frac{\sum_{i=1}^{t} (P_i \times V_i)}{\sum_{i=1}^{t} V_i}VWAP(t)=∑i=1t​Vi​∑i=1t​(Pi​×Vi​)​ 其中： PiP_iPi​ = 第i筆成交價格 ViV_iVi​ = 第i筆成交量 換句話說： Numerator（上面）是「價格 × 成交量」累積和（也就是價值總量） Denominator（下面）是「純成交量」累積和 VWAP就是一個「單位量成交平均價格」 📚【B】VWAP在職業交易中的定位 層次意義對機構機構交易部會以VWAP作為「執行績效」的比較基準。（例如：買單如果成交價低於VWAP，績效被認為良好）對專業個人交易員VWAP代表一日中「資金主流平均進場成本」，作為支撐/壓力的重要判斷依據。對程式交易系統作為【流動性中心】的參考：離VWAP太遠容易有均值回歸壓力；靠近VWAP區域則屬於「主流資金集結區」。 ✅...

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20250428 ChatGPT

 1️⃣ 【裸K線 結構診斷】區段現象解讀04/23-04/24強勁單邊上漲波段，從18800一路推到20000資金明顯做多進場，推升速度快，成交量同步放大04/24後半段出現高位急跌回測（接近19600附近止跌）高檔拋壓出現，先行多單獲利了結04/25以後底部回踩成功，形成新支撐平台多方重新整理完成，但動能收斂04/26〜04/28走勢轉為緩升 + 高檔橫向震盪，高低點收斂至19900〜20050區間主力進入收租模式，未再大力推動 📍 裸K結構結論： 明顯完成一個完整上漲波段 → 進入盤整期 震盪收斂型態成型 高檔攻擊力道明顯減弱，主力採觀望或調節態勢 2️⃣ 【chip1 資金分佈診斷】資金位階現象解讀20000最強 Sell Call 賣壓集中明顯的心理整數位壓制19500明顯 Sell Put 支撐帶存在空方有護盤需求，資金不願讓價跌破19500NetAcc / Delta在Spot附近（19900〜20000）進入負值盤整，無新積極建倉訊號短線籌碼鎖定，高低兩端賣壓與支撐力量抵消 📍...

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20250425

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20250424

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20250422 K 線資料建構「預期波動率」指標

Replicating the CBOE VIX using a synthetic volatility index trading algorithmhttps://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/23322039.2019.1641063歷史隨機波動率模擬（Stochastic SVIX）方法：Cary & van Vuuren（2019）提出，利用標的資產的隨機模型（如 GARCH 類或 Monte Carlo 模型）模擬未來方差，並將其映射至 0–100% 區間，即得 SVIX。本質說明：其 Stochastic SVIX 並非直接提取選擇權 (options) 隱含波動率，而是：1. 以 K 線估計隨機波動率模型（如 GARCH, Heston, GARCH, EGARCH, Stochastic Volatility... 等）2. 由今日起模擬未來 30 天的價格路徑，計算每條路徑的年化方差3. 平均後映射至 0–100，形成...

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20250422 有關於VIX

前陣子在某論壇回答了網友關於波動率的疑惑, 對觀念的釐清應該很有幫助https://www.optionshare.tw/forum.php?mod=viewthread&tid=6108&fbclid=IwY2xjawJ0GvdleHRuA2FlbQIxMABicmlkETFTOG1TQ1hmQXlqckRHMHZPAR7nldNtYGa_T64A3yJ5zTEped2rfwBs-or6KTGekUlzrwN7YCS1-2vM34aFZQ_aem_kvmUrXISkHNbijKoH8TZbQdlin發表於 2025-2-20 13:49:38 | 只看該作者 回帖獎勵想建構,每個履約價的Delta值.這時候就需要知道,每一個履約價的vix值..剛開始是, 輸入通用Vix值, 全部履約價用相同的, 期交所每日Vix, 例如19.8.算出來的結果, 有點不甚滿意. 越價外就偏離越多.(我的計算值和券商公告值做比較)..Vix計算方法https://www.taifex.com.tw/file/taifex/CHINESE/files/7/VIX_book.pdf.結果又陷入 十里迷霧.海市蜃樓, 好像對又好像不對...要Delta值, 就需要有Vix值要Vix值, 就需要有...

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20250421 用OHLC來合成波动率指数（SVIX）

合成波动率指数（SVIX）主要有以下几大类构造方法，每种方法都有相应的实证或应用验证：模型自由方差复制（Model‑Free Implied Volatility, MFIV）方法：直接沿用 CBOE VIX 的“方差复制”思路，将标的期权跨行权价的隐含方差加权汇总，得到一个 30 天年化波动率指标。验证：例如瑞典学者用 OMXS30 指数期权数据，从 2005–2015 年构建了日频 SVIX，研究表明它与官方 VIX 在统计特性上高度一致，且能良好描述市场波动 gupea.ub.gu.se。历史随机波动率仿真（Stochastic SVIX）方法：Cary & van Vuuren（2019）提出，通过对标的收益率的随机模型（如 GARCH‐style 或 Monte Carlo）模拟未来方差，并将其缩放到 0–100% 量表，得出 SVIX。验证：该文在美股历史数据上测试，SVIX 与 CBOE VIX 的日内相关系数很高，并在配合简单多头交易策略时取得正的胜率和净利润（空头效果不佳）​IDEAS/RePEc。VIX Fix（Larry Williams 2007）方法：以过去 N 日最高收盘价减当日最低价，再除以最高收盘价并乘 100，生成“波动率雷达”数值。不依赖期权，仅基于现货价格极值。验证：虽无大型学术回测，但在...

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