20190115 日盤總結

極短線轉得蠻強的

日線還在多方勢頭, 即便極短線有機會也不要做空的原因 --- 今天展現

VIX愈走愈低還要做空幹嗎?

想要的小跌沒發生, 鑑於明天就要結算沒法拉長戰線, 被迫想辦法吃點殘渣 --- 主要加多在SP 9650, 明日結算的週選測試預期應是正值, 只能再一次安打, 因為全壘打很難

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20190114 日盤總結

極短線維持上星期五的弱勢不變

日線還是在多方行進的步驟上, 極短線暫時可以忽略

今日無調整交易, 因指數往原布局好的方向發展, 2個交易日後結算

VIX也一樣, 雖有上升但幅度太小, 離均線距離太遠, 多頭無礙

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20190111 日盤總結 & 夜盤不理當跳空

極短線來看強中透弱

日線訊號維持多方掌控不變, 所以也不用太緊張極短線的透弱

VIX小升但還是離均線很遠, 空頭無力, 千萬不要做

今日調整交易仍以做多為主(賣價內價差) --- SP 9800 + BP 9600, 強中透弱有利於我上面的布局

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兼具趨勢(Trend)盤和震盪(Cycle)盤的交易系統

Chia Ling Liu 好高深啊

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自營家 高深不一定有用, 有用的東西通常是簡單的; 只是我做系統喜歡有理論根據, 有數學推導的科學化根據更好, 我對自己空想的交易邏輯沒有信心, 師法前人或站在大師的肩膀上再去開發, 會讓我更相信這個系統, 尤其不準的時候, 更需要有這種自信才能堅持跟隨訊號下去. 所以結論是: 我愛用少人知道且有理論根據的系統, 至於有沒有比較好, 或是能不能賺比較多, 則是不一定的!

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先看程式實作的成果, 著實花了我不少時間, 重點是回測效果出乎預期非常好, 但是記住一件事 --- 買賣訊號給得再好, 能不能賺錢還是在個人喔!

接下來我用概念性設計(Conceptual Design)的方式來分享, 否則一堆像下面這樣的數學式, 看這篇文的人應該立刻跑掉吧? 哈哈

1. 技術分析就是模塑市場(modeling the market)
2. 市場理論上如墨基爾教授(Burton Gordon Malkiel)所言: 醉漢隨機亂走(Random Walk)
3. 醉漢隨機亂走問題仍是著眼在方向(direction)上
4. 煙流擴散(Smoke Plume Diffusion)理論可解釋市場狀況
5. 調整醉漢隨機亂走問題: 只看是否要改向(reverse direction)走, 並且不去在意上一步的方向, 使隨機變數(random variable)由方向(direction)改成以動量(momentum)為思考
6. 如此調整過後(改成動量思考)的醉漢問題便可以和凱利(John Larry Kelly, Jr.)或夏農(Claude Elwood Shannon)一樣改用類似資訊理論(i. e. electric wave on a telegraph wire), 抑或彎流(Meandering River)理論來解釋市場狀況
7. 根據以上兩個理論便具有了趨勢(Trend)和震盪(Cycle)兩者來模塑市場行為
8. 要分離出Trend或Cycle時, 不要像以往用減法(subtracted), 改用過濾(filtering)法 => AllPass(全市場) filtered by HighPassFilter(Cycle or Trend)
9. 技術分析的大敵乃移動平均(Moving Averages)的延遲(Lag)效應
10. EMA具有Trend mode特性, 可以averaging over 2 samples以改進衰減, 得到1個新的improved EMA, 把它當成過濾器
11. 將AllPass用HighPassFilter(improved EMA trend)移除(remove)Trend, 然後做平方(square to improve sharpness)來得到Cycle Mode
12. 最後 AllPass(全市場) filtered by HighPassFilter(Cycle Mode) = Trend Mode
13. 做成交易系統需要先行訊號, 因此增加2天的動量(a 2 day momentum) 到Trend Mode來得到先行的2個K線(get a 2 bar lead)
14. 建立1個 low lag smoothing filter來移除HighPassFilter(Cycle Mode)中的high frequency content

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引用網路文章

    作者先假設一個市場走勢的簡單模型:   

       走勢 = 趨勢(Trend)與盤整(Cycle)的加總。

     在趨勢盤時(Trend Mode)時，價格持續往同一個方向移動，價格走勢移動方向變動不大。因此可以把Trend想像成一個低頻的訊號。均線其實就是一種簡單的低通濾波器(low pass filter)，因此大部分的均線策略在trend mode時績效很好。

    而在盤整盤(Cycle mode)時，價格移動方向的時常變動，因此可以把Cycle想像成一個高頻的訊號，而一般的震盪指標其實都是簡單的高通濾波器(high pass filter)，所以在一般區間盤整的時候，大部分的震盪指標都好像很準。

    作者假設市場為一個動態週期的cycle，嘗試繼續使用數學的方法，取出目前市場走勢cycle的週期。計算出市場目前的週期後，接著發展出Sinewave 指標。

Ø  Hilbert Transform

    作者使用複數的觀念phasor去描述一個cycle。

e^jθ = cos(θ)+jsin(θ)

A Phasor Can Represent a Cycle

    作者一開始使用Hilbert Transform，從少量價格的資料近似出一個cycle的phasor 型式，接著進行一些平滑處理的動作，取出 Quadrature、InPhase。

Ø  Homodyne Discriminator

取出Quadrature、InPhase後，作者以此為基礎，使用Homodyne Discriminator近似出目前cycle的週期(period)。

HomodyneDiscriminator的概念為，將這根bar的複數訊號與前一根bar的共軛複數相乘。如下式，可以得到angular frequency(角頻率)、amplitude。

而angular frequency(角頻率) = (2π/Period)，由此可得目前cycle的週期(period)

{Homodyne Discriminator}

Re = I2 * I2[1] + Q2 * Q2[1];

Im = I2 * Q2[1] - Q2 * I2[1];

Re = .2 * Re + .8 * Re[1];

Im = .2 * Im + .8 * Im[1];

If Im <> 0 and Re <> 0

    then Period = 360 / ArcTangent (Im/Re);

Ø  The SineWave Indicator

    Sinewave指標概念以下圖為基礎。假設走勢如同一個完美的cycle- sinewave走勢，若已知目前的週期(period)及目前的phase。

因此只要將角度往前shift一個量，即可達到一個領先的效果，從下圖中可以觀察到LeadSine的走勢領先Sine走勢。但事實上價格走勢不是一個完美的cycle，以及在近似計算時有些平滑動作已經有產生延遲(lag)了。因此作者說其實他只是想盡量讓lag變少。

Plot1(Sine(DCPhase), "Sine");

Plot2(Sine(DCPhase + 45), "LeadSine");

    得到了價格走勢的動態週期(Period)後，下一步要取出目前市場的phase。若有cycle mode的話，看現在市場的狀態是在一個cycle中走到哪一個位置。

        Cycle mode:  phase會一直從0度增加到360度。

        Trend mode: 走勢往同方向一直持續，而phase不會增加。

    取出phase後取sine(phase)及sine(phase+45)，即為一個範圍從+1~ -1的震盪指標。下圖為使用完美cycle對sinewave指標做測試，中間為sinewave，下面為phase。可以看到下圖中sinewave指標的交叉轉折點比cycle的轉折點還快。

Ø  The SineWave Indicator觀察

    Sinewave跟一般的震盪指標比起來有兩個優點

(1)若在cycle mode的話轉折點可以抓的比較快。

(2)可以分辨cycle mode 、trend mode:

  若在trend mode時phase不會持續往前，而作者有提到說，若在上升的trend中，phase       會持續在180度左右。而在下降的trend中，phase會持續在0度左右。

Ø  辨認Cycle mode與Trend mode

        下圖大約為2012/08~2013/02的台指期走勢，對應sinewave指標與phase圖，可以觀察出cycle mode與trend mode。而up tremd的phase大都在180度、down trend的phase大都在0度。

    下圖還把sine指標死亡交叉與黃金交叉的價格點標出來，形成壓力與支撐。死亡交叉為灰點，表示在cycle mode的壓力。黃金交叉為紅點，表示在cycle mode的支撐。在up trend時可以觀察到價格都在灰點之上，表示一個往上突破cycle mode壓力的動作。而在down trend時，可以觀察到價格都在紅點之下，表示一個往下跌破cycle mode支撐的動作。

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20190110

日線在多方主控

VIX在均線之下愈離愈遠, 做空沒好果子吃

極短線也沒有轉弱跡象

今日漲跌不大故無交易, RR計算出該在9650 - 9750之間結算

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用隱含波動率IV計算支撐與壓力

Volatility Smile & Risk Reversal 在量化操作領域常常用得到, 但多數人不想深究, 一般看到理論或數學就都先怕了; 但妙的是, 選擇權這些衍生性商品就是理論和數學相關方法做出來的(ex: Greeks), 想交易衍生性商品又不想理解, 賠錢只是剛好吧?

孫子兵法說: 多算勝，少算不勝，而況於無算乎！

這在台股市場上應該不是很多人知道!!! 期商提供的軟體更不可能有滴!
我認為用即時報價的IV計算
才是市場(所有OP錢砸出來的)認定的支撐與壓力
不是那用到爛的OI累積最大量的契約來當支撐與壓力
何況這種還常常距離離得很遠
以1/16要結算的1月選來說
OI累積最大量分別是9000點(支撐)到10000點(壓力)
這也太寬了吧? 和我說會在5千點到1萬5千點之間結算有87%像, 參考性太低!!!
(一般波動率指的是市場波動率, 而隱含波動率IV是根據選擇權成交的市價反算出來的, 所以肯定是錢砸出來的, 因為沒成交就沒當時點的市價)

注意: 我開發的這個軟體, 算出的也只是當下報價那個時點的支撐及壓力, 它是會動態變化的, 因為每天每時每刻的報價都不一樣, 也就是有大的漲跌時, 每天每時每刻的報價重算撐壓, 也都會不太一樣, 和OI累積量最大契約一樣是會變動的; 算出這個動態撐壓對我們交易人的最大用處, 便是當我們要調整留倉偏向的時候, 看一下當時的撐壓, 來決定怎麼做的參考而已

應用 微笑曲線(Volatility Smile) & 風險逆轉(Risk Reversal)
以目前(1/10 13:00)的報價
可以計算出下週最可能的結算點位
在9650 ~ 9750之間

 

In order to build volatility smile we need implied volatilities for different delta on the volatility surface.

RR volatility:

   Call volatility(25-delta) - Put volatility(25-delta)

BF volatility:

   1/2 * (Call volatility(25-delta) + Put volatility(25-delta)) - ATM volatility

程式跑出來的上表中的最右欄RR(IV Diff), 正值意味著一個underlying的calls的波動率大於條件(delta)類似的puts的波動率，這表明有更多的市場參與者認為該underlying會上漲而非下跌，反之亦然. 因此正值與負值的交關之間, 不就被我們利用IV計算了支撐與壓力? 9650是RR正值代表要漲(支撐), 而9750是RR負值代表要跌(壓力), 即是支撐與壓力

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週選策略用在月選

用週選策略的短線邏輯套在長線一點的月選上 哈哈
歷史調整軌跡我就不放了!
當月選也變成週選的時候會是啥狀況?
留倉 & 盈虧如下, 看起來挺妙的!
各種角度實單測試ing ing ing

也就是說
在當月結算日那天開始用週選策略邏輯去做次月選
隔天, 原次月選變當月選
然後都用週選的調整邏輯在做
一直到此當月選進入週選的進程
繼續用週選的調整邏輯到最後結算
看看效果如何
這很類似於在開發程式交易邏輯的時候
會在各時間框架中測試其穩定度
看5分線. 15分線. 30分線, 小時線. 日線. 周線...等
各有無其預期的效果來看買賣邏輯的穩定度

 

 

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