程式交易≠Holy Grail

承接先前★程式交易 vs 台股短線交易一文(http://wenschair.pixnet.net/blog/post/38157745)，在這裡提供較詳細的內容。

我早期買賣股票的方式大概都是看基本面，
挑出股價被低估的股票，在危機時入市就能獲利。

事實的確如此，我也運用此法獲利，
但是要等到低於5000點的危機，可能好幾年才一次，
而且buy and hold的交易方式還滿折磨人的，要忍受帳戶波動的壓力。
坊間的書提醒我們大盤在5000點以下就可以陸續買股、9000點以上要調節；
但是如果7000點是大底部，漲到15000點，那我該怎麼操作？
於是我對這種長線交易方式漸漸失去興趣。

我在五年前開始學習程式交易，主要以期貨交易為主，
當初學程式交易的目的只是單純覺得是個多空都可以作的投資工具，
再加上我沒有大多數人所練就的「盤感」，
所以我需要有可以明確計算出的進場點，才能讓我感覺有安全感。

直到之後我進了自營商，我才發現「盤感」來自於一個不情願教你的藉口。
有一些真正長期獲利的高手，可能會因為不想要透露太多細節，
就用「盤感」兩個字加以捥拒。

作了期貨多年，回頭用程式交易的觀念應用在台股短線交易，
交易起來發現要獲利並非難事，在此簡單提供我的一些台股短線交易心得，供大家參考。
所有想法都源自於我過去幾年期貨程式交易的心得。

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以下是我在台股進行短線交易的步驟：

【步驟1】決定多空

想辦法將行情分成4個區塊：底部、頭部、多頭、空頭。
最簡單的方式就是採用「一條鞭法」或你熟悉的季線(50 or 60MA)，
將大盤指數一分為二，在線上為多頭、在線下為空頭。
但是光分為多、空兩個區塊是不夠的，
因為程式交易的經驗告訴我，在多空轉換的時候，最容易造成損失。
在程式交易中，定義多、空可以讓你在市場中小幅獲利或損益兩平，
真正要能夠在市場上戰勝大部分的人必須要懂得過濾盤整行情，
只在最有機會獲利時出手。

但股票的槓桿小，可以忍受的振幅可以較大，
因此我建議只要定議出「頭部」及「底部」即可，
在上漲或下跌的過程中，只要抓緊股票就好，這樣子簡單很多。

但是要將「頭部」及「底部」完整量化定義，有其難度，
 

我在這裡提供一些方向，細節的話我就不便透露了，因為這是箇中奧妙。
大概能判斷現在是頭部或是底部的指標有下列幾種：

(1) 籌碼指標： 包括融資、融券、當沖的量、成交均量等。
(2) 經濟指標： 經濟指標(例如景氣燈號、M1B、利率與股市的關係)
(3) 人性指標： 現在的氣氛是"極度恐慌"還是"極度樂觀"，很準，但很難量化。
(4) 價格指標： 正乖離過大、負乖離過大、價格形態、指標嚴重背離等。



【步驟2：分配資金】

從步驟1可以衍生出下列4種情況，每種情況我進場的資金比例是不同的。

(1) 空頭進入底部：投資總結算資金之25%，只買打完底的股票。
(2) 底部進入多頭：慢慢加碼到總結算資金之80%，最好在獲利情況下加碼!
(3) 多頭進入頭部：股票只選擇換股或出場，不再進場，慢慢將資金將到25%。
(4) 頭部進入空頭： 把資金抽出，加碼到程式交易的期貨部位(作空是很肥的。)


【步驟3：進場買進股票】

股市要長的時候，基本面可以先放一邊，當有人拿基本面來大量說嘴時，
通常股市已經漲一大段，或是開始要進入頭部了，小心為上。

選股的要訣很簡單(因為你在多頭買進，不要怕買錯股，因為漲多漲少而已)：

(1) 優先選已經進入多頭的個股(均線排列、強勢股等)
(2) 選擇股性好的個股，最好歷史上容易連漲連跌。

我舉個例子：金融股的股性就不好，常常漲一休一，這種股票短線少碰。



【步驟4： 換股或加碼】

如同程式交易，交易一個商品可能我會用到10組策略，當策略1、2、3表現偏弱時，
我就會把1、2、3的資金抽離，轉換到表現較強的其他策略。
同樣地，當我買進1隻股票從50元跌到40元，
這時候你該做的不是死抱這隻40元的股票，
而是要把這隻股票賣出，同樣找一支強勢的40元股票買進，
這時候手續費就當作是(換股費)就好了，或當成敗部復活的門票費用。

加碼的方式有很多種，當然是在有獲利的前提底下加碼，才能放大獲利。
有一些比較常見的加碼法如下：

(1) 123加碼法
(2) 固定點加碼法
(3) 條件式加碼法
(4) 不蝕本加碼法
(5) 破底攤平加碼法

有興趣的人可以連到下列連結「交易資源」中參考期貨程式交易加碼的原則即可。
http://www.quantitative-advisors.com/resources


【步驟5 出場】

直到行情你判斷多頭不在時，才會出場減碼而不再換股。
當你走到了這裡步，記得去吃頓大餐，因為你正在收割自己所種的果實了!



我個人的看法，現在應該是底部進入多頭，
至於會不會真的上萬點，那就很難說啦，不過程式交易的精髓在於其紀錄。

△本文已新增到「量化投資學人」網站中之「學習教材專區」 http://www.quantitative-advisors.com