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一些好用的預測指標
(技術分析有用嗎?)
The mathematical expectation of the
speculator is zero—Louis Bachelier(1900)
Efficient Market Hypothesis EMH
The Efficient Market Hypothesis evolved in the
1960s from the Ph.D. dissertation of Eugene
Fama. Fama persuasively made the argument
that in an active market that includes many wellinformed and intelligent investors, securities will
be appropriately priced and reflect all available
information. If a market is efficient, no information
or analysis can be expected to result in
outperformance of an appropriate benchmark.
EMH
Can We Beat Mr. Market?
Can Individual Investors Beat the Market?
Is stock market a fair game ?
• Louis Bachelier "The mathematical
expectation of the speculator is zero"
(1900)
• He described this condition as a "fair
game”.
Random Walk Hypothesis
• The random walk hypothesis is a
financial theory stating that stock market
prices evolve according to a random walk
and thus the prices of the stock market
cannot be predicted.
Non-Random Walk Hypothesis
• There are other economists, professors, and
investors who believe that the market is
predictable to some degree. These people
believe that prices may move in trends and that
the study of past prices can be used to forecast
future price direction. There have been some
economic studies that support this view, and a
book has been written by two professors of
economics that tries to prove the random walk
hypothesis wrong.
台灣加權股價指數的歧異現象
台灣加權股價指數(2001~2003)
741x 271=200811
6500
6000
Index
5500
5000
4500
4000
3500
3000
0
50000
100000
Time
150000
200000
台灣股價加權指數模擬交易的結果
800
Trend-Following Trading Strategy
d=7
d=8
d=9
600
d=10
Return
400
d=15
200
d=20
d=60
d=80
0
d=40
-200
0
50000
100000
Time
150000
200000
P , Q , MA
1.6
Q
1.4
1.2
G
P Q MA
1.0
0.8
P
0.6
G
0.4
MA
0.2
0.0
0
20
40
60
dd
80
100
勝率及賠率與時間的關係圖
• 我們以d =16為例, 相對勝率 PG ' 0.5771 ,表
示長期而言，這樣的策略占有優勢,可以獲
取報酬。
0.65
1.8
d=16
1.6
0.60
d=16
Q
P
G
1.4
0.55
1.2
0.50
1.0
0.45
0.8
0
50000
100000
Time
150000
200000
0
50000
100000
Time
典型的勝率 pG 及賠率Q 與時間的關係圖
150000
200000
Coin Tossing
MA
0.5
MA
0.0
simulation stock price
-0.5
0
20
40
60
ddd
80
100
Trend-Following Trading Strategy
H
L
實例 Δ=1
•
•
•
•
H65
65→64 → sell 64 x 1
L61.5
61.5→62.5 → buy 62.5 x 2
實例 Δ=1
•
•
•
•
H65
65→64 → sell 64 x 1
L62
62→63 → buy 63 x 2
技術分析有用乎?無用乎?
•→ → 活用技術分析
•→ → 加減用
認識K線圖
高
收
開
收
開
低
技術指標(Indicators)
• Trend(趨勢指標)
_Moving Average(移動平均)
_Bollinger Bands(包寧傑帶狀 )
• Oscillators(震盪指標)
_MACD
_RSI
_KD
_CCI
_Williams
移動平均線 (Moving Average)
•
•
移動平均線是利用統計學上移動平均的原
理，將每天的收盤價以需要的天數累加後
除以其天數，得出一平均值。
移動平均線代表該期間內投資人的平均持
股成本，所以從MA線和股價之間的關係，
可以看出股價即將產生的變動方向(趨勢
指標)。
移動平均線應用原則
• A.利用快慢速兩條移動平均線交叉點，判斷買賣
點。
– 使用天期有MA6-12、MA12-24、MA10-30、MA30-72
等，指標操作選取天期因個股而異，可自行試驗所持
有個股的最佳操作天期。
– 買點（黃金交叉）：短期平均線從下往上穿越長期平
均線時為黃金交叉，此為漲勢的開始，可進場買進。
– 賣點（死亡交叉）：短期平均線從上往下穿越長期平
均線時，形成死亡交叉，表示跌勢的開始，可將持股
賣出。
漲勢的開始
死亡交叉
黃金交叉
• B.葛蘭碧進出八大法則
1
2
4
200日移動平均線
B
D
C
A
3
股價走勢
– 葛蘭碧八大法則的意義
– 以移動平均線作為投資的研判工具，葛蘭碧的
進出八大法則為經典之論，他利用200日移動平
均線與指數或股價的關係，研究出理想的買賣
時點。
葛蘭碧八大法則買賣點
•實線為移動平均線，虛線表股價
買進點A
買進點B
買進點C
買進點D
平均線走勢由
下降逐漸走平，
股價從平均線
下方突破平均
線
平均線持續上
揚，股價雖跌
破平均線，不
久卻又再度站
上平均線
股價在平均線
上移動，突然
下跌。但未破
平均線，股價
又再上升
股價在平均線
下移動，突然
出現暴跌，遠
離平均線。很
可能會再度趨
向平均線彈升
賣出點1
賣出點2
賣出點3
賣出點4
移動平均線
上升後保持
平行或下降，
股價由上往
下突破平均
線
股價上升突
破平均線，
但馬上回到
平均線之下，
且平均線持
續下跌
股價比平均
線低，當股
價上升，未
達平均線即
回跌的情況
下
股價位於平
均線上方，
且不斷上漲
偏離均線
60日移動平均線(季線)的應用
移動平均線 60MA
軌道乖離(Aberration)交易法
•
•
•
•
•
•
60分鐘(小時)線
(H+L)/2
中央軌道為小時線的MA20
上下軌道為中央軌道  0.5%σ
使用EXCELL計算
買選擇權四原則:
A 只做買方(風險有限)
B 只做價外(以小博大)
C 只做近月(易買的到)
D 結算前一周買價平
軌道乖離(Aberration)
SELL CALL
BUY PUT
SELL PUT
BUY CALL
乖離率 > | 4 | 乖離過大
• 統計績效年報酬率75%
• 一年的勝率75%
軌道乖離(Aberration)(日線)
平均一個月一個方向
軌道乖離(Aberration)(日線)
平均一個月一個方向
軌道乖離(Aberration)日線交易法
• 買選擇權三原則:
A 先做買方(看錯做賣方)
B 只做價外二檔(以小博大)
C 只做次月(時間價值流失慢)
軌道乖離(Aberration)(小時線)
2010/03
• 買選擇權四原則:
A 只做買方(風險有限)
B 只做價外(以小博大)
C 只做近月(易買的到)
D 結算前一周買價平
軌道乖離(Aberration)(週線)
一些常用的震盪指標
RSI KD MACD Williams
RSI 相對強弱指標
（Relative Strength Index）
• RSI在1978年6月由懷達爾研究，發表在美國
Commodities雜誌中（現為Future雜誌），並收
錄於同年推出的New Concepts in Technical Trading
Systems書中。比起其他分析工具，RSI是其中一
種較容易向大眾傳譯的計量工具。
• RSI 其主要特點是計算某一段時間內買賣雙方力
量，作為超買、超賣的參考。
• 公式說明：
• RSI=100 – (100 ÷ (1+RS))
• 其中RS為相對強度(Relative Strength,RS)=AUn / ADn
• AUn表示n日內收盤價上漲的平均值，亦即
Σ(每日上漲金額) ÷ n，其含意為平均n日內每天股價漲幾元
• ADn表示n日內收盤價下跌的平均值，亦即
Σ(每日下跌金額) ÷ n，其含意為平均n日內每天股價跌幾元
• 所以RSI亦可改寫成 RSI=(100*AUn) ÷ (AUn+ADn)
RSI 相對強弱指標
• 意義：RSI指標的原理，假設收盤價是買賣
雙方力道的最終表現與結果，把上漲視為
買方力道，下跌視為賣方力道。而式中RS
即為買方力道與賣方力道的比，亦即雙方
相對強度的概念。
RSI 指標怎麼用?
• RSI為50時，為買賣均衡點，正常的波動區
間為30至70之間。
• RSI大於80時，為超買訊號。
• RSI小於20時，為超賣訊號。
RSI 指標怎麼用?
威廉指標
(Williams Overbought/Oversold Index)
• 威廉指標之定義
• 由美國人賴利．威廉斯(Larry Williams)在
1973年出版的"我如何賺到100萬(How I
Made A Million Dollars)"一書中所發明，當
時稱為威廉超買超賣指標(Williams
Overbought/Oversold Index)，簡稱威廉
%R，是判斷個股在某一段時間內超買超賣
狀況的有效指數。
威廉超買超賣指標
• 公式：
%R= [ (收盤價－n日之最高價)／(n日內最高價
－n日最低價) ] x 100
常用參數：5日、8日、13日、21日及34日。
範圍：0至-100(請注意:本指標的極大值為0、極
小值為-100，與其他的擺盪指標有很大的不同)。
威廉指標之研判原則
可判斷買賣超狀況、買賣訊號及多空趨勢。
1.以%R所在的位置，來判斷買賣超狀況：
(a) %R在-80以下為超賣區。
(b) %R在-20以上為超買區。
2.以%R突破(或跌破)超賣區(或超買區)的狀況，
來判斷買賣訊號：
(a) %R由超賣區突破-80為買進訊號，例如由-85
變成-75時買進。
(b) %R由超買區跌破-20為賣出訊號，例如由-15
變成-25時賣出。
威廉指標與RSI 指標
小時線威廉指標
75
25
KD指標
• KD隨機指標的理論認為：當股市處於牛市
時，收盤價往往接近當日最高價；反之在
熊市時，收盤價比較接近當日最低價，該
指數的目的即在反映出近期收盤價在該段
日子中價格區間的相對位置。
KD指標之定義
• 首先找出最近n天當中曾經出現過的最高價H_{n}、最低價
L_{n}與第n天的收盤價C_n，然後利用這三個數字來計算第
n天的未成熟隨機值 (Raw Stochastic Value)RSV
• RSV=[ (C_n-L_{n}) ÷ (H_{n}-L_{n}) ] × 100
第n天收盤價-最近n天內最低價
• RSV ＝ ──────────────── × 100
最近n天內最高價-最近n天內最低價
KD指標之定義
• 因為C_n-L_{n}表示股價由最低點被推向上至收盤價的幅
度，因此在概念上，這股推力是買盤的表徵，因此RSV指
標可以視為買盤力道強度的展現，再將RSV作指數移動平
均(exponential moving average):
• K_t=(1-a)K_[t-1]+ a × RSV_t
即K值為買盤力道RSV的移動平均 ，
• D_t=(1-a)D_[t-1]+ a × K_t
即再將K值作一次平滑，其中設定K[0]=D[0]=50，
而a值一般都設定為1/3。
• 在上漲過程中，收盤價有往當期最高價接近的傾
向，這時RSV值也將不斷上升。
• 在下跌過程中，收盤價則有收在接近最低價的傾
向，這時RSV也會傾向下降。
• 股價在投資人追高殺低下，往往會出現超漲超跌
的現象，這個現象可透過RSV指標超過某一區間
而表現出來。
• 當指標不斷往上至高檔時，投資人去追高，超過
合理價位的買進行為將使股價超漲，這便形成指
標超買的訊號；而超賣訊號亦同理。
• KD 指標之研判原則
• 1.KD指標針對指數而言，通常在80以上被
視為超買區，在20以下則視為超賣區。由
於KD指標訊號明顯，十分適合短線操作。
KD指標怎麼用?
黃金交叉
死亡交叉
MACD指標
• MACD(Moving Average Convergence and
Divergence)係1979 年由美國的愛培爾(Gerald
Appel)及西斯勒(W.Fredrick Hitschler)在『股市交易
系統』(Stock Market Trading System)一書中所提出
的方法之一，原理在於利用快速與慢速兩條指數平
滑移動平均線，算出兩者間的差離值(DIF)，再利用
差離值與差離值平均值(DEM)的收斂與發散，界定
買進與賣出的時機。
計算步驟如下：
• Step 1＞計算需求指數(Demand Index，DI)
DI=(H+L+2C)/4
其中H 為最高價，L 為最低價，C 為收盤價。或可用收盤價代替DI
• Step 2＞計算指數平滑移動平均線(EMA)，包括12日EMA及26日EMA
EMA(t)=EMA(t-1)+α×(DI(t)-EMA(t-1))
α=2/(1+移動平均天數)
其中t 表示當日，t-1 表示前一日
α表示平滑常數，例如12 日EMA 的α值=2/(1+12)=2/13，則
EMA(t)=(11/13)×EMA(t-1)+(2/13)×DI(t)
• Step 3＞計算差離值
DIF=12 日EMA-26 日EMA
12 日EMA(t)=(11/13) ×EMA(t-1)+(2/13)×DI(t)
26 日EMA(t)=(25/27) ×EMA(t-1)+(2/27)×DI(t)
• Step 4＞計算差離值平均值DEM(即一般所謂的MACD 值)
平均值DEM(t)=DEM(t-1)+α×(DIF(t)-DEM(t-1))上式中，平滑常數取9
日平滑移動平均，故α=2/(1+9)
MACD指標怎麼用?
MACD 之研判原則
統計一年的勝率
統計一年的勝率
•
•
•
•
•
•
每月初依據MACD(或KD)指標決定
實行多(空)頭價差交易
到期日結算勝率是多少?
W = ?, L = ?
PG = ?, Q = ?
MA > 0 ?
軌道乖離(Aberration)(日線)
平均一個月一個方向
程式交易
為何交易需要程式?
• 期貨輸贏關鍵在紀律。期貨是一個槓桿倍數高達14至16倍
的金融商品，如果沒有遵守「紀律」，即使你賺過9次卻
很可能在1次操作策略失敗就輸到破產。
• 程式交易中的所有交易動作都是依據開發程式(策略)的人
本身的想法所轉化而成的機械化動作，也就是說，只要不
在計畫之內的事情，它不會去做。不符合作多條件，不會
買；不符合放空條件，不會空；不符合出場的規則，它也
決不會主動出場。
• 這表示我們的交易必須是“有紀律”、“有計劃”、排除
情緒干擾 (也排除靈感)而忠實地執行每一個該有的動作。
程式交易
程式語言
買賣成果分析
買賣成果分析
買賣成果分析
買賣成果分析
勝率P
賠率Q
參數最佳化
自動下單機API