下周會連續7天Patreon會有用Python寫交易策略回測的教學

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-11-08

下周會連續7天Patreon會有用Python寫交易策略回測的教學，適合新手學習。 www.patreon.com/quantshk

程式交易及期指盤路分析免費講座

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-10-17

程式交易及期指盤路分析1小時免費講座 日期:2024年11月3日 (星期日） 時間: 11:30am - 12:30pm (1小時） 報名whatsapp:69091306 主講: 財經書籍作家麥振威 (zoom 線上講座) https://youtu.be/tu2zTJHnV7A?si=LnKNAO3A8LMlnTYv 講座內容: 1. 1小時內學懂用Trading View 寫交易策略backtest 2. Trading View 連接富途autotrade示範 3. Footprint chart教學及用trading view自制Footprint chart方法 4.如何快速將pine script寫的交易策略轉為python版本 5.如何快速學懂用python寫運用排盤(市場深度數據)的交易策略autotrade 6.期指盤路分析原理講解 報名whatspp: 69091306 或電郵paul.mark881@gmail.com

【七年間短炒騰訊52次勝率達76.92%的方法】

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-09-26

【七年間短炒騰訊52次勝率達76.92%的方法】 在筆者Patreon 每星期會定期有一些Trading View的語法教學。在今年6月13日Patreon的文章中便講解了「七年間短炒騰訊52次勝率達76.92%」的方法。 若你由2017年1月3日開始買入騰訊並一直持有到今年6月13日，這7年間回報可達到114.57%，即使只買入10萬港元，大約能獲利114570港元。但對很多人來說這根本不可能的。例如在2022年也有很多機構多次增持騰訊，但騰訊股價在低位徘徊不前，到了2023年初便沽貨離場。 要長期持有一隻股票真的要很有「耐性」，這點真的並非每個人都做到，巴菲特被視為大師，最大原因是他真的大部份時間也「坐得穩」。筆者今天並非要教長期持有股票的好處，既然我們沒有辨法也沒有能力長期持有一隻股票，透過短炒又能否有較好的回報? 文章中介紹的就是專用作炒騰訊的方法。若運用30分鐘圖表，由2017年1月3日至今的回報有78.22%，同樣投入10萬港元，回報約78222.6港元，期間交易了52次，獲利的有40次，勝率大約76.92%，平均每次交易持倉時間約413支bar。 若用30分鐘圖，平均持倉時間大約1個月左右，這樣應更合符人性，因為若要持倉長達七年，連很多專家都做不到，但一般散戶要持倉1個月較容易處理。(pinescript 代碼在patreon內容可找到) 筆者patreon: https://www.patreon.com/quantshk

1個課程學懂Trading View、python、AI

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-09-10

詳細課程內容可瀏覽網頁:www.quants.hk

程式交易及期指盤路分析1小時免費講座｜pine script轉python｜寫排盤(市場深度數據)策略｜自動交易｜Footprint chart｜麥振威

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-08-21

Daytrade｜2個月5萬本金獲利1.6萬｜每次入市只持倉1分鐘｜pine script｜Connor RSI｜麥振威

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-08-19

這影片用Connor RSI寫了一個Daytrade策略，這個策略每次入市，無論贏輸都只持倉1分鐘，但卻在2個多月內用5萬本金獲利1.6萬以上。但重點是明白，交易就是「機率遊戲」，即使backtest看到能獲利的策略，真實執行的過程中也並不容易的。 另外，影片有示範如何用python從interactive broker下載level 2報價的數據，這些數據對很多Daytrade策略都十分有用的。而且也示範了一個簡單用Keras寫的AI模型(LSTM 模型)，要用python寫AI並不是很多人想像中那樣複雜。 筆者Patreon: https://www.patreon.com/quantshk 網頁:www.quants.hk

程式交易及期指盤路分析1小時免費講座

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-07-28

程式交易及期指盤路分析1小時免費講座 日期:2024年8月11日 (星期日） 時間: 11:30am - 12:30pm (1小時） 報名whatsapp:69091306 主講: 財經書籍作家麥振威 (zoom 線上講座) 講座內容: ［新增footprint chart教學及用trading view自制footprint chart方法］ 1. Trading View基本用法及用Pine Script 寫交易策略方法 2. Trading View 連接富途autotrade示範 3. 將統計學概念與技術指標結合的原理 4. 自製Predicted_price MACD 交易訊號比傳統MACD更準確而且解決滯後問題。(影片中分別有Daytrade SQQQ及Apple(US:AAPL)的例子 5. 期指盤路分析原理講解 報名whatspp: 69091306 或電郵paul.mark881@gmail.com

【James Altucher的Unilateral Pairs Trading 策略- 5年回報627.75%】

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-07-22

在金融市場中有一個人物頗具爭議性，他曾經身家由逾千萬美元跌至一無所有，其後又輾轉變得富有。他便是James Altucher，現在大家基本上經常看到他演講的內容都是與個人成長及心靈有關。 James Altucher試過銀行戶口只剩下143美元，但其後又把身家翻至1500萬美元，要說心靈的故事他自然有很多東西可以發表。但他除了創業做生意外，由於曾在多家對沖基金工作，所以一直都有投資股票及加密貨幣。 對他有興趣的讀者也可以留意他的blog: https://jamesaltucher.com/blog/ (圖一) 他blog內的內容有些其實也有參考價值，例如他寫過一篇題目為《THE PERFECT INVESTMENT STRATEGY》的文章，他會說自己本質上是一個非常簡單的人，並不真的喜歡投資，只喜歡學習，喜歡遊戲，喜歡看電視，寫作，做播客等等，還有非常喜歡睡覺。他認為完美的交易策略就是在生活中找到最具潛力的領域，然後買入這個行業中全部的股票。 例如你在1970年到1990年間看好電腦行業，然後你投資每一家即將要上市的公司，假設你買入了合共100家電腦公司股份，每家用1,000美元去買，那你總共投資了10萬美元。但這100家公司中有98家公司最後都破產，不過這並不重要，因為存活下來的2家公司能把你的資產翻至350萬美元。若超過兩家公司能存活，你能賺取的利潤會更多。 除了blog外，他還寫過兩本書，分別是《Trade Like a Hedge Fund》及《Choose Yourself!》。(圖二) 《Trade Like a Hedge Fund》這本書在2004年已出版，筆者就頗為喜歡，若中文版的名稱應該較多人聽過，中文譯名為《20招成功交易策略》，書中他提及的分析方法其實很值得參考。首先他認為交易策略應該簡單的策略才是交易中最穩鍵的。但所謂簡單的策略，又不是像Larry Connors那種初級班的策略。 可以說James Altucher的策略是由複雜的策略進行簡化，目的就是提高真實交易時的執行加，這與那些RSI(2)超賣再超賣的策略並不相同。 James Altucher在《Trade Like a Hedge Fund》中曾經提及一套名為「Unilateral Pairs Trading」的策略便很值得參考，筆者研究Pair Trade的方法已經很久，而James Altucher也在書中道出了Pair Trade的關鍵，他認為Pair Trade雖然對市場的方向是中立的，意思是你沒有估市況升/跌，但實際上對兩個產品的差價是有偏見的，做Pair Trade的人是在估計差價會擴大還是縮小，所以也會要去估，而非完全沒有任何預測就能賺錢。 但Pair Trade的問題是，炒家同時運用兩個「工具」來做交易，在真實交易時當兩個工具的價格也變得不尋常之時，炒家就不只面臨一個資產的風險，要處理的事情就會更多，而且也存在兩個資產同時虧損的可能性。(圖三) 不過，運用Pair Trade的人都是十分擅長去估計兩個工具之間的差價，有些人擅長預測股價，有些人則會認為預測兩個工具的差價變動會較容易。不過，差價的波動會較股價為少，而且若市場越來越多的人在做Pair Trade，差價會變得更少，因此炒家若要追求更高的回報，就需要利用槓桿，但風險也會因而提升。 所以James Altucher認為，其實可以進行單邊對沖交易，那就是雖然觀察兩個資產的價格差距來做交易，但最終只會買入或沽空其中一個資產，他認為這樣做其實更好，因為其中一個資產的價格變得很不合理時，炒家會預測價格會回歸正常值，假設兩個資產中更為波動的一個資產偏高時便直接沽空，偏低時便直接買入，根本不用兩個資產同時交易，最終也是能達到預測價差收窄的結果，但進行單邊對沖交易就更加有靈活性，而且風險相對較低。 但「Unilateral Pairs Trading」不只適合交易正股，若用以交易流動性更大的ETF如QQQ及SPY等，James Altucher認為效果會更佳。筆者則把相關策略修改，再用SQQQ的數據作測試，結果也證實不俗。下一篇文章會告訴大家 James Altucher所研究的「Unilateral Pairs Trading」詳細內容。 (來看Patreon文章) 筆者Patreon: https://www.patreon.com/quantshk 網頁:www.quants.hk

將583.15元翻至1000萬的Ross Cameron 用了什麼交易策略? (一)

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-07-16

在Youtube上大家經常看到很多教授交易策略的外國炒家，如2016年曾贏得「The Million Dollar Trader Competition」的Nial Fuller、聲稱將583.15元翻至1000萬的Ross Cameron，還有TradingMarkets.com創辦人Larry Connors等。 之前已介紹過Larry Connors的R3 Trading Strategy，今天想跟大家討論有關Ross Cameron的事跡及他的交易策略。 Ross Cameron的影片相信很多讀者都在Youtube看過，看他的樣子就看不出已經58歲，若稱它為Daytrade大師應該大家也很同意，他的Youtube名稱就稱為「DaytradeWarrior」，中文就是「日內交易戰士」。 https://www.youtube.com/@DaytradeWarrior Ross Cameron曾經透過Daytrade將約400萬翻至1000萬。而且他出售的一套交易系統，大約有超過2萬人各用了數千美元購買，不過後來就被聯邦貿易委員會指他的公司通過虛假和不切實際的承諾銷售系統，而購買的客戶大多數也沒有任何投資上的回報。 筆者沒有買過他的系統，也絕不建議大家去買，他的影片提及很多的交易技巧其實也只是「老生常談」，首先他認為Daytrade是最有利可圖的交易類型，因為即市開倉及平倉就避免了持倉過夜出現重大虧損的機會。但他強調Daytrade也必需有良好的風險管理，你要賺得更多，自然就需要冒更大的風險，所以在有限風險下不可能期望市場會每天給你很驚人的回報，甚至有很多日子根本是沒有回報的。 另外他強調，若要做Daytrade，本金至少要有25000美元，大約是195000港元。因為市場是一個很「嚴格」的領域，而且Daytrade不可能每天都賺錢，若本金根本不足，可能很也便會輸光離場。 雖然他主力是做「low float stock」，不過他提出的交易策略也有一些是值得參考的，有些準則也適合應用在一些熱門股之上。 1)交易中的3-5-7規則: 先要計算價格持續上漲或下跌的天數、若用小時圖則看有多少個小時，若用5分鐘圖則看有多少個5分鐘，然後大家會發現，在第三、第五或第七根陰陽燭上，都會是相反方向出現的時間。 筆者就覺得若應用在Daytrade上，例如觀察5分鐘圖表，連續3根陰陽燭的價格都在下跌是經常出現的情況，故此未必有參考價值，而連續5根陰陽燭的價格也在下跌，這種情況雖較少，但也不一定會出現反彈，但若連續7根陰陽燭的價格都在下跌，基本上很少出現，但若出現時，價格確實很大機會反彈。 如(圖一)是Tesla(US:TSLA)的5分鐘圖，2023年12月14日當日便出現這種情況: 2) 3天法則 由於每個投資者都必須在三個工作日內結算他們的證券交易。他的意思是用現金戶口，這個結算週期被稱為「T + 3」，若用孖展戶口則可以「T+0」。而現金戶口的「T+3」規則意味著當投資者購入股票後，證券交易商必須在交易執行後的三個工作日內收到投資者的付款。但若投資者未能付款就必需賣出股份，故此股市中若連續上升三天後都大多會調整，又或者出現升勢放緩。 但筆者就認為，這個3天法則在「弱市」中才較多出現，在市況十分強的情況，3天法則並不適用。 如2022年與2023年便有很大的分別，2022年屬於「弱市」，2023年則屬於「強市」，3天法則在2022年就經常出現。 例子: (圖二) Apple(US:AAPL)的日線圖上，2022年經常會看到上升3天後便升勢放緩的情況: 但同樣看Apple的日線圖，在2023年裏3天法則並不適用: (圖三) 除了以上的兩個法則，Ross Cameron也講解過如何去選股，以及何時應該入市，他稱之為「momentum-day-trading-strategy」。 這套交易策略每天只會交易兩個小時，但交易前卻要有很多的準備，首先就是要找出具備「動能」的股票，要透過Daytrade實現利潤，Ross Cameron認為選股的過程十分重要，一些具備「動能」的股票甚至可以一天內上升20%至30%。但這些股票幾乎每天都有的，只是大家能否找到它們。 Patreon 的文章有介紹他的momentum-day-trading-strategy，以及他的交易策略若用Trading View寫出來後的backtest結果如何。(來自Patreon文章) 筆者Patreon: https://www.patreon.com/quantshk

如何提高保歷加通道交易策略的勝算

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-07-10

我們已學習了一些pine script的基本語法，相信大家經練習後已能逐漸掌握。這篇則會講解一些比較深入的分析技巧。 有一種策略是很多新手都經常問我的，若要寫股價跌穿保歷加通道底部便買入，升穿保歷加通道頂部便造淡，應該怎樣用pine script 寫出來? 以下的入市準則是，收市價低於保歷加通道底部便買入，然後待收市價跌穿保歷加通道中軸便平倉，相反，收市價高於保歷加通道頂部則造淡，然後待收市價升穿保歷加通道中軸平倉。 //@version=5 strategy("升穿bollinger's band錯誤用法", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100) sma20=ta.sma(close,20) mult=ta.stdev(close,20) upper=sma20+2*mult lower=sma20-2*mult noposition=strategy.position_size==0 var bool traded =false buyCond=close<lower and close<sma20 shortCond=close>upper and close>sma20 buycloseCond=ta.crossover(close,sma20) shortcloseCond=ta.crossunder(close,sma20) if buyCond and noposition and not traded strategy.entry("BUY",strategy.long) traded:=true if buycloseCond and not noposition strategy.close("BUY") if shortCond and noposition and not traded strategy.entry("SHORT",strategy.short) traded:=true if shortcloseCond and not noposition strategy.close("SHORT") if ta.change(time("D"))!=0 traded:=false 這是最簡單的寫法，但大家應會想到，若收市價低於保歷加通道底部便買入，那以下情況可能會出現「連續多次買入」，所以在策略中已設定了每天只交易一次，而且入市情況需要「沒有持倉」才會入市。 可以看到這類交易策略，交易一年後仍然要虧損，數據是用了Tesla(US:TSLA)的5分鐘數據，而這個策略在一年裏交易了259次，獲利的有151次，勝率大約是58.3%。 若要修改這類運用保歷加通道頂部及底部的策略，其實比較好的處理方法是，當股價升穿保歷加通道頂部後，等待股價再回落至保歷加通道之內才入市造淡，同樣地，若股價跌穿保歷加通道底部，也是等待股價回升至保歷加通道之內才入市造好。 寫這類策略的方法是運用ta.crossover 及ta.crossunder， 若寫成ta.crossover(close,lower)，就是代表了股價由保歷加通道底部以下，升穿保歷加通道底部之時便會入市買入。 可以想想，要出現這種情況必然是股價之前已經跌穿了保歷加通道底部才會發生，那便既符合跌穿保歷加通道底部的要求，同時又符合了股價再回升至保歷加通道內的要求。 而升穿保歷加通道頂部後再待股價回落至通道之內的寫法應大家現在也懂得怎樣寫，那便是ta.crossunder(close,upper)。 以下是整個策略的完整寫法: //@version=5 strategy("升穿bollinger's band及跌穿bollinger's band策略", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100) sma20=ta.sma(close,20) mult=ta.stdev(close,20) upper=sma20+2*mult lower=sma20-2*mult noposition=strategy.position_size==0 var bool traded =false buyCond=ta.crossover(close,lower) and close<sma20 shortCond=ta.crossunder(close,upper) and close>sma20 buycloseCond=ta.crossover(close,sma20) shortcloseCond=ta.crossunder(close,sma20) if buyCond and noposition and not traded strategy.entry("BUY",strategy.long) traded:=true if buycloseCond and not noposition strategy.close("BUY") if shortCond and noposition and not traded strategy.entry("SHORT",strategy.short) traded:=true if shortcloseCond and not noposition strategy.close("SHORT") if ta.change(time("D"))!=0 traded:=false 從backtest report可以看到勝率會較第一個的策略為高，一年裏交易了258次，獲利的有167次，勝率提高至64.73%，但最重要的是原本是虧損的策略已變成輕微獲利。 不過，獲利確實不多，那又有沒有方法可以改得更好? 最常見的做法是觀察圖表上的入市訊號，特別是留意出現裂口高開或裂口低開的情況，因為不少人都會認為出現裂口高開或裂口低開會引發上日持倉過夜的炒家的平倉盤，但這並不代表當日即市的走勢，只會在開市初段產生短暫影響。 而我們在圖表上觀察這個策略的入市訊號時，又確實發現有些日子的造淡的訊號會因為當日出現裂口高開，因而升穿了保歷加通道頂部，其後股價重返保歷加通道之內便入市造淡，不過最後卻出現虧損。 那若我們剔除因裂口高開而出現的入市造淡訊號又會怎樣? 但這種修改方法又很可能把原本能獲利的訊號也剔除的，結果是交易表現可能更差。 筆者就建議可以試試與平均線配合作修改，例如運用「Hull Moving Average，HMA」，這是一種了特別重視最近價格變動的加權移動平均線，有點像「Weighted Moving Average，WMA」，但HMA的滯後情況會較WMA少。 我們試試加上一些新的條件，買入時必需HMA比上一支陰陽燭的HMA為高，造淡時則必需HMA比上一支陰陽燭的HMA為低。 以下便是修改後的版本，在主圖上的紅線便是HMA。 //@version=5 strategy("升穿bollinger's band 改良版", overlay=true, margin_long=100, margin_short=100) sma20=ta.sma(close,20) mult=ta.stdev(close,20) upper=sma20+2*mult lower=sma20-2*mult noposition=strategy.position_size==0 var bool traded =false hmaValue=ta.hma(close,10) buyCond=ta.crossover(close,lower) and close<sma20 shortCond=ta.crossunder(close,upper) and close>sma20 buycloseCond=ta.crossover(close,sma20) shortcloseCond=ta.crossunder(close,sma20) buyCond2=hmaValue>hmaValue[1] shortCond2=hmaValue<hmaValue[1] if buyCond and noposition and not traded and buyCond2 strategy.entry("BUY",strategy.long) traded:=true if buycloseCond and not noposition strategy.close("BUY") if shortCond and noposition and not traded and shortCond2 strategy.entry("SHORT",strategy.short) traded:=true if shortcloseCond and not noposition strategy.close("SHORT") if ta.change(time("D"))!=0 traded:=false plot(hmaValue,title="HMA",color=color.red,linewidth=1) 結果可以看到訊號大幅減少，但勝率再提升至75%，但看最大獲利的最大虧損的比例達到3:1，這類策略即使遇上最壞的情況也是虧損有限。但問題就是交易次數真的真的太小的，一年只有8次入市機會，雖然獲利的次數有6次，但交易次數太小也會令最終的回報有限。 但大家可以想想，若你把「10個」本來只有六成中的交易策略，修改至七成中以上，而且Maximum Drawdown不大，盈虧比更大幅提升至3比1，那麼你獲利的機會根本便很大。 然後我們這10個策略同時執行，那你的交易次數就不會少了，而回報也會因而增加。若為了達到有足夠多交易次數的目的而勉強去運用一些勝率較低，盈虧比又較低的交易策略，那最終的回報反而不會太好。 網頁: www.quants.hk Youtube: https://www.youtube.com/@markchunwai Facebook專頁: https://www.facebook.com/quantshk/ Patreon: https://www.patreon.com/quantshk

【如何用Trading View寫每天只交易一次的策略】

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-06-17

最記得以前有學員曾說過，他過去試過很多的交易策略，最後在實戰時的成績都不太好，然後「嬲嬲地」就每天只看到MACD的第一個訊號便入市，開市後見MACD的快線升穿慢線便買入，相反，若MACD的快線跌穿慢線便造淡，然後見MACD的快線繼續上升便平好倉，造淡時則見MACD的快線繼續下跌就平淡倉，就是這樣簡單! 但效果反而比很多複雜的策略更好。 這個只是他的意見，最後成績如何他沒有告訴我，但筆者自己研究過很多的Daytrade策略也都是每天只交易一次的，因為交易次數太多，交易成本就會增加，而且長時間交易會覺得更亂，特別是遇上連續虧損的時候，而每天只交易一次就是讓自己有足夠時間冷靜下來。 不過，若要用pine script寫這類每天只交易一次的策略，又應怎樣寫? 以下是一個很簡單運用Zero Lag MACD的交易策略，就是快線升穿慢線便買入，當買入後看到連續三支陰陽燭的時間內MACD的快線都在上升，那就平倉離場。 // This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © markchunwaipaul //@version=5 strategy("zero lag MACD交易例子", margin_long=100, margin_short=100, initial_capital =1000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity,default_qty_value = 100) SN=input(12) LP=input(26) M=input(9) ema1=ta.ema(close,SN) ema2=ta.ema(ema1,SN) ema3=ta.ema(close,LP) ema4=ta.ema(ema3,LP) ZerolagMACDLine=(2*ema1-ema2)-(2*ema3-ema4) ema5=ta.ema(ZerolagMACDLine,M) ema6=ta.ema(ema5,M) ZerolagSignalLine=2*ema5-ema6 Histogram=ZerolagMACDLine-ZerolagSignalLine var bool traded =false closeCond=ta.rising(ZerolagMACDLine,3) noposition=strategy.position_size==0 buyCond=ta.crossover(ZerolagMACDLine,ZerolagSignalLine) if buyCond and noposition strategy.entry("BUY",strategy.long) if closeCond and not noposition strategy.close("BUY") plot(ZerolagMACDLine,title="MACDLine",color=color.yellow ,linewidth=2) plot(ZerolagSignalLine,title="SignalLine",color=color.green,linewidth=2) plot(Histogram, color=color.black, style=plot.style_histogram,linewidth=2) 以上策略的Backtest report: 可以看到這樣寫每天的交易次數肯定不只一次，交易了1023次，獲利交易只有514次，勝率約50.24%，一年的虧損約37.45%。 另以下是同一個策略但每日只交易一次的寫法: // This Pine Script™ code is subject to the terms of the Mozilla Public License 2.0 at https://mozilla.org/MPL/2.0/ // © markchunwaipaul //@version=5 strategy("用zero lag MACD每日只交易一次例子", margin_long=100, margin_short=100, initial_capital =1000,default_qty_type = strategy.percent_of_equity,default_qty_value = 100) SN=input(12) LP=input(26) M=input(9) ema1=ta.ema(close,SN) ema2=ta.ema(ema1,SN) ema3=ta.ema(close,LP) ema4=ta.ema(ema3,LP) ZerolagMACDLine=(2*ema1-ema2)-(2*ema3-ema4) ema5=ta.ema(ZerolagMACDLine,M) ema6=ta.ema(ema5,M) ZerolagSignalLine=2*ema5-ema6 Histogram=ZerolagMACDLine-ZerolagSignalLine var bool traded =false closeCond=ta.rising(ZerolagMACDLine,3) noposition=strategy.position_size==0 buyCond=ta.crossover(ZerolagMACDLine,ZerolagSignalLine) if buyCond and not traded and noposition strategy.entry("BUY",strategy.long) traded:=true if closeCond and not noposition strategy.close("BUY") if ta.change(time("D"))!=0 traded:=false plot(ZerolagMACDLine,title="MACDLine",color=color.yellow ,linewidth=2) plot(ZerolagSignalLine,title="SignalLine",color=color.green,linewidth=2) plot(Histogram, color=color.black, style=plot.style_histogram,linewidth=2) 留意克體的部份就是加上後令策略變成「每天只交易一次」。 先設定traded為false，然後當買入後便設定為true，由於入市條件加上了not traded，代表要traded 必需為false時才會入市，這樣交易一次後就不會再交易，最後加上ta.change(time("D"))!=0，代表要轉為第二個交易日，traded才會再轉變為false，然後第二日當ZerolagMACD的快線升穿慢線時就會符合入市條件。 策略的backtest report: 同一樣的交易策略，只是將其改變為「每天只交易一次」，可以看到結果也是虧損，不過，虧損幅度卻由37.45%大幅下降至10.75%。另外要留意，筆者寫這兩個策略是沒有計算「佣金」及「滑價」的，而第一個策略在一年裏交易了1023次，但加上「每天只交易一次」這個條件後，一年裏只交易了258次，交易成本會相差很遠，不過勝率就未見有大幅改善，獲利的次數只有132次，勝率只輕微由50.24%提高至51.16%。 交易策略當然不可能這樣簡單，但只要將以上兩個策略作比較便可看到，每天只交易一次的Daytrade策略確實能提高成效。 網頁: www.quants.hk Youtube: https://www.youtube.com/@markchunwai Facebook專頁: https://www.facebook.com/quantshk/ Patreon: https://www.patreon.com/quantshk

【如何用Trading View寫運用多重timeframe的策略】

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-06-14

Pinescript的功能其實十分之多，可以寫到不同的指標之餘，甚至可以將一些統計學的概念應用在交易策略之上。 例如我們在facebook介紹的Predicted_price MACD是將Linear Regression 的計算融入MACD中，相信大家現在應不難明白。 https://www.facebook.com/quantshk/posts/pfbid036K93ZaK4LnbZPxrekZUMKSpWcFcbjBLhE122G6h8H3qcUTzoVJ7yX2U1nffCPV1Tl 影片中有兩個例子，分別是看SQQQ及Apple的5分鐘圖，你會發現指標的入市訊號比傳統的MACD更準確，甚至你會看到MACD根本就是顯示市況向好，但Predicted_price MACD卻顯示造淡訊號。事實上，Linear Regression確實很有用，只要與價格有線性關係的數據都可以作分析，會對股價的變化有預測作用。除了Predicted_price MACD，其他我們研發的與Linear Regression相關的交易策略都會陸續介紹給大家。 這篇文章的的題目是如何用Trading View寫運用多種timeframe的策略，這也是最多人會問的問題之一，因為很多人都會喜歡多種時間間隔的策略，例如同時運用5分鐘圖及1分鐘圖表，又或同時用小時圖與5分圖表等。 要寫這樣策略就要用上request.security這個function，用法例如子如下: [macdLine,signalLine,_]=ta.macd(close,12,26,9) signal5min=request.security(syminfo.tickerid,"5",signalLine) macdhourly=request.security(syminfo.tickerid,"60",macdLine) request.security的( ) 內要寫上的有三個部份，包括「要取那一個symbol的資料」、「要什麼時間間隔」、「要取那一個數據」。 「要取那一個symbol的資料」的部份若填上syminfo.tickerid就是要取目前你在Trading View畫面上顯示的數據，例如你圖表上是在看Apple(US:AAPL)，若填上syminfo.tickerid就會最Apple(US:AAPL)的數據。 但大家可能會覺得奇怪，為什麼要多填一次，本身不就是想要Apple不同時間間隔的數據嗎? 因為request.security除了可以拿取不同時間間隔圖表的數據外，也可以拿取不同symbol的數據，例如你想看蔚來(US:NIO)的走勢來炒Tesla(US:TSLA)，你在這個部份便不能再寫上syminfo.tickerid，你要在主圖上開啟Tesla的圖表，然後在request.security的( )填上蔚來的symbol，那就可以寫到看蔚來的數據炒Tesla的策略。 而「要什麼時間間隔」就很簡單是要取什麼時間間隔的數據，若只寫數字就是代表多少分鐘，例如"5"就代表5分鐘，"60"就代表60分鐘，"D"則代表日線圖的數據，"W"則代表周線圖的數據。 例如你本身的策略是運用1分鐘圖表的，就在主圖表上開啟1分鐘圖，然後加上這句: dailyhigh=request.security(syminfo.tickerid,"D",high[1]) 就可以拿到上一個交易日裏日線圖的最高價，dailyhigh是自已給的名稱，方便大家在計算時再使用。例如你再寫dailyhigh> dailyhigh[1]就代表你的策略中要求上一個交易日的最高價比再上一日的最高價更高。 留意，本身daiyhigh這個數據要自行設定是要取「上一個交易日」的最高價，若在這個名稱再加上[1]，便是由上一個交易日開始再倒數一個交易日。 最後是request.security的( ) 內「要取那一個數據」的部份，這部份不一定只能使用最高價、最低價、開市價、收市價等的數據的，也可以是不同指標的數據，甚至是你自行經過計算的答案。 假設你在主圖表上開啟一個1分鐘圖表，你的策略也包括了MACD的運用，先用[macdLine,signalLine,_]=ta.macd(close,12,26,9) 定義了MACD的快線及慢線為macdLine及signalLine。 signal5min=request.security(syminfo.tickerid,"5",signalLine) macdhourly=request.security(syminfo.tickerid,"60",macdLine) 然後我們把5分鐘MACD慢線的數據及小時圖MACD快線的數據命名為signal5min及macdhourly，然後用上request.security，在( )內分別填上signalLine及macdLine便可以。 再加上plot便可以把5分鐘MACD慢線的數據畫出來，然後加一個1分的MACD便能將兩者作比較。 25 另外，筆者發現很多新手都比較抗拒使用plot這個功能，大家都會只集中去留意backtest的結果，而且有了backtest的結果後圖表上根本便有入市訊號的位置，那大家自然會想，若不是要寫一個自己的技術指標，那plot這個功能實沒多大用處。 但筆者的習慣是，每次寫自己的交易策略時，每寫一部份都會先用plot來看看寫出來的是否真的是自己想要的，因為用程式語言去寫交易策略，與大家用目測是完全不同的，很多時候用程式寫出來的未必就是你想要的。你的交易策略可以很複雜，到你寫好後再做backtest，才發現根本不是你想要的，那再重寫就反而會更麻煩。 我們網頁: www.quants.hk Youtube: https://www.youtube.com/@markchunwai Facebook專頁: https://www.facebook.com/quantshk/ Patreon: https://www.patreon.com/quantshk

【如何用Trading View 運用不同技術指標寫交易策略】

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-06-13

教授pine script 時最多新手問的就是一些主要的技術指標如何去寫，當你最初練習pine script時就先用一些常用的技術指標來試試寫策略，到熟習後，即使一些未見過的技術指標，只要你在google找到指標的公式，也能自行寫出來。 例如，MACD是內置的指標，第一步是記得trading view的內置指標是要加上「ta.」的，寫法如下: [macdLine,signalLine,_]=ta.macd(close,12,26,9) 再要把MACD的快線在圖表上顯示，就用plot這個功能，寫法如下: plot(macdLine,title="MACDLINE",color=color.red,linewidth=1) 不過，有些指標可能並非內置的，又或即使是內置，但你習慣了自行寫出來，假設大家不懂得什麼是bollinger’s band，然後在網上找到它的公式就是通道的頂部是20日平均線加上兩個標準差，而底部是20日平均線減去兩個準差，那我們就可以自己寫出來。 例如平均線是SMA，要寫出來就要加上「ta.」，先想一個名稱給你每個要計算的答案，什麼名稱都可以，但名稱不可以用數字開頭。例如你想叫平均線的名稱做SMA20，就用以下的寫法: sma20=ta.sma(close,20) 然後又給標準差一個名稱，假設你叫它為ST，那寫法如下: st=ta.stdev(close,20) 然後再分別給多通道的頂部及底部名稱，假設叫做upper及lower upper = sma20+ 2*st lower = sma20 – 2*st 寫法就是這樣簡單，然後upper及lower就可以用作其他計算的部份，例如你的入市策略是最高價升穿bollinger’s band 達5%，那寫法如下: 先給你的入市條件一個名稱，假設名為buyCondition，也給upper高5%的情況一個名稱，假設是upperhigh uppperhigh=upper*1.05 buyCondition=ta.crossover(high,upperhigh) 此外，其他我們常見的技術指標如RSI, ATR等也是內置的，寫法同樣是先給它們一個名稱，例如你想叫它們做rs及atrValue，寫法如下: rs=ta.rsi(close,14) atrValue=atr(14) 其他有些主要常用的技術指標也要自行計算的，如Stochastic，寫法如下: //@version=5 indicator("stochastic") stcLength=input(14) periodK=input(3) periodD=input(3) fastSTC=ta.stoch(close,high,low,stcLength) slowK=ta.sma(fastSTC,periodK) slowD=ta.sma(slowK,periodD) plot(slowK,title="slowK",color=color.red,linewidth=1) plot(slowD,title="slowD",color=color.blue,linewidth=1) 我們再試試寫Rate of change這個指標，先在網上找到它的公式如下: 然後大家可自行先用Trading View 先試試寫出來才看答案，若沒有寫錯，那寫指標這部份的學習便沒有問題了。 Rate of change寫法答案: length = input.int(9) source = input(close) roc_smooth = input(5) roc = ta.sma((100 * (source - source[length])/source[length]),roc_smooth) 最後我們看看super Trend這個指標的寫法，有些時候我們希望指標的參數是可以寫好後直接在圖表上更改的，又或有幾個指標的參數也是一樣的，我們會重覆使用，那就先給參數一個名稱，例如叫做length，可以參考以下superTrend這個指標的寫法: //@version=5 indicator("SuperTrend", overlay=true) length = (10) multiplier = (3) atr = ta.atr(1) basis = ta.highest(high, length) + ta.lowest(low, length) basis := basis / 2 upperBand = basis + (multiplier * atr) lowerBand = basis - (multiplier * atr) trendUp = close > upperBand[1] ? true : close[1] > upperBand[1] ? true : false trendDown = close < lowerBand[1] ? true : close[1] < lowerBand[1] ? true : false plot(trendUp ? upperBand : lowerBand, color=color.blue, linewidth=2, title="SuperTrend") 這裏用了「? :」這種寫法，?前是條件，?後是若符合條件要怎樣，而:後則是若不符合條件要怎樣，若大家看其他Tradind View用家寫的策略，這是十分常見的寫法。 trendDown = close < lowerBand[1] ? true : close[1] < lowerBand[1] ? true : false 這個的意思就是trendDown是名稱，然後看看收市價是否小於上一支陰陽燭的supertrend的底部，若符合條件就是true，否則就再看看上一支陰陽燭的收市價是否低於上一支陰陽燭的supertrend的底部，若符合條件，也是true，但兩個條件也不符合就是false。 我們網頁: www.quants.hk Youtube: https://www.youtube.com/@markchunwai Facebook專頁: https://www.facebook.com/quantshk/ Patreon: https://www.patreon.com/quantshk

【新手學習用pine script 寫運用MACD的交易策略】

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2024-06-13

學了pine script的基本格式後，大家便可以試試寫一些簡單的策略做backtest。例如以下的例子: //@version=5 strategy("MACD Strategy", overlay=true) fastLength = input(12) slowlength = input(26) MACDLength = input(9) MACD = ta.ema(close, fastLength) - ta.ema(close, slowlength) aMACD = ta.ema(MACD, MACDLength) delta = MACD - aMACD if (ta.crossover(delta, 0)) strategy.entry("MacdLE", strategy.long, comment="MacdLE") if (ta.crossunder(delta, 0)) strategy.entry("MacdSE", strategy.short, comment="MacdSE") //plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr) 15 大部份的策略都涉及使用技術指標，那就要每個指標的參數都設定一個變數，例如macd的參數是12, 26,9，那三個數字都要設定為變數，這樣做是為了日後使用可以隨時更改。 在Trading View中寫很多的指標都是以ta. 為開始的，例如你要寫普通的平均線就是ta.sma( ) ，若要寫EMA 指數平滑移動平均線就要寫ta.ema( ) 而( ) 內需要有兩個數值，第一個是用什麼來計算，例如你想用收市價、最高價、最低價，還是成交量等等。而另一個數值就是長度。假設你要計算一條用成交量來計算的10日平均線，那寫法就是ta.sma(成交量, 10)。甚至你要計10日內的RSI平均值也可以，寫法就是ta.sma(rsi數值, 10)。 以上的策略可以看到，原創者所謂的MACD、aMACD及Delta是他自行去設定計算方式的。 首先他計MACD的方法是MACD = ta.ema(close, fastLength) - ta.ema(close, slowlength) fastLength在最初已設定為12，那ta.ema(close,fastLength)就是計算以收市價計，12日的EMA。而slowlength最初也設定為26，那就是計算以收市價計，16日的EMA，然後前者減去後者就是原創者所指的MACD。 而aMACD = ta.ema(MACD, MACDLength)代表了，首先我們計算出MACD的答案，再用這個答案來計算平均數，而MACDLength最初已設定為9，那就是代表了aMACD是以MACD的值來計算9日的EMA。 這樣就有了MACD及aMACD的數值，將MACD – aMACD就會得到delta的答案。 即使是完全新手應該也覺得十分容易吧? 再來我們要學一些基本的，在Trading View中我們要寫「升穿」或「跌穿」就是ta.crossover ( ) 以及ta.crossunder( )。 而( ) 之內在ta.crossover代表前面的值升穿後面的值，若在ta.crossunder則代表前面的值跌穿後面的值。例如ta.crossover( A, B) 就代表A升穿B，若是ta.crossunder(A,B)就代表A跌穿B。 然後我們再看以下幾句: if (ta.crossover(delta, 0)) strategy.entry("MacdLE", strategy.long, comment="MacdLE") if (ta.crossunder(delta, 0)) strategy.entry("MacdSE", strategy.short, comment="MacdSE") //plot(strategy.equity, title="equity", color=color.red, linewidth=2, style=plot.style_areabr) 在Trading View中寫交易策略，請記得是必需要有strategy.entry( ) ，這代表要告訴Trading View要入市的時刻。而( ) 內要寫的就一般有三個部份，第一個部份是名稱，要寫成"MacdLE"，這個名稱很重要，若你的策略有分注平倉，要讓Trading View知道你要將那一個已入市的倉位平倉，寫平倉時要列明這個名稱的。 寫了名稱後就是要告訴Trading View你是造好還是造淡，造好的寫法是strategy.long，造淡的寫法是strategy.short，其實有了名稱及已表明是造好還是造淡後已足夠，但有些用家想在圖表上標示一些註解，那就用comment=，以上的策略就是想在圖表上看到MacdLE及MacdSE，他才會加上comment。 而最基本寫策略就是 if ………………. 然後strategy.entry( ………) 以上的策略就是Delta由零以下升至零以上就買入，Delta由零以上跌至零以下就造淡。 這樣整個簡單的策略便寫完，但若你想在圖表上畫上一些線標示買入及賣出的訊號。那便加上plot (……………………) Plot的最基本用法是( ) 內加上: 要畫那一個數值, 名稱, 顏色, 線的寬度, 線的形狀。 以上的策略就是要畫strategy.equity代表資金的變化，然後給予名稱時要用title= “ “ ，之後是顏色，寫法是color=color.什麼顏色，例如color=color.blue，之後是線的寬度及形狀。plot.style_area代表將線條繪製成區域圖形，這個功能在version 4或以上版本才有的。 另大家要留意在pine script 中加上// 大多是註解，加了//後即使你寫一些中文也不會有影響的，不會令策略有變化。原創者在寫plot 時加了// 代表這句只是給大家參考，若把// 冊除才會有plot的功能出現。 即使大家是Trading View的全新手也會覺得十分簡單吧! 筆者會定期將一些在社群中看到的例子解釋給大家看，透過這個過程去學習，即使是全新手應也不會覺得太困難。 我們網頁: www.quants.hk Youtube: https://www.youtube.com/@markchunwai Facebook專頁: https://www.facebook.com/quantshk/ Patreon: https://www.patreon.com/quantshk

程式交易及期指盤路分析免費講座

程式交易 www.quants.hk (導師: 財經書藉作家: 麥振威) ・2023-12-28

程式交易及期指盤路分析免費講座 日期:2024年1月7日 (星期日） 時間: 11:30am - 12:30pm (1小時） 報名whatsapp:69091306 主講: 財經書籍作家麥振威 (zoom 線上講座) 講座內容: 1. Trading View基本用法及用Pine Script 寫交易策略方法 2. Trading View 連接富途autotrade示範 3. 將統計學概念與技術指標結合的原理 4. 自製Predicted_price MACD 交易訊號比傳統MACD更準確而且解決滯後問題。(影片中分別有Daytrade SQQQ及Apple(US:AAPL)的例子 5. 期指盤路分析原理講解 報名whatspp: 69091306 或電郵paul.mark881@gmail.com