十字線與RSI的結合
這個策略或許是最常見的K線型態與技術指標組合。十字線是最簡單的反轉型態，而RSI是最常用的技術指標之一，兩者結合可以提供良好的反轉確認訊號。
RSI濾波器可以將十字線型態簡化為單K線型態，因為原本三根K線的十字線型態中，第一根和第三根K線僅用於區分 bullish 和 bearish 十字線。因此，我們只需要關注中間那根類別似加號的K線。
這個策略採用較為激進的RSI設定，等待其讀數突破超買或超賣區間。超買和超賣的區間值會根據市場和RSI的回溯期而有所不同。一般來說，使用14期RSI時，超買區間設定為70，超賣區間設定為30。而此策略使用3期RSI，超買設定為80，超賣設定為20，目的是增加訊號出現的頻率。
交易條件如下：
- 當出現 bullish 十字線與3期RSI低於20時，產生買入訊號。
- 當出現 bearish 十字線與3期RSI高於80時，產生賣出訊號。
以下Python程式碼片段展示瞭如何編寫策略的訊號函式：
lower_barrier = 20
upper_barrier = 80
def signal(data, open_column, close_column, indicator_column, buy_column, sell_column):
data = add_column(data, 5)
data = rounding(data, 0)
for i in range(len(data)):
try:
# 買入設定
if data[i, close_column] == data[i, open_column] and data[i, indicator_column] < lower_barrier:
data[i + 1, buy_column] = 1
# 賣出設定
elif data[i, close_column] == data[i, open_column] and data[i, indicator_column] > upper_barrier:
data[i + 1, sell_column] = -1
except IndexError:
pass
return data
內容解密：這段程式碼定義了一個名為 signal 的函式，用於根據K線資料和RSI指標產生交易訊號。lower_barrier 和 upper_barrier 分別代表RSI的超賣和超買閾值。函式會遍歷K線資料，當滿足十字線條件（開盤價等於收盤價）與RSI指標突破閾值時，就會在下一根K線產生買入或賣出訊號。
下圖展示了AUDNZD的訊號圖表，顯示了該策略的實際應用。正如先前章節所述，反轉策略在盤整市場中表現更好，因為供需之間存在隱含的平衡，任何一方的過度行為都必然會迴歸正常。這種過度行為可以透過反轉工具來衡量。
graph LR
A[價格低於下布林通道] --> B{產生買入訊號}
C[價格高於上布林通道] --> D{產生賣出訊號}
內容解密：此流程圖展示了根據布林通道的反轉交易策略。當價格突破布林通道的下軌時，產生買入訊號；當價格突破布林通道的上軌時，產生賣出訊號。
吞噬型態與布林通道的結合
此策略將吞噬型態與市場價格相對於布林通道的位置結合起來。
策略的交易條件如下：
- 當出現 bullish 吞噬型態與市場價格低於布林通道下軌時，產生買入訊號。
- 當出現 bearish 吞噬型態與市場價格高於布林通道上軌時，產生賣出訊號。
市場價格低於布林通道下軌，意味著統計上的超賣事件，暗示可能出現 bullish 反彈；而市場價格高於布林通道上軌，則意味著統計上的超買事件，暗示可能出現 bearish 反彈。
以下Python程式碼片段展示瞭如何編寫策略的訊號函式：
def signal(data, open_column, close_column, upper_band_column, lower_band_column, buy_column, sell_column):
data = add_column(data, 5)
for i in range(len(data)):
try:
# 買入設定
if data[i, close_column] > data[i, open_column] and \
data[i, open_column] < data[i - 1, close_column] and \
data[i, close_column] > data[i - 1, open_column] and \
data[i - 1, close_column] < data[i - 1, open_column] and \
data[i - 2, close_column] < data[i - 2, open_column] and \
data[i, close_column] < data[i, lower_band_column]:
data[i + 1, buy_column] = 1
# 賣出設定
elif data[i, close_column] < data[i, open_column] and \
data[i, open_column] > data[i - 1, close_column] and \
data[i, close_column] < data[i - 1, open_column] and \
data[i - 1, close_column] > data[i - 1, open_column] and \
data[i - 2, close_column] > data[i - 2, open_column] and \
data[i, close_column] > data[i, upper_band_column]:
data[i + 1, sell_column] = -1
except IndexError:
pass
return data
內容解密：這段程式碼定義了一個 signal 函式，用於根據K線資料和布林通道產生交易訊號。函式會遍歷K線資料，檢查是否出現吞噬型態，並判斷當前價格是否突破布林通道的上下軌。如果滿足條件，則產生買入或賣出訊號。
一般來說，布林通道使用20期回溯期和2個標準差。這表示布林通道的中軌是20期移動平均線，上下軌則分別是中軌加減2個標準差。
總而言之，十字線和吞噬型態都是容易與技術指標整合的K線型態。透過結合技術指標，可以提升這些型態的交易準確性，並建構更有效的反轉交易策略。
def bollinger_bands(data, lookback, standard_deviation, close, position):
data = add_column(data, 2)
# 計算移動平均線
data = ma(data, lookback, close, position)
# 計算標準差
data = volatility(data, lookback, close, position + 1)
data[:, position + 2] = data[:, position] + (standard_deviation * data[:, position + 1])
data[:, position + 3] = data[:, position] - (standard_deviation * data[:, position + 1])
data = delete_row(data, lookback)
data = delete_column(data, position + 1, 1)
return data
內容解密：這個函式計算布林通道。它首先增加兩列用於儲存計算結果。然後計算移動平均線和標準差。接著，利用移動平均線和標準差計算布林通道的上下軌。最後，刪除用於計算的臨時列並傳回結果。
volatility 和 standard deviation 都是用來衡量價格波動性的指標，它們的概念相似但計算方法略有不同。
選擇適當的K線型態和技術指標組合，並根據市場情況調整引數，才能在交易中取得更好的績效。
## 提升K線圖交易策略：整合技術指標
K線圖是技術分析的根本，能有效揭示市場價格波動。然而，單獨使用K線圖型態的交易策略準確率有限。這篇文章將探討如何結合K線圖型態與其他技術指標，例如布林通道、隨機震盪指標、RSI 和 ATR，建構更精準的交易策略。
## engulfing 型態結合布林通道
此策略使用週期為 20、標準差為 1 的布林通道，藉此提高交易訊號頻率。如圖一所示，布林通道的上下軌更貼近市場價格，更容易被突破。統計上，若假設金融時間序列呈常態分佈，則 68% 的市場價格應落在移動平均線（布林通道中軌）的一個標準差範圍內。
```mermaid
graph LR
A[價格] --> B{布林通道}
B -- 上軌 --> C[賣出訊號]
B -- 下軌 --> D[買入訊號]
圖一：價格突破布林通道上下軌產生交易訊號
engulfing 型態本身並非頻繁出現的型態，加上布林通道的過濾條件後，訊號出現頻率更低。因此，調整引數至關重要。
piercing 型態結合隨機震盪指標
此策略結合了經典的反轉型態 piercing 型態與隨機震盪指標。隨機震盪指標透過正規化函式，將價格波動限制在 0 到 100 之間，考量了最高價和最低價，其詮釋和使用方法類別似 RSI。
交易條件如下：
- 當出現 bullish piercing 型態與 14 期隨機震盪指標低於 20 時，產生買入訊號。
- 當出現 bearish piercing 型態與 14 期隨機震盪指標高於 80 時，產生賣出訊號。
以下 Python 程式碼片段展示瞭如何編寫此策略的訊號函式：
lower_barrier = 20
upper_barrier = 80
def signal(data, open_column, close_column, indicator_column, buy_column, sell_column):
# ... (程式碼邏輯，略)
return data
euphoria 型態結合 K 線指標
K 線指標由兩條 800 期的移動平均線組成，一條應用於價格高點，另一條應用於價格低點，形成一個動態支撐和阻力區域。由於回溯週期長，K 線指標相對穩定，不易受短期波動影響。
graph LR
D[D]
E[E]
A[價格高點] --> B{800期移動平均線}
C[價格低點] --> D{800期移動平均線}
B & D --> E{K線指標}
圖二：K線指標的組成
此策略的交易條件如下：
- 當出現 bullish euphoria 型態與當前市場價格位於 K 線指標區域內時，產生買入訊號。
- 當出現 bearish euphoria 型態與當前市場價格位於 K 線指標區域內時，產生賣出訊號。
當價格位於 K 線指標區域內，代表市場預期價格將朝 euphoria 型態指示的方向反轉。換言之，euphoria 型態提供觸發和方向，而 K 線指標提供確認。
barrier 型態結合 RSI-ATR 指標
RSI-ATR 指標結合了 RSI 的方向性和 ATR 的波動性。它是一個結構化指標，由 RSI 的方向元素和 ATR 的膨脹/收縮特性組成。
(後續策略說明與程式碼範例，略)
結語
透過結合 K 線圖型態和技術指標，可以建構更精準的交易策略。每個策略都有其優缺點，交易者應根據自身風險承受能力和交易風格選擇合適的策略。同時，持續最佳化引數和回測驗證也是不可或缺的步驟。
內容解密： 以上程式碼片段示範瞭如何結合 K 線型態與技術指標產生交易訊號。實際應用中，需要根據市場情況調整引數，並進行嚴格的回測驗證，才能提高策略的獲利能力。
波動率加權指標：RSI-ATR 的應用與策略
在技術分析領域，結構化指標是由兩個或多個指標組合而成，能提供更全面的市場資訊。本文將探討 RSI-ATR 指標的計算方法、特性，以及如何結合 K 線形態建構交易策略。
RSI-ATR 指標解密
RSI-ATR，顧名思義，結合了相對強弱指標（RSI）和平均真實波幅（ATR）。它透過 ATR 加權 RSI，使其更能反映市場波動性的影響。
計算 RSI-ATR 的步驟如下：
- 計算市場價格的 RSI。
- 計算市場價格的 ATR。
- 將步驟 1 的 RSI 除以步驟 2 的 ATR。
- 計算步驟 3 結果的 RSI。
def rsi_atr(data, lookback_rsi, lookback_atr, lookback_rsi_atr, high, low, close):
data['RSI'] = rsi(data, lookback_rsi, close)
data['ATR'] = atr(data, lookback_atr, high, low, close)
data['RSI_ATR_Ratio'] = data['RSI'] / data['ATR']
data['RSI_ATR'] = rsi(data, lookback_rsi_atr, data['RSI_ATR_Ratio'])
return data
內容解密：
這段程式碼定義了一個名為 rsi_atr 的函式，用於計算 RSI-ATR 指標。它接受資料、RSI 的回溯期、ATR 的回溯期、最終 RSI-ATR 的回溯期、最高價、最低價和收盤價作為輸入。函式首先計算 RSI 和 ATR，然後計算兩者之比，最後計算比率的 RSI。這個函式傳回包含 RSI、ATR、RSI/ATR 比率和 RSI-ATR 的資料。
相較於單一引數的 RSI，RSI-ATR 有三個引數：RSI 的回溯期、ATR 的回溯期，以及最終 RSI 的回溯期。由於結合了波動率資訊，RSI-ATR 比原始 RSI 更敏感，能更快速地反應市場波動。
RSI-ATR 與屏障形態的交易策略
屏障形態是一種根據支撐和阻力位概念的 K 線形態。結合 RSI-ATR，可以建構更精確的交易策略。
策略的交易條件如下：
- 做多訊號：出現看漲屏障形態，與 5 期 RSI-ATR 低於 20。
- 做空訊號：出現看跌屏障形態，與 5 期 RSI-ATR 高於 80。
def signal(data, open_column, close_column, indicator_column, buy_column, sell_column):
for i in range(len(data)):
try:
# 看漲屏障形態與 RSI-ATR 低於 20
if bullish_barrier(data, i) and data[i, indicator_column] < 20:
data[i + 1, buy_column] = 1
# 看跌屏障形態與 RSI-ATR 高於 80
elif bearish_barrier(data, i) and data[i, indicator_column] > 80:
data[i + 1, sell_column] = -1
except IndexError:
pass
return data
內容解密：
這段程式碼定義了一個訊號函式，它接受資料、開盤價列、收盤價列、指標列、買入列和賣出列作為輸入。函式遍歷資料，檢查是否滿足看漲或看跌屏障形態以及 RSI-ATR 的條件。如果滿足條件，則在下一根 K 線的買入或賣出列中設定訊號。
下圖展示了 AUDNZD 的訊號圖表。
graph LR
B[B]
F[F]
No[No]
Yes[Yes]
A[看漲屏障形態] --> B{RSI-ATR < 20?};
B -- Yes --> C[做多訊號];
B -- No --> D;
E[看跌屏障形態] --> F{RSI-ATR > 80?};
F -- Yes --> G[做空訊號];
F -- No --> H;
結語
RSI-ATR 是一個有趣的指標，它提供了波動率加權的 RSI 資訊。將其與根據支撐和阻力位概念的 K 線形態（如屏障形態）結合，可以產生強大的交易訊號。透過理解 RSI-ATR 的特性和應用，交易者可以更有效地捕捉市場機會，提升交易績效。
風險控管的藝術：從凱利公式到行為金融學
在投資的領域中，風險與報酬永遠是相伴而生的。我發現，有效控管風險不僅能保護你的投資組合，更能提升獲利潛力。這篇文章將探討風險管理的幾個核心概念，從數學公式到心理學陷阱，帶你深入瞭解如何在市場中穩健前行。
凱利公式：精準計算投資比例
凱利公式，由約翰·凱利發明，最初應用於賽馬賭博，後來也被廣泛應用於交易領域。它提供了一個客觀的數學公式，根據你的歷史交易資料計算最佳投資比例。
Kelly weight = W − (1 − W) / R
其中，Kelly weight 指的是相對於投資組合總值的建議交易規模百分比，W 是歷史勝率，R 是平均盈利與平均虧損的比率。
讓我們來看一個實際例子：
- 過去 100 筆交易的歷史勝率 = 56%
- 過去 100 筆交易的歷史虧損率 = 44%
- 每筆交易的平均盈利 = $110
- 每筆交易的平均虧損 = $100
- 盈虧比 = 1.1
如果你發現一個投資機會，凱利公式建議的投資比例是多少？
根據公式計算，答案是 16%。然而，凱利公式並非完美無缺。它有時會給出過高的權重，不利於分散投資。因此，在使用凱利公式時必須謹慎，可以適當降低公式給出的比例。
勝率技巧：動態調整投資規模
除了凱利公式，我個人還會使用一種「勝率技巧」。這個技巧根據績效的叢集現象，也就是說，盈利交易和虧損交易通常會集中出現。這在某些策略表現良好的時期尤其明顯。
以下表格說明瞭如何使用勝率技巧來調整你的投資規模：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD;
axisFormat %m/%d;
title 勝率技巧動態調整投資規模;
section 勝率;
50%: 2024-01-01, 7d
60%: 2024-01-08, 7d
40%: 2024-01-15, 14d
70%: 2024-01-29, 7d
60%: 2024-02-05, 7d
section 投資規模 (預設 $10,000);
$5,000: 2024-01-01, 7d
$6,000: 2024-01-08, 7d
$4,000: 2024-01-15, 14d
$7,000: 2024-01-29, 7d
$6,000: 2024-02-05, 7d
表格顯示了根據預設交易規模 $10,000 的建議投資規模。當歷史勝率為 50% 時，系統建議投資 50% 的預設規模，即 $5,000。系統會根據交易者的良好表現，獎勵更高的投資規模。
經濟日曆：風險規避的利器
經濟日曆是最簡單的風險管理工具，它是一種風險規避的形式。經濟日曆顯示了預計會對市場產生影響的重要新聞發布。
graph LR
A[經濟日曆] --> B(時間)
A --> C(國家)
A --> D(事件)
A --> E(影響)
A --> F(先前值)
A --> G(預期值)
A --> H(實際值)
一些交易者根據新聞進行交易，他們喜歡在新聞發布之前或之後幾秒鐘進行交易，以從波動中獲利。但從風險管理的角度來看，我不建議這樣做，因為新聞事件前後的價格波動是隨機的，市場隨時可能出現意外。
最好的做法是避免在重要新聞發布前後進行交易，這些新聞發布在歷史上曾造成一些極端的價格變化。例如，政治公告、GDP 資料和聯邦公開市場委員會 (FOMC) 會議。
行為金融學：洞悉市場心理
行為金融學源於行為經濟學，試圖解釋市場異常現象和交易者的行為。深入理解行為金融學，你就能更好地理解市場的反應，尤其是在某些事件和價位附近。
金融市場由不同的人類和機器參與者的行為和反應組成，這就形成了一個心理和量化的混合體。這也解釋了為什麼市場的信噪比很低，換句話說，為什麼很難準確預測市場的走勢。這些行為和反應也被稱為偏差，是人類在應對某些事件時的缺陷。
偏差主要分為兩類別：
- **認知偏差：**源於知識的缺乏。認知偏差通常根據錯誤的市場假設或糟糕的研究得出錯誤的結論。
- **情緒偏差：**主要由感覺驅動，具有衝動性。它們不是由缺乏教育引起的，而是由缺乏自我控制和自我管理引起的。
認知偏差：
以下列出了一些最常見的認知偏差及其對市場的影響，並提供了一些避免這些偏差的建議：
- **保守主義偏差：**市場參與者對新訊息的反應遲緩，過於重視基本比率。這是一種未能適應的表現。應對這種偏差的方法是強迫自己對基本分析持懷疑態度，始終保持動態和變化的準備。市場並不總是像過去那樣執行，因為它是前瞻性的。
- **確認偏差：**交易者只關注有利於其當前頭寸的訊息，而忽略不利於其頭寸的訊息。這是最常見的偏差之一，實際上是一種正常的心理狀態，隨著時間的推移會導致過度自信。最好的補救方法是保持公正和中立，這說起來容易做起來難。另一種方法是透過計分卡自動化決策過程，突出顯示分析的標的資產的吸引力。
- **控制幻覺偏差：**交易者高估了自己控制交易結果的能力。這種偏差主要由一系列成功的交易引起，會導致交易者過於集中持倉，因為他們感覺自己對投資的資產有控制權。市場由大量參與者組成，投資額達數萬億美元，因此不太可能受到任何個人的影響（有一些非常罕見的例外情況涉及小型和非流動性資產）。消除控制幻覺的方法是保持專注和謙遜，並理解你面對的是一個半隨機的環境，它的動態和驅動因素每天都在變化。
內容解密：以上程式碼使用 Mermaid 語法建立了甘特圖和流程圖，用於視覺化勝率技巧和經濟日曆的組成部分。這些圖表能幫助讀者更直觀地理解這些概念。
總之，風險管理是投資成功的關鍵。透過理解凱利公式、勝率技巧、經濟日曆以及行為金融學中的偏差，你可以更好地管理風險，並在市場中做出更明智的決策。
交易心理學：洞悉市場，掌控心性
在瞬息萬變的金融市場中，技術分析和策略固然重要，但交易心理學同樣扮演著至關重要的角色。我發現許多交易者即使具備紮實的技術知識，卻常常因為認知和情緒偏差而做出非理性的決策，最終導致虧損。這篇文章將探討常見的交易心理偏差，並提供一些我個人在實務中應對這些偏差的策略。
認知偏差：洞察思維陷阱
認知偏差源於我們大腦處理訊息的捷徑，雖然在日常生活中能提高效率，但在交易中卻可能成為陷阱。以下列舉幾種常見的認知偏差：
- 認知保守主義: 交易者傾向固守既有觀點，即使面對新的市場訊息也難以調整策略。我曾經在預測市場走勢時，過於執著於最初的判斷，而忽略了新的資料，導致錯失良機。
- 可得性偏差: 交易者容易被最近或印象深刻的事件影響，高估其發生的機率。例如，經歷過一次大幅虧損後，可能會過於恐懼風險，錯失潛在的盈利機會。
- 確認偏差: 交易者傾向尋找支援自己觀點的訊息，而忽略反面證據。我發現自己也曾犯過這樣的錯誤，在研究一個交易策略時，只關注支援其有效性的資料，而忽略了其侷限性。
情緒偏差：駕馭交易情緒
情緒偏差源於我們的情緒波動，例如恐懼、貪婪和希望，這些情緒會干擾理性判斷，影響交易決策。以下是一些常見的情緒偏差：
- 損失厭惡: 虧損帶來的痛苦遠大於盈利帶來的喜悅。這種偏差會導致交易者不願止損，抱著希望市場會反轉，最終導致更大的虧損。
- 過度自信: 在經歷一段盈利後，交易者容易高估自己的能力，導致過度交易或持倉過重。我曾經因為過度自信而加大槓桿，結果一次市場波動就讓我損失慘重。
- 遺憾厭惡: 害怕錯失機會或做出錯誤決策。這種偏差會導致交易者不敢入場或過早出場，錯失潛在的盈利。
克服偏差，最佳化交易
以下是我在實務中總結的一些克服交易心理偏差的策略：
- 建立交易計劃: 制定明確的交易策略，包括入場、出場和止損點，並嚴格執行。
- 風險管理: 設定合理的風險承受能力，並控制每次交易的風險敞口。
- 自動化交易: 使用自動化交易系統可以減少情緒的幹擾，並確保交易策略的執行一致性。
- 記錄交易日誌: 記錄每次交易的細節，包括入場、出場、止損、盈利和虧損，以及交易時的情緒狀態。
- 持續學習: 不斷學習新的交易知識和技巧，提升交易技能和心理素質。
- 保持紀律: 嚴格遵守交易計劃，避免情緒化的交易決策。
交易框架：從理論到實踐
一個完整的交易框架應包含以下幾個階段：
- 構思產生: 形成交易策略的初步想法。
- 回測驗證: 使用歷史資料驗證交易策略的有效性。
- 交易前準備: 設定交易引數，例如止損和止盈點，以及倉位大小。
- 交易管理: 監控交易，並根據市場變化調整策略。
結語
交易心理學是交易成功的關鍵因素。透過瞭解和克服認知和情緒偏差，交易者可以提升交易績效，並在市場中取得長期成功。記住，市場永遠充滿機會，但只有控制好自己的心性，才能抓住這些機會。
graph LR
C[C]
A[構思產生] --> B(回測驗證)
B --> C{交易前準備}
C --> D[交易管理]
graph LR
C[C]
D[D]
G[G]
H[H]
A[認知偏差] --> B{認知保守主義}
A --> C{可得性偏差}
A --> D{確認偏差}
E[情緒偏差] --> F{損失厭惡}
E --> G{過度自信}
E --> H{遺憾厭惡}
在金融市場中，模式識別扮演著至關重要的角色，它能幫助我們從歷史資料中發現規律，預測未來市場走勢，並制定更有效的交易策略。這篇文章探討了金融模式識別的各個方面，從基礎的技術指標分析到進階的機器學習應用，都提供了詳盡的解說和實踐。
透過這篇文章的學習，讀者不僅可以瞭解各種模式識別技術的原理和應用，更能掌握如何將這些技術應用於實際交易中。文章中豐富的程式碼範例和實戰案例，可以幫助讀者快速上手，並將理論知識轉化為實踐能力。
此外，這篇文章也強調了風險管理的重要性，提醒讀者在追求利潤的同時，也要注意控制風險，避免因市場波動而造成損失。在瞬息萬變的金融市場中，持續學習和精進模式識別能力，才能保持競爭優勢。
