我們在設定個股的買進策略時,有時候會踫到假的訊號,例如震盪型指標踫到盤整時,就容易出現假訊號,就算嚴格執行停損,還是會因為過度交易,浪費交易成本而必影響獲利,今天來跟大家考論一個概念,如果我在寫一個股性轉變的濾網,當策略出現買進訊號時,透過這個濾網來觀察股性是否真的有明顯改變,只有真的有明顯改變時才觸發訊號,這麼做應該可以避免過度交易的情況
我曾經跟大家分享過我有十二個衡量股性的標準
我試著用計分卡的方式寫了一個衡量股性的腳本如下:
1input:day(20); 2input:ratio(10); 3var:count(0),x(0); 4value1=GetField("總成交次數","D"); 5value2=average(value1,day); 6value3=GetField("強弱指標"); 7value5=GetField("外盤均量"); 8value6=average(value5,day); 9value7=GetField("主動買力"); 10value8=average(value7,day); 11value9=GetField("開盤委買"); 12value10=average(value9,day); 13value11=GetField("資金流向"); 14value13=countif(value3>1,day); 15value14=average(value13,day);//比大盤強天數 16value16=GetField("法人買張"); 17 18count=0; 19if value1>value2*(1+ratio/100) 20then count=count+1; 21if value13>value14*(1+ratio/100)//比大盤強的天數 22then count=count+1; 23if value5>value6*(1+ratio/100) 24then count=count+1; 25if value7>value8*(1+ratio/100) 26then count=count+1; 27if value9>value10*(1+ratio/100) 28then count=count+1; 29if truerange> average(truerange,20)//真實波動區間 30then count=count+1; 31if truerange<>0 32then begin 33if close<=open 34then 35value15=(close-low)/truerange*100 36else 37value15=(open-low)/truerange*100;//計算承接的力道 38end; 39if value15>average(value15,day)*(1+ratio/100) 40then count=count+1; 41if volume<>0 42then value17=value16/volume*100;//法人買張佔成交量比例 43 44if value17>average(value17,10)*(1+ratio/100) 45then count=count+1; 46 47if value11>average(value11,10)*(1+ratio/100) 48then count=count+1; 49x=0; 50value18=summationif(close>=close[1]*1.02,x,5); 51if value18>=2 52then count=count+1;//N日來漲幅較大的天數 53 54 55 56value19=GetField("融資買進張數"); 57value20=GetField("融券買進張數"); 58value21=(value19+value20); 59value22=average(value21,day); 60if value21<value22*0.9 //散戶作多指標 61then count=count+1; 62 63plot1(average(count,3),"股性綜合分數指標"); 64plot2(average(count,day),"移動平均");
從以下幾檔這個月逆勢上漲的股票,我們可以發現,股票有大行情時,股性會有明顯的變化
各位不妨以這個例子為基礎,發展各自不同的股性過濾腳本,這樣就可以減少過度交易及盤整時出現假訊號的機率
