量化 - 突破切線策略

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近期網路群組熱烈討論關於「突破切線」的策略,常見圖形大致如下:

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本文的切線策略的邏輯為「從過去時間找到 2 組相對轉折高點,把這 2 個點畫成一條趨勢線,把這條線當成"壓力線",當今日收盤價收在趨勢線上,即視為突破壓力、走勢可能反轉的依據,把這個點位當成進場訊號,隔天開盤價進場做多。」

單純目測日線圖,熟悉價量關係的人通常會認為底部轉折型態有帶量更好,進而排除沒有出量的標的,選擇去做有出量的標的。


事實上是這樣嗎?

當不確定某個現象或說法是否有道理的時候,我們可以透過量化手段驗證這個概念是不是有效。

於是我把全市場股票放進去回測,紀錄每次發生突破切線的日子跟當下是否有出量(這裡使用的出量條件為「當日成交量 > 月均量」)。

統計範圍為過去 5 年半(20190101-20240920),總共有 41682 筆符合條件的情形(等於發生了 41682 次突破切線的型態),同時記錄發生突破型態後10個交易日的股價表現:

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接著將「有爆量(TRUE)」和「沒爆量(FALSE)」的情況拉出來比較後,從中可以觀察到幾個現象:

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  1. 在這個切線突破的型態上,發生爆量的表現會落後於沒爆量,甚至隔天預期要進場的日子,下跌的平均%來到了-1.13%之多,跟沒爆量的情況相差了-0.9%。一路看到第10天的表現,也是沒爆量的情況表現會優於爆量。
  2. 大部分的情況下,這個突破型態是不帶量的,而「量比價先行、有量才有價」,代表這個突破型態剛完成的時候可能不是一個好的切入點,透過統計天數也能觀察到股價反轉效果需要在未來至少 7 個交易日後才會比較顯著,代表看到這個突破型態就急著進去做多不算是一個好交易方式。


除了成交量,還有沒有什麼因子可能會有用呢?

我們可能會想到股本小的股票股價比較容易被拉,那小股本搭配這個型態的效果如何呢?在同樣的統計數據裡,根據股本區間來做了一些區分:

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乍看好像運氣不錯,找到了可以參考的股本區間。例如在股本 15 - 70 億之間,持有10天似乎是可以獲利,這個區間佔了總數的 36%、樣本數有 15073 筆,似乎可以嘗試掛這個濾網看看。


回測比較

這時我們可以回到XQ、透過選股回測簡單看一下原始策略、加上未爆量條件、加上股本條件的績效表現:

原始版本

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原始版本(加上未爆量條件)

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原始版本(加上股本區間)

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原始版本(加上股本區間且未爆量)

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上述方法依樣畫葫蘆,就能找出其他可能有用的因子,把這些因子當成濾網條件,就有機會優化得越來越接近能夠實戰的版本。

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【練習交易 x 交易練習】
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分享自己的策略開發思維與方法,根據實戰經驗提供不同情境的想法與遭遇困難的處理方式
2024/10/16
當開發出一套根據特定指標觸發的策略時,往往會陷入「如果能提前進場報酬率會不會更好」的迷思,又或是出現訊號後的價格太高,會猶豫「是不是應該延遲進場,等待更好守停損的價格」。
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2024/10/10
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2024/10/05
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