建置程式交易系統(3) - 模式辨識

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Update: 2013-07-23 這TradingBot程式交易系統已經開放原始碼了。
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之前建置程式交易系統(2) - 決定獲利策略談到模式辨識(pattern recognition),本篇將說明那期貨程式交易機器人如何利用slide window和pattern來判別順勢進場點。
因報價都是tick data,一般都是用K棒來分析,但最小單位只能到一分K,在波動大時,幾秒鐘就變動很大,因此程式交易機器人是直接用tick值,但tick資料難免會有雜訊干擾,導致無法判斷正確走勢﹑,便利用訊號處理技術,將tick資料的雜訊過濾。而雜訊過濾技術有很多種,如FFTDCT等,個人是選擇DWT,因為這DWT只有加減法,能夠很快速處理。
因此,透過不斷輸入的tick資料,這程式只處理N個tick值,請見下圖。
slide window
而這N個tick,就可看成一個slide window,隨著資料進入而滑動。
那針對這N個tick,使用DWT處理後,變成只有25個tick資料,再比對其中6個tick,透過這6個tick的走勢來判斷是否為大波動,1.高低差是否超過一個值,2.最高是否為最後兩個tick(下跌就最低是否為最後兩個tick),3.最低是否為前面兩個tick(下跌就最高是否為前面兩個tick)。
pattern
圖a,便不符合規則1和規則3,而圖b便會進場做多。
實際案例,下圖為2012/3/22 09:14到09:16之間的台指期走勢。
台指期走勢
其中第一個slide window,便進場做多,第二個slide window,便進場做空,可比對期貨程式交易機器人3/22的交易紀錄
以上大致說明期貨程式交易機器人的順勢策略,之後再說明逆勢策略及停利停損的規則。

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上一篇的建置程式交易系統(3) - 模式辨識介紹了簡單的模式辨識(pattern recognition)順勢策略。依據這基礎再衍伸出逆勢的策略,也就是取頭部或底部來賺反彈差價。 這假設是,既然有突然的大波動,便表示會有反彈,只要在頭部或底部確認後,進場作逆勢,可能可以獲利。 舉例來說,2012-04-09的台指期走勢如下: 從圖中可看出,08:52時有一個急跌,經過篩選,程式不進場,便開始抓取最低值,取底部,終於在09:05時開始拉回,確定拉回一段後,程式才進場作多,最後在09:43跌回時便出場停... Read More

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