自適性指標設計(Adaptive Index Design)

~ 歷史的確會重演，只是不會很精確地重演 ~

有人說交易是一門藝術，並且極需想像力。「創意」往往就是交易者致勝的武器。有時交易者憑藉著某個武器些微地勝過其他場內遊戲者，就更多一份勝算。當長棍用久了，可以添加一些創新，把長棍改成雙節棍甚至是三節棍，好讓它用起來更順手、更適應盤勢。

現有的程式交易平台提供使用者良好的自行設計指標能力 ( 傳統交易方式亦可使用紙筆或 EXCEL 表單計算，但過程較繁複 )，甚至可以同時參照多個商品進行資料的運算與買賣訊號決策。許多傳統書籍所介紹的技術分析已無法滿足現今交易市場的需求，使用者可能在學習傳統技術分析一段時間後，便興起新創指標的念頭，或是將現有的指標改良，以延長其使用壽命或是彈性。

自適性 ( adaptive ) 這個特性，可以讓系統擁有自我修正的能力，並適應更繁雜多變的盤勢。

下面列舉璞格交易團隊在不同交易系統內套用的方法，讓各位多了解自適性指標。

1. 建立市場活性與參數的對應公式或參數映射表 ( 市場活性如：月成交量的變化、月波動率的增減差異值 )，直接將參數與市場活性對應建立一對一或多對一映射表格，根據目前運算出來的市場活性映射出合理參數，再將其帶入原本指標中。代表系統有著名的 DBOII ( The_Dynamic_Break_Out_II Strategy )。

2. 布林通道法 ( 波動率 )

原始的布林通道公式 BB = Average ( 引數 , n ) ± 2 * Stddev ( 引數 , n )

其中引數可能採用 close / high / low ( 收盤價 / 最高價 / 最低價 ) 等較為沒有彈性的數值。但要如何利用這項公式將指標變成具有自適性？很簡單，把引數變成原有的指標便可以了。

例如原本慣用的通道指標是 ema ( high , n1 )、ema ( low , n2 )，直接套入 BB 公式便快速完成，藉由波動率的調整，使得原本的指標具有更多的變化。

BB_H = sma ( ema ( high , n1 ) , n2 ) + 2 * Stddev ( ema ( high , n1 ) , n2 )

BB_L = sma ( ema ( low , n1 ) , n2 ) - 2 * Stddev ( ema ( low , n1 ) , n2 )

3. 參數自動調變

直接對參數下手。若原本的參數是 n1，可以先找到一個標準位置 T1，並藉由波動率比值或市場活性比值去自適調變參數。當盤勢走到了另一個地方 T2 時，新的參數就可能成為：

n2 = n1 * ( Stddev ( vol , T2 ) / Stddev ( vol , T1 ) ) , vol 為成交量
或
n2 = n1 * ( ATR ( close , T2 ) / ATR ( close , T1 ) ) , close 為收盤價

4. 撒尿牛丸法

此處以均線為例。光是均線的使用方式便存有上百種：SMA、EMA、HMA、TMA、JMA、AMA 等。哪一種好？--- 不一定。有時候A 用起來效果較好，有時卻是 B，不如乾脆湊一起，先找出個別的參數再加以權重整合。或許每個均線在走勢圖上的位置都差不太多，但有時候可能其中某種均線指標快了一步 ( 指標敏感 )，有時候又慢了一些 ( 指標遲鈍 )。將這些均線透過算數平均或幾何平均的方式「综合起來」，可以得到意想不到的效用，例如：

SuperMA = Power ( SMA * JMA * EMA * HMA * TMA , 1/5 ) ;
或
SuperMA = ( SMA + JMA + EMA + HMA + TMA ) / 5 ;

5. 回授法 ( Feeadback )

一個自適性 ( adaptive ) 的系統多半可以設計為自回饋系統 ( 此概念或許工程的領域的交易者會較有接觸 )。基本公式如下：

Y(t) = a * Y ( t - 1 ) + b(t)

簡單來說便是新的數值會由若干權重的舊數值跟新進入的資料變化 ( delta ) 相加，藉 delta 進行自我修正、自我適應的動作。耳熟能詳的指數移動平均線 EMA 便是這種概念。

新 EMA 值＝( 收盤價 Close - 舊 EMA 值 ) ＊ Y + 舊 EMA 值

其中權重 Y = 2 / ( n + 1 ) 在傳統 EMA 公式中是常數，n 則是使用者自行決定的週期權重。在此，Y 值亦可以使用前面所提及的市場活性替代 ( 變數或函數 )，整體系統會變得更動態。

6. 多資料序列法

此方式較為複雜。概念如同許多當沖客操作台指期但參考摩台走勢，引入其他有參考價值的資料序列進行指標數值的修正、參考或投票。

敝團隊在本文中提出上述六種創意指標設計概念供使用者自行發揮變化，但仍建議在設計量化模型與策略時，務必思考交易的本質再著手進行。花俏的指標設計並非我們的本意，只有真正地了解「為什麼要這樣設計」，交易之路方能走得更遠。