多市場比對

濾鏡 ( 濾網 ) 是許多交易者不斷鑽研的重心，用以篩選適合交易的時段，或是從反面來說用以去除不適合交易的區間，後者對於多數順勢交易者來說就是盤整。然而濾鏡的數量在於精而不是多，多則勢必導致系統過度最佳化 ( overfitting )，因而濾鏡的制定方式重要性相當高。且若與指標相較，它的重要性似乎有過之而無不及。我們將傳統既有的技術分析多空指標套入歷史資料後可以察覺：在成功發展的大型波段中，任何順勢指標都能夠帶著部位高飛，不同之處只是進出場先後。

許多交易者著眼在單市場內的數據分析，在單一市場中不斷找尋、統計提供給濾鏡所用的各類數值，但除了單一樣本外，多市場或多商品之間的掃描比對也是一個值得的著眼處，而且能提供更客觀的依據。

同一族群內商品的相關性都是較高的，例如不同國家的指數、黃小玉等農產品、各類金屬、短中長期債券等，但縱使長期走勢相關性高的商品間，日內或短期發展也往往大不相同。有趣的是，過去每一次的大型中長期走勢，都能夠歸因於同一個發酵效率低的單一因素，且交易者在持續發酵的過程中若能跟隨機械化交易的腳步持有順勢部位，必然能夠抓取可觀的獲利。例如 2008 年次貸引發的金融海嘯造成所有國家指數接連重挫、隨後美國聯準會量化寬鬆帶動市場揚升至今的數年多頭行情、Fed 終止降息與其他國家持續降息造成美元大幅升值，致使以美元計價的主要貨幣和商品價格重挫。在這種跨市場跨商品的共享趨勢中，價格發展總是最順利、且具有較長的時間持續性。

在過去數年間，許多國家的股市指數不斷刷新金融海嘯以來的高點，甚至是歷史新高：美國、德國、日本、中國、香港，包含近期的台灣。在這樣一個明顯的漲勢中，大部分具有多空雙向的交易系統獲利明顯集中在買進部位，放空部位相對具有的利潤空間較少甚至虧損。若交易者在系統內參照多個主要國家指數的數值，很容易歸納出全球股市正處於牛市或熊市，這種綜合數值的判斷準確性會比使用單一商品大週期計算的方式更高。

一個有效且簡易的方式是將多個不同國家指數作簡單平均計算，無須依市場的重要性給予不同權重 ( 若給予不同市場個別權重則為邏輯上錯誤 )。以 Multicharts / TradeStation 的 Easy Language語法為例，則為 ( Close of Data1 + Close of Data2 + Close of Data3 + … + Close of Datan ) / n。所得數值再加以平滑處理後會較任何單一市場的指數有更明確的趨勢性。同理，一樣的方式可以套用在非指數型商品 ( 使用簡單平均 )。

然而有了這個趨勢方向的參考，則可回套在單一市場指數交易使用 ( 其他種類商品亦然 )，利用的方式則有許多種，需要視交易者本身的邏輯而定，大致上可區分為多空判定和部位權重。多空判定的方式最基本應用便是指標開關，當指標與多商品 / 多市場綜合數值反向時關閉；另一種做法是將指標平移。以均線型態指標為例，若綜合數值為上升趨勢則將均線向下平移一個 Δ 值，反之綜合數值呈現下降趨勢則向上平移。其他既有指標 ( ex. RSI、MACD ) 與自設指標都可以做類似的調整。

除了指標外，綜合數值搭配部位變化也是一種能用來改善系統績效的方式。原則同上，當綜合數值與單商品指標同方向的時候將原部位加乘一個 > 1.0 的係數，或當相反時將部位乘以 < 1 .0 的係數，係數可為定值或浮動，後者優於前者。

大趨勢保護小趨勢是一個常見的交易概念，但在同一個商品或市場的 data sample 中存在了一樣的雜訊，因此若將同類型高相關性商品相互參照作為一個大型濾鏡，可以在指標方向中增添不少勝算。