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其实我看不太懂(捂脸) 然後先要定义甚麽叫做相似的走势 我数学程度大概就到微积分吧 而且就差不多那样 我"个人认为"你要做出这种模型先要定义甚麽叫做相似走势 有时候相似走势相似的只有眼睛看相似 例如: a股票根b股票前十根分钟K线一模一样 但是有时候你只要把K线的起始时间往後调几秒 K线就不一样了例如原本的a股的K线是9:00:00开始画 你把它调成9:00:05开始画 a跟b长得就不一样了... 然後市场的微观动力学 多微观?.....是指每一个tick了话 那实在太简单了 就是那瞬间买单跟卖单的力道而已 应该说所有商品跌就不过是买方跟卖方的力道而已 不管周期长短都一样 我个人也比较倾向於市场无法预测 你要跑模型来跑出可以赚钱的方式 那很多程式交易都做得到 我比较不懂你到底要的是甚麽? 我想版友也不懂 你应该说明的清楚一点 而不是有同好丢书单 你就说终於有人看懂了(我还是不懂) ※ 引述《ETHZ (开空军一号喝养乐多)》之铭言: : ※ 引述《AboveTheRim (尚未通过身分认证 )》之铭言: : : 主要是投资者的群众行为背後的逻辑一致吧 : : 但是这就面临鸡生蛋还是蛋生鸡的问题 : : 走势的复制何时开始? : : 又这是复制哪一段的走势? : : 如果我今天知道是涨盘 : : 那我当然做多 : : 但是问题就是我不知道今天是否是涨盘 : : 不管是程式交易或主观交易 : : 都会有一些side refernce来做涨跌判断的徵兆 : : 而最大的问题是这些side reference也是有时管用有时却不管用 : : 如果都是stochastic的情况下 : : 押单边下注的玩法就三不五时赚 : : 但是也三不五时赔 : : 难长期获胜 : : 只是花时间在市场中找乐子而已 : 我的原PO一直强调,并非是要用走势的相似性来做交易的依据,而是要探究这 : "非偶然相似性"背後的原理,这个原理可以让我们看清市场微观的动力学,进一 : 步可以帮助我们开发赚大钱的交易系统,其中一个方向就是我提到的那个简易 : 模型.以及如何运用模型跑出的结果,帮助决策. : : 这个假设有点为反逻辑 : : 8个人空 3个人多 如果每个人下单的量都一样大 : : 以市场供需原则来看 : : 卖方压力大很多 : : 这样成交的股价走跌势吧 : : 所以隔天的行情比较有可能是-1 : 您误解了这个假设,所以才认为它违反直觉,这个模型是建构在市场上多数是输家的巨 : 观现象,然後用其模拟微观的行为.我举例的8人"看"空,3人"看"多,并不代表真的是8:3 : 的多空量.因为我从没说"每个人下单的量要一样大".这只是反应市场要往少数人"看" : 的方向走.那少数人是市场的赢家,且赢家随时可能会换人.这是一门不太简单的东西, : 虽然我试着用简单的方式说明,但是版面有限,一来一往也很难马上解释清楚.我只是先 : 整个说出一个方向,让大家知道有这玩意儿,剩下的让有兴趣的人去挖吧. : : 这个可以简单的实现 : : 就是类似stock板的赌盘 : : 赌隔天的大盘涨还跌 : : 看封盘的下注来看投资者对明天盘势的预期 : 这可一点都不简单,网路上已经有很多统计多空投票的网站,但是其准度并不好,原因 : 是投票的人可能手上没单或部位很少,真正有大部位的人根本不会去投票,而且,很多 : 人根本不诚实投票.赌盘也是同样的情形,请问用P币赌,who cares? : : 还有更简单可以拿来当这类型的指标的 : : 就是bid-ask上下五档 : : 而且还是realtime updating : 上下五档的Bid-Ask量是大家都能看的到的资讯,我相信很多人应该在用它开发交易系统, : 人外有人,或许有人用它赚大钱,但我个人并不认为这样的资讯有用,理由如下: : 假设目前最佳买价是7000,最佳卖价是7001,请问这样如何成交?7000不等於7001,交易所 : 是不可能让这笔交易搓合成功的.我们看到的成交价,是有人在此刻愿意用"市价"单买进 : 或卖出,才会产生7001的成交价(市价买了最佳卖价的单,外盘成交),或是成交7000(市价 : 卖了最佳买价的单,内盘成交).因此成交价的波动正是决定於当下有多少市价单挂出. : 但可惜"市价单"都是马上成交,交易所就无法揭示这样的资讯.当下有多少市价单的资讯, : 是最棒的内裤线,有谁能有这样的讯息,就发了!但大概也只有交易所的电脑自己知道. -- How you fail will determine how you succeed. --



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◆ From: 118.167.206.193
1F:→ cybermohrg:应该要来科普一下,这个讨论串讲到的微观概念是相对於传 10/01 16:39
2F:→ cybermohrg:统经济学巨观Top down分析方式的,认为可以从Bottom up 10/01 16:40
3F:→ cybermohrg:分析构成市场的基本粒子,再探讨基本粒子相互影响後突现 10/01 16:41
4F:→ cybermohrg:的集体现像 10/01 16:41
5F:→ cybermohrg:另外无论何种程式交易都隐含了标的物是必须能被某种程 10/01 16:45
6F:→ cybermohrg:度的"评价预测" 否则程式管理绩效的依据何在? 10/01 16:46
7F:→ ZAU:大家超强 讲出来的话超有科学气质 !! 10/01 17:34
8F:推 gfee1:OTZ 10/01 22:21
9F:推 Rubyfish:可是我还是认为真正让人赚到钱的不是什麽什麽方法 10/02 07:30
10F:→ Rubyfish:而是只有一种 : 加码/停损 10/02 07:31
11F:→ cybermohrg:想要系统性的作加码/停损,必然是使用了个模型在控制 10/02 17:59







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