支撐壓力 X 震盪指標 X K棒分析最近有不止一個人 私訊問我 要怎麼畫支撐壓力線
我一律回答 多練習就會
但是 事情似乎不是我想的這麼簡單
我覺得理所當然 對別人好像不是這麼理所當然
其實我也沒有特別留意我平常是怎麼畫的
這次我研究了一下 我到底是怎麼畫的
其實也是有一套邏輯的
並不是隨便畫就有的
我只是已經習慣成自然
沒特別注意而已
我想把這套整理成一套可以自洽的邏輯
對於我未來做單應該也是有所幫助的
至少可以減少 我偶爾出槌 判斷失誤的情況
不然其實常常都是自由心證
憑著我所謂的直覺去弄
這樣其實不妥
畢竟直覺是不能反覆練習驗證的
缺乏條列跟細節 就無法成為一套方法
更是難以更深化去研究
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為了梳理整套邏輯
我們需要先明白甚麼是支撐壓力
支撐壓力有人說 是一個點 碰到就會反彈
有人說 是一個 Resist/Support Zone 而不是一個點
價格到這格區域就會停止前進開始盤整
我認為都對的
一個是理論上的位置
一個是實際應用 抓一個容誤區間的位置
但是不管是某一個點
或者是某一個區間
它會形成支撐跟壓力必定是因為它是眾人想法的最大公約數與最大分歧的地方同時存在的
最大公約數與最大分歧同時存在 這個聽起來很矛盾
但這也是現實世界存在的例子
例如:
棒球比賽九局下半 比分 1:0
這時面臨了最大分歧 只要防守方守住就贏了
進攻方則是如果打出兩分也可以獲勝
比賽結果 我們是不知道的 守方與功方各有支持者(最大分歧)
但是我們都同意 這是比賽關鍵局(最大公約數)
所以既然現實生活中就可以找到類似的情境
我們就可以從最簡單的部分推理出整套邏輯
這邊我們從最單純的K棒來看
如何找到支撐壓力位置
以下圖來看:
那些位置最有可能被注意到?
肯定是我用橘色螢光筆標出來的位置
越多人可以輕易看到的位置就越有可能是支撐壓力位
當然不排除有人天性叛逆標在奇怪的位置
但是奇怪的位置
如果它選取是有規則的 並且是一個容易發現的規則
那它也很有機會成為一個支撐壓力位置
例如: 這跟K棒的 FE382 ,FE50 ,FE618 這些平常很容易想到的位置
不過我這樣推論,我的假設到底存不存在?
還真的有
下面就是一個例子
當然也可能是偶然 我再隨機找一個例子
很輕易就可以找到 所以說這是普遍存在的現象
前面講得都是開盤 收盤 最高 最低價為例子的案例
用非波納奇的數值當然也一樣成立
不然斐波納奇早就沒人用了
像剛才那張圖我加入斐波納奇進行雙重驗證 發現結果幾乎是互相符合的
不過這些都是事後論的理論
我認為所謂支撐壓力就是價格容易出現反轉的地方
只要能夠顯示出反轉位置的指標都可以構畫出一條適當的支撐壓力線
為了驗證我的想法
我嘗試用以下指標畫圖
我發現我的想法沒錯
而且每種方法畫出來的支撐壓力線其實都是大同小異的
例如:
1.MACD
2. MACD 可以畫 那 KD當然也可以畫出一條線
然後我延伸這張圖向右看 看我畫出來的線是否有意義
KD效果略差一點 可能還有些技巧必須加入才能滿足需求
不過我懶得研究了
RSI本質是跟KD差不多的所以就不特別驗證了
有興趣自己畫
參數自己去試
3. 在驗證SAR這個指標看看能否也可以畫出一條有意義的支撐壓力線
很意外地發現
SAR 異常適合拿來抓支撐壓力線
這應該算是我發明的用法吧
不知道可不可以申請專利
此外在測試SAR效果同時 我有了一個SAR與布林通道 座結合的策略想法
待研究我的靈感是否合理
至於有沒有其他方法來畫支撐壓力線
請自行研究
小弟不可能這麼無聊把全部指標都試過一遍
不過從前面的
其實各種亂七八糟的方法畫出來的支撐壓力線都是可以互通的
並不會互相衝突
就像是不管是Linux Windows 還是 蘋果系統 都可以讓鍵盤滑鼠動起來一樣
可能他們Driver差異甚大 但是表現出來效果差不多
所以只要把自己常用的方法學通學透 都是可以觸類旁通的
如果某一天 有人說他的方法天下無敵 別人的方法都是垃圾
那你要小心了 一定是唬爛你要騙你學費的
萬法歸一 殊途同歸
哪有可能你的方法屌打全世界的人
屌打全世界的 是使用方法的人 不是方法
方法只要學好 一定可以一招鮮吃遍天
把自己常用的策略 學好就夠了
M-oscillator
RSI x 卡爾曼濾波器 x 感測器量測原理這幾天暫停做單
做一些不一樣的思考
這篇文章是我對RSI 從感測器的角度 來看解析這個指標的性質
跟大家分享一下 我的一些小小心得
我得到了一個跟一般認知有異的想法
有點偏離正軌但是好像有點道理
這篇文章 不是地理大發現 就是錯得離譜
我個人覺得很有意思
歡迎指教
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我先介紹一下何謂卡爾曼濾波器,介紹內容主要來自維基百科
卡爾曼濾波是一種高效率的遞歸濾波器,它能夠從一系列的不完全及包含雜訊的測量中,估計動態系統的狀態,卡爾曼濾波會根據各測量量在不同時間下的值,考慮各時間下的聯合分布,再產生對未知變數的估計,因此會比只以單一測量量為基礎的估計方式要準.卡爾曼濾波得名自主要貢獻者之一的魯道夫·卡爾曼.除了量測時用來濾除雜訊外,也有利用現有資訊推估下一筆資料的應用.當然這個東西其實也沒有這麼神奇,並非百發百中.
維基百科也說,很多真實世界的動態系統都並不確切的符合這個模型,但是由於卡爾曼濾波器被設計在有噪聲的情況下工作,一個近似的符合已經可以使這個濾波器非常有用了.似乎在行情預測也可以套用這套邏輯來分析.
在此必須初步理解卡爾曼濾波器的運作方式,方便後續的推導與講解
為了證明RSI 是可以套用卡爾曼濾波器的概念來分析
以下是我用我所理解的方式描述卡爾曼濾波器的概念
(詳細公式則依照應用場合而有所不同,我只是闡述概念所以用最簡單的公式 與 系統模型 )
有初步概念後我們來複習一下RSI公式
為了方便後面的推導我把公式寫的偏數學一些,我定義下列函數
以下則是我重構後的RSI公式
可以看到RSI公式變得非常簡潔
但是目前看起來可能會讓人覺得這個東西似乎無法跟卡爾曼濾波器扯上關係
以下我重新整理RSI公式
(其實這邊數學推導非常不嚴謹 我只是想用來描述我的想法 如果有甚麼小毛病請多包涵)
這樣其實就可以看出RSI與卡爾曼的關聯性了 我們同時取得了RSI 的 AX 與 BU 兩個變量
但是這樣只是 RSI本身而已
而我們也知道RSI數值其實就是從價格來的
RSI 本身就是一個以價格為Input 的函數
所以我可以進一步解構RSI
把它寫成一個價格->RSI的卡爾曼濾波器函數
其實前面推導可以跳過,
我其實只想證明
可以把RSI 價格 關係寫成卡爾曼濾波器格式
前面的敘述我們已經知道RSI幾乎就可以說是卡爾曼濾波器在市場上的應用了
那跟感測器有甚麼關係?
因為感測器常常都是卡爾曼濾波器的應用範例,
所以它在應用時的實際行為就是卡爾曼濾波器的實際使用狀況
在市場上我們也可以找到對應的行為
這樣互相對比,我認為可以增進對RSI的理解
進而對他的用法可以合理地使用
以下是我用感測器應用的場景對RSI進行理解,我逐一解說
1. 目前趨勢強弱可以從前一個時間點趨勢推算,這一點我相信大家都是理解的這點就是順勢交易的根本
例如:溫度感測器
在正常情況溫度越來越高,溫度讀值也是越來越高,並且不存在瞬間從極低溫升到極高溫的情況
2.RSI 超買超賣
這一點用感測器的觀點來看,其實就跟平時很不一樣的
平時的觀點是RSI到達此處就是處於超買或超賣的情況 應該立刻 平倉或者反向做單
如果這樣做就可以賺錢 那大家都用RSI做單就好啦
但是 我們都知道不可以全信那套 完全按照那套做單會死人的
那用感測器的觀點來看 是怎麼看著這個問題呢?
舉一個大家都比較能理解的例子
考試 以目前台灣高中考大學要考的學測 它的級分制為例
我覺得用這個當例子比較傳神
感測器的量測原理其實跟這個有相似之處
不過沒有這個例子貼近生活經驗
一個人考試考95 跟一個人考試考100 分 都是15級分
他們實力有可能有差別
也有可能 考95 那個不小心寫錯了
兩個人都考一百分 他們兩個實力 可能是有差異的
但是這份考卷是評估不出來他們兩人實力的差異
只能知道他們都很優秀
反之我們舉另外一個極端狀況
一個人考5分 一個人考8分
他們都是一級分
很明顯他們實力區別不大
應該都是亂猜的
這份考卷其實也無法區別這兩個學渣的實力差距
不過 在某些狀況這份考卷就可以明確的區分出實力差距
例如:
一人考80分 一人考50分
他們的級分數不同
也很明顯他們存在實力差距
這時候實力差距很正確的被這份考卷區分出來了
所以依照相同邏輯
我該怎麼理解RSI的超買超賣呢?
我們可以檢視RSI的公式
RSI=(前幾日的價格增量總合)/(前幾日的價格變量總合)*100
以下兩組價格浮動
7 -5 9 8 5 RSI=85
8 7 -8 8 9 RSI=80
我們看到以上兩組數據 我們其實沒辦法區分誰強誰弱
他們都落在超買區
在舉另外一個例子
1 2 3 2 1 RSI=100
1 1 2 4 6 RSI=100
我們其實也沒辦法區分誰強誰弱
他們RSI都是100
如果直接看數據則
可以看出
一組漲勢變弱
一組漲勢變強
這是因為公式的設計方式產生的侷限性
這點跟考試分數的概念很像
如果要實際舉感測器的例子
就是說此時讀值已經超過有效量測範圍,這時候有讀值,但是讀值不保證正確
例如:
一台距離感測器 他規格說 1M~100M 你可不可以量 130M 或 10CM?
當然可以
但是如果量出來數值是如果是錯的
廠商可是不會幫你處理的
正常情況,不合理使用,廠商才不會理你
所以依照RSI的公式 以及數據的特性
我得出結論
超買超賣是因為無法有效評估強弱,不代表價格真的高估或低估了
只能說公式 在這時 趨勢強弱無法衡量 已經破表了 超過使用規格了
但是不要忘了很多人相信這一套
所以我們前面敘述的變量W就產生作用了
就會有賣壓向下的力量 將價格推離超買區
或者積極買入的力量 將價格推離超賣區
我將這些行為寫成以下函數
我會把一般使用RSI的行為當成W
至此 我統整我前面的推論
得出總結
落入超買或超賣區時
此時會有雜訊跑出來( W!=0)
此時RSI的讀值其實是沒有參考意義的
只知道趨勢很強 無法有效確認到底多強 只知道很強
俗話說物極必反 此時只適合出場而不適合進場
不管是從 震盪指標的角度 或者 從籌碼面都有類似的概念存在
所以依照量測原理 我們該怎麼應對 RSI落在超買超賣區呢?
其實很簡單
資優生互相間怎麼比較實力差距
-> 給他們考一份更困難的考卷 將他們實力區分開來.
所以對應作方法是放棄RSI 使用其他方式進行評估
或者 改RSI參數 讓他們可以被區分出來
以感測器來說就是換一台適合的來量測
但是這都是事後論,當下應該很難想到這件事
那如何用現有方法定義出有效的量測方式呢
依據量測原理,這還是可以做到的,但是無法取得有效讀值
但是在無效區中的相對強度還是可以衡量出來的
首先
我們應該把目光放在怎麼定義
一次有效的落在超買(賣)
這些定義明確後 自然就可以很正確的判斷RSI背離
先說說如何定義一次有叫的超買
請問這是幾次落入超買區?
要說只有一次嘛 他有很多個高點
要說很多次嘛 他就完全坐落在超買區沒有離開過
其實也沒有人定義過這件 至少我沒找到資料
那 我就依照我的想法定義甚麼叫做一次超買超賣
依照我前面的推導關係式推理
應該算成一次,因為我前面認為到超買區後數值就沒有意義了
一次完整的進出超買區當作一次
正常區域->超買(賣) -> 正常區域
這邊量測方式我已經定義了
那我們要如何定義在超買區的相對強弱呢?
以下是我的邏輯推導
假設有兩次進入超買區,我們無法有效區分強弱
既然無法有效區分,那為何不假設他們RSI數值都無效了,視為完全相同
現在RSI強度相同了,只剩下一個變量來衡量兩次落入超買超賣區的強弱
---> 持續時間長短
就像耐力賽一樣, 誰稱的久誰就是強者
所以依照相同邏輯
我特別找到一個我認為之後遇到類似案例,可以拿來用的例子
這個例子我用另外一種概念來看在超買區的RSI背離,似乎邏輯上還說得過去
可以在比較不好判斷時有其他依據可以進行判斷
同理KD指標也是一樣的 畢竟KD指標也是RSI更進階的應用
以上是小弟的小小見解
如果這個思路沒錯
那這應該是一個可以持續延伸的概念
我也搜尋了一下卡爾曼濾波器用於交易的資料
有查到部分論文 但是都是碩士論文
(有常識的人都知道 碩論十之八九都是垃圾文章 包含我當年寫的也是垃圾)
另外也又有找到卡爾曼濾波器使用Python 擬合價格 來推算行情的文章
我閱讀後心得
過度擬合基本沒意義 交易市場的系統變數是無法估量的 擬合參數只要差一點點就差十萬八千里
如果擬合稍微鬆一些,基本上就是EMA了 搞一大圈弄個EMA 不是笑死人嗎?
所以如果有人看到我前面寫的內容 而產生使用卡爾曼濾波器去預測價格者
請放棄這個想法!!!
已經有人幹過這種事 也沒搞出名堂
告訴你，RSI在大趨勢中的迷惑性--以EUR/USD為例RSI指標是大家常用的指標，我也經常用RSI背離在諧波交易當中。但是必須提醒大家一個誤區，什麼時候RSI不具備參考價值？就是2018年之後的歐元兌美元。歐元這時候的走勢有什麼特點呢？ 上上下下，但是最終都是下跌的。與美股近期酣暢淋漓的下跌走勢形成鮮明的對比，所以同樣是下跌，特點卻是不同的。 下面是幾個要注意的點：
1）歐元跌破了馬克龍缺口：這是2017年歐元漲勢開始的基礎，背後是法國大選，馬克龍勝出
2）藍色飛機對應的走勢中，RSI經常發出逆勢交易的錯誤信號。誠然你根據RSI在30就做多，還是有機會捕捉300-400點的空間。但是如果你來不及平倉獲利，就會走向虧損
3）實際上，RSI從30上漲到70對應的反彈幅度無法衡量的，只能衡量力度。這也就是為何你現在一眼看出歐元下跌但是RSI還給出這麼多做多信號的原因。漲跌幅上，漲少跌多
黃金哪時候不能追多或追空？和大家分享一下一天到晚都聽分析師說回撤入場，切勿追高追空，聽過吧。然而一般他們都不知道什麼時候是已經超賣和超買了。但是不要害怕，通過計算的技術指標可以告訴你答案。從數學上，標準差可以衡量波動的水平。就好比一群矮個子裡面忽然有個1.8米的人就會很顯眼。關於標準差的計算 可以參考數學課本。標準差越低越嚴格，標準差越高越寬鬆。
但是物極必反 ，假設老師規定100分的考試，10分為不及格。很寬鬆了，但是你還是不及格，那你真的很差！
用布林帶加載在黃金日圖上，一般標準差為2，但是調整成2.5！範圍擴大了，看誰還不及格。從圖中看到，任何價格（包括上下影線）超過2.5標準差上下線的，都會重新回到布林帶內。你在價格超過2.5布林帶上下軌的時候追多追空，必死無疑！
這個是一個禁止你交易的信號，你不要反過來理解哦。什麼是反過來交易：超過2.5布林帶就反向交易，那你想想要是你現在截圖所示狀況，做多黃金咋辦呢
