上期試過用bot按指標模擬交易，今期我們將再製作程式，找尋哪些指標值得參考。不過這裡只簡單檢視SMA線、RSI和MACD，程式本身已夾帶如陰陽燭組合等較多指標，有興趣的讀者可自行下載修改作比較。
TL;DR：程式的分析的方法仍是非常初步，採用的指標亦較少，但概括講，不同股票顯然有不同特質，同一種買賣操作模式，在A、B股票上效果可能很好，但放到C股票就普普通通；同時同一情景，在A股票是買入訊號，在B股票亦可以是賣出訊號，似乎難一概而論。
今期會用另一個analyzer.py程式，統計SMA線、RSI和MACD的各種組合出現後，股票隨後升跌的次數，篩選出一些組合再放到python bot裡模擬交易backtesting，檢視成績。結果頗出人意表：同一套操作模式在不同樣本中表現可以非常飄忽。
使用analyzer分析Tesla升跌勢情境，會得到5組以數字代表的升勢情境，和3組跌勢情境，再放到回測工具測試，不意外發現「Tesla模式」在處理部份強勢股時表現不俗，在Tesla、港交所（388）都能相當追貼股票本身升幅，而港視（1137）的backtesting更跑贏股價本身，回報9.06倍，較同期港視升6.81倍多3成。
而如果用港視的升跌勢情境作測試，結果是bot在有「貓紙」下，回報擴大至10.77倍，而Tesla、港交所的成績亦略略高於股票本身表現。不過無論是「Tesla貓紙」抑或「港視貓紙」，處理下跌股時，表現就相當遜色。
用迪士尼的升跌情境backtesting，詭異地First Solar的結果非常良好，First Solar期內升60%，backtesting回報有142%，但其他樣本中則不算突出。
不過隨後測試並不理想，analyzer曾經有版本是用全部樣本生成升跌勢情境，究其原因，是同樣的情景，可在Tesla、Apple、嘉年華郵輪等是升勢情景，但到了SQQQ和數碼通等卻是跌勢情況；而若再加入更多指標精細化情境，會導致情境數量幾何級增加，曾試過1200交易日分割出900個情境，所以除非大幅增加樣本數目，否則分析會缺乏統計學意義，這個測試只好暫停。
最後解釋一下情境編碼的生成，程式檢查技術指標時會生成一系列如 [是, 是, 否, 是, 否] 的序列並變成11010形式的編號（程式檢查9個指標，這裡用5個說明），然後轉成方便人類閱讀的10進制。如Tesla其中一個升勢編碼355轉成二進制就是101100011，對應9個問題便是「現價高過5日線？是」、「5日線高過10日線？否」、「10日線高過50日線？是」………如果你用anaconda執行程式，在console裡打「flag(355)」就能查閱詳細資料。