虛擬股海大屠殺 優生學式尋覓最強「炒股基因」
上期發現樣本分析方法難以用常規方法處理後,源馬決定嘗試用「演進演算法」(Evolution Algorithm)方式,提煉有用的技術指標,並將指標放回backtesting工具測試,結果這個處於測試「此路是否通行」的algo,在78個技術指標出10個較通用指標,而且回測結果仍可接受。 TL;DR:收市價、10日平均線都高於50日平均線;50日線正在上升。陰陽燭:頂部十字星牛熊形態;黃昏之星(熊);吊人(熊);身懷六甲牛熊形態;陷阱牛熊形態;射擊之星(熊);短蠟燭牛熊形態。 事實上,由78個指標抽10個指標的組合,數學上用二項式系數(binomial coefficient)可知共有12,583億個組合,難以窮盡,但develop過程的測試表現比預期中大為穩定,雖然每次得出的指標有些微分別,但整體上RSI(30買/70沽)、MACD柱正負的「基因」大多都被自然淘汰,反而和移動平均線相關的幾個指標則是「優質基因」常客,大概是源於樣本中有多隻如SQQQ的爆跌股,移動平均線發揮到保護作用。 從結論開始,因為algo尋覓的是通用的策略,要在17隻股票樣本中總計獲得最好的成績,所以對比亂買亂賣的隨機群組表現時,會發現algo顧到頭顧到尾不顧中間,嘗試收窄在下跌股的虧蝕,並在強勢股中爭取較佳回報,甚至在不同測試中,表現較佳的強勢股亦不同──畢竟456兆個的組合過龐大了。不過對於想靠一招走遍天下的朋友來說,結果是殘酷的:algo顧到頭顧到尾時,中間的就顧不到,表現往往較隨機群組差。 從總結表中可以看出,優生學在處理強勢股Tesla、Apple、港視(1137)、港交所(388)、騰訊(700)裡,都跑贏隨機群組三成至近一倍。而下跌股方面則並不算十分突出,部份應歸因為優生學algo計分時包括沽空,但backtesting則不配容。 Algo中一個比較特別的地方是卓爾(2098),該股期內由經調整後的3元炒上11元,再瀉至0.5元,algo上演一幕股價跌8成(下圖灰線),但獲利達9成(綠線)的戲碼。這對algo整體策略有頗大影響,因為計分是所有樣本總和,而個股分數是買賣後結餘除以結束日收市價計算,意味algo假設11蚊沽貨,11除0.5相當22分,若以Tesla結束日收報676.88計,就要在30.76元位置買貨,才能獲得22分。 【AI股票bot使用需知】