交易人的基本功：驗證 (Validation) 與潛在威脅等級表

對我來說，要能達到正確自主學習、獨立思考的做交易與面對困難

經歷過 驗證（Validation）這一關是我認為最重要的

甚至比起你掌握什麼技術、掌握什麼建模能力都來得更重要

當然，掌握技術能幫助能在初期維持更長的自信、好奇心

了解更多知識、掌握更多術語，讓你感覺更有底氣知道各套理論的優缺點

但是真正要讓你更上一階，走在對的路上，驗證能力 才是最重要的

因為 validation 太重要了，我真的很習慣用英文，所以後續用英文代表

什麼是 validation 呢？就是掌握理想和實際的落差的能力

簡單來說，很多人都關注在 回測 與 前測，或模型上線 之後的差異，有沒有一致

但對我來說，最重要的事情是，你的策略在上線之後 ，和你的前測的差別！

在早期許多 Prop shop（獨立交易的公司）一直有一個傳統

到現在在敝社也保持這個傳統，就是任何菜鳥和新人都是先從 validation 做起

就算他有技術工作，每周也要分 5 個小時學習在簡單的模型上做 validation

如果是文職，例如敝社的 sales，也要能看懂 validation 的基本報告

假設你用時間 1 - 100 天進行回測、調校，然後在 101 天上線使用

然後交易策略在 101 - 120 天進行了 20 天的交易

那麼，你在 101 - 120 天的交易，是否和你現在回測 100 - 120 天相同？

如果有差異，差異在哪裡？這個差異怎麼處理，就是 validation 的能力

假設交易策略都沒什麼問題，而差異若主要來自實際交易的話

通常可能來自於四個方面：

1. 重複發生的不穩定來源：交易成本的變化

2. 偶爾發生的不穩定來源：價格的跳多、跳空

3. 鮮少發生的不穩定來源：市場突然關閉、券商突然出問題、伺服器出狀況

4. 不該發生的不穩定來源：交易程式的問題、整體風控的問題

validation 就是找出真實和理想的差距，到底源自何處

我們應該要盡可能讓理想貼近現實，所以不該發生的都要解決

甚至要看出來，為什麼自己會有 (4) 這樣不該發生的情況

是不是自己有什麼偏見，硬要程式簡潔、硬要邏輯清晰

而 (1) 到 (3) 的部分，就是需要思考怎麼樣能巧妙地在可控範圍中盡量處理掉

通常 在 (1) 到 (4) 中，很大機率都是在和你的習慣做衝突

例如，要解決跳多、跳空，一種方法就是交易很多個標的

但是對於一般人來說，總覺得交易很多個標的很難控制、可能如何如何

這就是你要慢慢從你的習慣思維去找出癥結，到底是什麼原因阻礙你

尤其是對於那些很愛建模的人，沒事就要想盡辦法生出各種神奇交易策略

或是想盡辦法想解釋市場狀況，我覺得這些都可能會阻礙你養成良好的 validation 能力

因為 在這些人眼中，validation 要處理的，正是他們想要忽略掉的

忽略交易成本啦、忽略預測誤差啦、忽略偶爾的小 Bug （還吐舌頭，裝無辜）

然後 validation 要處理得好，通常也需要用很多權宜之計（workaround）

對於那些堅持要能解釋的，你讓他處理 validation 看看，他很可能處理不來

因為他找不到解釋，因為他已經習慣去學那些「有巨大貢獻的理論」

對他來說，沒有理論基礎他根本連嘗試都不敢

當你開始了解 validation 的成因，以及嘗試預測未來可能需要怎樣的 validation 的時候

你就能開始針對實際交易和理想結果的差異程度訂出 潛在威脅等級表

威脅等級意味著，你已經可以預測到未來有多大的 validation error 需要處理

我們公司是用代號，每個等級有一個代號，不容易在程式命名或流水號發生重複

例如 validation 完發現 P1 問題，就要立刻處理，模型與關連策略全部下線

P1 通常主要是 (4) 不該發生，同時發現潛在威脅

（能猜出未來可能送出大單、瘋狂開倉 ... 之類的）

P2 通常是 (3) 鮮少發生，通常能有預備措施，但是預備措施可能勾起程式問題

P3 通常是 (1)-(2) ，例如交易成本逐漸偏高（模型可能過於分散、潛在投資組合風險太高）

是不是計算時間太長 (600 ms 突然變成 1500 ms）

Memory 開始越來越多，過了日光節約時間 Memory 就每天保持異常成長

是不是有東西沒清乾淨、算乾淨？

是不是有 information leakage（在理想情況中因為處理不當，而用到未來的訊息）

不要笑，我有參與過一個台大專門接金融機構 IT 案子的師生團隊

滿滿的 info leak .... 你說，這樣子的系統怎麼用？再會發論文又有何用？

這些的處理，通常都需要大量的 workaround 或雜事（例如值班要 on call .. 等

從 validation ，你才能看到自己在應用你的交易策略理論和邏輯的時候

是不是有什麼先天的理論上的偏見和傾向，這些透過 validation 才能處理

金融市場模擬 (1) 從菜市場到撮合：兩種交易人

在〈隨機波動理論的由來 (4/4) 模擬驗證法 & 到底為什麼有隨機波動？〉裡面曾經提到，造成隨機波動問題本身是來自於金融市場的運作機制，尤其是撮合機制，這是什麼意思呢。

基本面交易人 vs. 價格面交易人

首先我們來思考兩個普通的菜市場，如果今天有人在 A 地賣蘋果，賣 50 元；而有另外一戶人家採用最新的技術、特別的種植技巧，在 B 地可以賣更便宜的 30 元。

如果這時候有人要買 100 顆蘋果，如果他不知道 B 地，可能還是會在 A 地買，所以會有商人發現這個機會，知道蘋果真正的「基本價值」是多少，賺取中間的利潤。

在一般市場中，這就是商人，沒什麼特別。

如果我們從金融市場考量，使用這種方式做交易的人，可以看做是「基本面交易人(Fundamentalist)」，這不一定是我們熟知的那種基本面分析然後做交易，而是指交易是建立在一個認定的基本價值上面，傳統的基本面分析只是其中一種。

在普通的菜市場中，如果你能提供出更好的品質的蘋果、或是相同品質但更便宜的蘋果，基本上你就能賺到錢。假設賣 50 元蘋果的人有無限顆想賣 50 元的蘋果，也不會阻礙你用 30 元的成本賺到錢。

但是，金融市場和一般市場的差異，是在交易一個標準化的金融商品，所以本身不存在標的上的創新，例如如果今天你賣一張鴻海股票就送一個夏普洗衣機，也不會為你手上的鴻海股票增加多少的價值，你還是要到交易所才能買賣股票。

所以在金融市場的基本面交易人，只可能是因為對於標地的訊息掌握，所以對標的的基本價值認知不同而買賣。在賣蘋果的例子中，你可以掌握訊息，並且用低於 50 元並高於 30 元的條件賣出，你的訊息兌現能力並不會受到市場價格有太直接的影響。

然而，金融市場不太一樣，由於 (1) 集中交易 與 (2) 撮合機制，如果現在的牌價是 50 元，且能提供 50 元蘋果的商人有無限顆，大家也很樂意都用 50 元買得話，你基本上完全沒有獲利機會，因為市場總是會優先撮合願意用 50 元買賣的人，你想賣 50 元蘋果然後等到市場下跌到 30 元也沒有機會。

所以，在撮合機制底下，基本面交易人雖然依賴自己特有的訊息，認知到標的應該屬於多少價值而進行買賣，但是他仍然要很留意市場的價格與數量的變化，因為他的損益直接與這些相關，而他對標的的基本價值的判斷可能只佔一小部分，例如股利分紅。

所以在這種損益特徵之下，基本面交易人中的一小部分，可能會逐漸改變心態變成「價格面交易人(Noise Trader)」純粹以現在的牌價變化，進行交易，而不去考慮標的的基本價值，因為在金融市場中你可以立即兌現你的損益。

我們當然也知道，每個交易人不一定就是 100% 基本面或 100% 價格面，而是一個比例的基本面考量，和另一個比例的價格面考量，在不同的市場狀況下會扮演不同角色。 

所以這種金融市場特有的交易行為，而從基本面交易人延伸出來的另一種交易心態，就是模擬金融市場的基礎。

就是因為這兩種心態、這兩種交易行為之間的偏好轉換，造成市場會有隨機波動的特性，我們會在下一篇來談。

模擬交易週記W26 (2020.5.18 - 5.22)

此寫的週記有幾個主要目的，是為了彌補 MyFxBook 上面的不足

所以主要是告知大家，MyFxBook 上面可能不容易觀察到的資訊

最主要就是：

(1) MyFxBook vs. Terminal 的線圖，驗證交易邏輯無誤 (本周：無誤）

(2) 確切的 Equity Drawdwon (本周：無更新)

(3) 交易列表中無法解釋的事情 (USDCHF一組被關了)

資金管理的參數如何決定？使用加權常數（The weighting constant）

我很少談到的部分是，如果你有一些超出 MAE/MFE 分析的額外資金管理的考量，那應該如何處理呢？

這些額外的考量，可能來自於你設定好的一份投資規劃，能穩定的出入金，通常這樣的投資計劃會有兩個部分，分別是出金（partial withdrawal）和入金（top-up）的規劃。

這樣的投資要求會對你的交易產生一個常數的要求，什麼意思呢？例如如果你希望每個月都能出金 15 萬元台幣，你不可能等到這個月結束，突然大賺 15 萬而出金，你一定希望，如果大約 3 天能做 5 個交易，那在 22 天的工作日中，你至少希望能完成 30 筆的交易，總共的獲利平均下來，應該每一筆交易大約能帶來 5000 元台幣的報酬。

所以投資計劃對於你的交易的限制，通常是一個全面性、常數的規範，這會讓我們依賴波動的資金管理，遇到一點難題。

既然我們希望獲利或損失能比較固定，這會使得我們希望資金管理的參數能盡量是常數，但是又因為策略不可能 100% 處理好波動，所以我們必須適當的考慮波動進來，但波動是一個變數，它會讓交易策略或是資金管理公式能隨時間比較彈性。


所以，怎麼辦呢？這邊可以考慮的簡單的常數加權法：

Money Mgnt. ATR = r × N × ATR  +  ( 1 -  r ) × Const

r 是你的比例，N ATR 則是你考慮了多少個 ATR 在資金管理參數中，Const 則是一個常數，希望讓資金管理能比較穩定一點。

 也就是說，原本你的 Stop Loss、Take Profit、Delayed Entry 、移動停損的 Trigger Price 這些，都很好的考慮了 ATR，但是你真正在使用、甚至最佳化的時候，可以考慮採用一個常數做加權。

例如，你原先設定 SL 大約是 Daily ATR 的 1.2 倍，TP 是 Daily ATR 的 1.8 倍，但是市場的波動變來變去，你的 SL 與 TP 也不斷在改變，如果你無法很有效的調整你的進場大小，就會被迫 SL/TP 的幅度變來變去。

解決這個辦法，就是把 SL 考慮成一個常數搭配 ATR，例如，你最後可能得到的 SL 是 0.4 倍的 ATR 加上 30 pips，TP 是 0.9 倍的 ATR 加上 60 pips，雖然可能無法像原本的參數如此「抗波動」，但至少他能給予比較穩定的報酬，對於初學者只能進場小單位，例如 1 單位或 0.01 單位的人尤其適合。

你可以在策略調校差不多之後，在最終將 SL, TP, Trailing Stop 的 Trigger Price 等，做這種常數加權的最終優化，看能否得到不用賺大錢、但可以更穩定、更恆長的報酬曲線。

這就是從交易面，由下而上去滿足你的投資規劃的技巧。

MAE/MFE 基本五步驟流程

許多人想要快速掌握一整套 MAE/MFE 流程，先有一點體驗的話，這邊是我給予的一個簡單的分析流程，可以讓你快速體會到駕馭 MAE/MFE 分析的感覺。

這個分析基本上分成五個步驟：

A. 觀察策略在整個區間中波動是否穩定

B. 判斷能否重新選擇時機與價位

C. 判斷應該放多少的停損與停利

D. 判斷追蹤停損、損益兩平停損的合適位置

E. 判斷有利方向／不利方向加與減碼的合適位置

請記得，這些法則並非唯一，不同的策略可能有不同的 MAE/MFE 分布的特性，所以可能會存在例外，你的目標就是在不斷調整的過程中，找到自己的法則，而非始終依賴這些通用法則，共勉之！

關於這五個步驟的詳細流程，分解描述如下： 

A 判讀你的策略與波動之間的關係

由於我們已經知道市場存在隨機波動的特徵，所以你的策略可能會受到潛在波動變化的打擾，我們首先要觀察你的策略和市場波動之間的關係，可能是間歇性的影響、也可能是特定時間段的影響，這樣在做後續 MAE/MFE 分析的時候應該分成不同類，因為他們有不同的統計性質。
 
A1. 觀察 MAE, MFE, MFE before MAE 的時序圖

A2. 先觀察 MAE 是否穩定，若穩定，MFE 不穩定沒關係

A3. 若 MAE 與 MFE 同時放大、縮小的時間十分接近，則考慮把觀察區間分段分析
　　i. 以 MAE 與 MFE 的震盪低點位置來判斷

A4. 觀察 MFE 與 MFE before MAE 的關係，是否重疊性高？
　　i. 重疊性越低，越需要執行步驟 D
　　ii. 重疊性越高，越需要考慮步驟 C

A5. 觀察 MAE 與 MFE 隨時間過去，大致上的比例關係
　　i. 若 MFE 都較高，可忽略 MAE 分析，專注把握潛在獲利
　　ii. 若 MAE 都較高，可忽略 MFE 分析，專注降低潛在風險

B. 判讀你是否需要重新選擇合適的進場時機

我認為一個交易訊號的產生，是給予我們一個可以進場的提醒，而非要求我們一定要在那個時間、那個價格進場，市場有本來就有的上下波動，或許我們可以找到更有利的位置進場。


B1. 觀察 MAE/MFE 分布圖，兩軸比例尺應一致

B2. 先抓分布圖的右上角位置，觀察比例關係
　　i. 右上角至少要在比 MAE 與 MFE 的 Q3 更大的位置
　　ii.右上角的 MFE 越高，MAE 越低，則越不用延遲進場
　　ii. 右上角的 MAE 越高，MFE 越低，越需要延遲進場

B3. 若需要延遲進場，可考慮小於 MAE Q1 的固定大小，或 MAE Q1 及 (Q1+Q2)/2 的位置做嘗試

B4. 若發生 (B2 ii) 的情況，可以進一步觀察是否 MAE/MFE 呈現反比分布 (如 L 型)，越是反比分布，越需要考慮移動停損 (D)

B5. 延遲進場除了價格面，也可以是時間面的延遲進場


C. 判斷應該放多少的停損與停利

C1. 執行完延遲進場之後，應該要得到 MAE/MFE 呈現集群分布，或至少偏向 Y 軸，若還是 MAE 過大可考慮不利方向加碼 (E1)

C2. 若 MFE大多數發生在 MAE 之前（例如波段交易），應優先考慮 MAE 對 MFE before MAE 圖，並透過集群的四個端點，來嘗試不同的 SL/TP 

C3. 若 MFE 大多數發生在 MAE 之後（例如趨勢交易），應優先考慮 MAE 對 MFE 圖，此時通常只能考慮集群的右上角位置作為 SL/TP 

C4. 若右上角位置 MFE 較 MAE 大 2-5 倍，可收緊 TP 提早獲利；若右上角位置 MAE 較 MFE 大 2-5 倍，可收緊 SL 減少損失，觀察對整個策略的損益影響。

C5. 雖然不可過度深入到 SL/TP 分布中，但可適當的向內切一個範圍，觀察對整個策略的損益影響。

C6. 通常這個階段的 SL/TP 的調整，會消耗策略的勝率，所以勝率高是收緊 SL/TP 的關鍵之一。

D. 判斷追蹤停損、損益兩平停損的合適位置

D1. 可以不用收緊 SL/TP 就開始測試移動停損，但若沒有足夠的 MAE 與 MFE 的反比關係，通常很難有好的移動停損。

D2. 觀察 lose trade MFE，可以在 lose trade MFE 的 (Q1+Q2)/2 或 Q2 作為損益兩平停損的觸發價位（trigger price）

D3. 觀察 MHL，以 MHL 作為追蹤停損的幅度參考

E. 判斷有利方向／不利方向加與減碼的合適位置

E1. 若勝率高，但輸一次都輸很多，可考慮不利方向的加碼，在 Win Trade MAE 的 Q1~Q2 之間加碼並依賴 Exit Signal，在 Win Trade MAE 的 Q2~Q3 之間減碼減回來。

E2. 若 MFE 都較高，可在 Win Trade MFE 的 Q2 到 Q3 位置加碼，或是在 Win Trade MFE, 與 Lose Trade MFE 兩個累計圖的分布交叉處加碼。

E3. 通常來說，可以在加碼的位置與 TP 位置的 1/2 到 1/3 處減碼提前獲利，當使用了加碼後，減碼方面可以不參照 MAE/MFE 分析沒關係，只是單純對損益做最後修飾。

請記得，這些法則並非唯一，不同的策略可能有不同的 MAE/MFE 分布的特性，所以可能會存在例外，你的目標就是在不斷調整的過程中，找到自己的法則，而非始終依賴這些通用法則，共勉之！

模擬交易週記W25 (2020.5.11 - 5.15)

在此寫的週記有幾個主要目的，是為了彌補 MyFxBook 上面的不足

所以主要是告知大家，MyFxBook 上面可能不容易觀察到的資訊

最主要就是：

(1) MyFxBook vs. Terminal 的線圖，驗證交易邏輯無誤 (本周：無誤）

(2) 確切的 Equity Drawdwon (本周：無更新)

(3) 交易列表中無法解釋的事情 (USDCHF一組被關了)

西方自然科學的起源 (7) 準文藝復興：百科全書的起源

可先閱讀：
西方自然科學的起源 (5) 感官轉向：身體的神聖性

現在時間軸：

在前一篇文章中，我們似乎看到了自然科學起源的一絲曙光，知識分子們轉向感官的綜合經驗，開始面對經驗世界，我們談到連神學家自己都出版了一冊《闡述百科》來關聯式、機械式的說明世間萬物，似乎「自然科學」就要出現了。

然而，在 12 世紀仍然有兩個很重要的先天偏見，造成了這股關注世間萬物的浪潮有了回退，這兩個偏見是：

1. 技術的不發達，轉向感官的探索與發現很有限

2. 相信人類曾經擁有整個自然界完整的知識

第一點不難理解，這是一種「雞生蛋、蛋生雞」的問題，沒有科學基礎就不容易有技術發展，沒有技術發展就不便於用感官觀察世界，永遠只能停留在人的尺度，學者專家認為這樣所得到的知識終究沒有太多幫助。 

第二點就比較奇妙了，為什麼西方中世紀的人，會相信人類曾經擁有整個自然界完整的知識呢？這一切都在是因為基督教。




成也耶穌、敗也耶穌

聖經中曾經紀載，人類原本是完美無缺的，但是因為墮落而變得越來越敗壞，所以學者專家內心都會偷偷有一種偏見：古代久遠的人應該有更完整的自然界知識。

所以原本因為「耶穌復活成為人」這個特殊條件，讓整個西方世界轉向人們身上具備的感官經驗，但也因為「人的墮落與更加敗壞」造成學者專家相信古代人有更好的自然理解。

所以，從這邊你已經可以嗅到了一點文藝復興的味道了。

這時候攤在 12 世紀的專家眼前的兩條路：

1. 更加冒險大膽的探索世間萬物（x）

2. 回頭考究古代人對自然界的觀察（o）

毫無疑問，對於當時的人們，採取第二條路是更加穩當，也更加低成本、高報酬的行為，因為從古人對自然的觀察中著手，也更能說服人、更能服務於宗教與統治。這股 12 世紀的準文藝復興，直到 13 世紀的大阿爾伯特出版的《礦物之書》達到巔峰。

 

大阿爾伯特：給「古希臘」按個讚！

大阿爾伯特是一個神父，他負擔一個波蘭北部到立陶宛、拉脫維亞、愛沙尼亞這一東歐範圍的地方行政事務，當時他所屬的教會分支有一個特殊規定，只允許「步行」作為交通方式。

所以大阿爾伯特，相對於其他學者專家來說，他有更多的機會能直接觀察大自然，然而正如我前面提到的，當時的人就算有新發現，他也傾向於是往古人的文獻中找對應，並給予適當的作補充。

 那大阿爾伯特能補充到誰的文獻中呢？難點來了。

基督教的經典讀物，相較於古希臘、古羅馬流傳下來的典籍，對於自然著墨較少，所以多數那個時代的學者專家，會把從世界上觀察到的自然發現，更多的是去找古希臘的文獻對照。

例如，亞里式多德曾經撰寫過一本寶石書，因此大阿爾伯特就在他的寶石書上擴充、評註，最後出版了一套他自己的《礦物之書》。

除此之外，大阿爾伯特還補充了亞里斯多德的《論動物》，對於其中裡面奇怪的捕鯨方式，大阿爾伯特自行補充了世界上第一個被記錄的捕鯨方式：用投石機捕鯨魚，並且註解說我們應該忽略古人，採用當代人的實際智慧。

由於亞里斯多德的對自然界的著作廣泛，所以大家建立在亞里斯多德上面的系統發現與補充也廣泛，所以大阿爾伯特與許多當時的英國人，就共同合撰了一本接近當代百科全書編排的書。

延伸思考

從這邊我們要發現，文藝復興比起我們理解到的「貴古賤今」更重要的面向，是在於對自然、對社會的更多描述，比起基督教的經典，古希臘羅馬時期的著作更能做為參考、基礎和立足點。

另外我們也要從這個故事中知道，當探索與嘗試是服務於宗教、服務於統治的時候，是服務於「能說服人、講起來有道理」的時候，就很難面對真正的實際需要冒險對待的課題。

我們不難在現代社會中觀察到這件事情，一堆人筆戰、一堆人作沒什麼貢獻的學術研究，這其實就和 13 世紀的人們面對到的抉擇一樣，如果你選擇 C/P 值更高的，順著世界潮流而走，就是做一堆垃圾然後把自己的社經地位頂上去，一生過爽爽，就只是拖慢世界前進而已...

或許最後一段我激進而武斷了一些，但請大家能明白我的真正含意。

隨機波動理論的由來 (4/4) 模擬驗證法 & 到底為什麼有隨機波動？ [影片]

上一篇》隨機波動理論的由來 (3/3) 圖解隨機波動 [影片]


對波動率估計的更佳來源：變幅

基本上當代（2000 後至今）研究市場波動特性的有大概一半的學者專家，大概都是使用一段時間內的最高價與最低價的差，而不是一段時間內的價格變化，作為波動分析的參考。

所以如果你有任何想要衡量波動的指標，請盡量考慮有包含最高價與最低價的指標，最直接的就是採用 ATR。

除此之外，如果是地方性的股票或指數期貨市場的話，我推薦可以考慮《走進我的交易室》作者 Elder 提出的市場溫度計（Market Thermometer），你可以在網路上找到他的計算公式。

題外話，Elder 就是透過市場溫度計指標，在市場溫度低的時候進場，市場溫度高的時候出場，是不是和我所強調的「波動低進場、波動高出場」極為相似呢？或許不能說是和我，應該說我們都是追隨隨機波動的特性做交易。

探究隨機波動的根源！

最後，我有帶到一個 2000 年後多數金融專家比較少關注的點，就是到底隨機波動的根源為何？有學者專家透過模擬市場的微結構，模擬搓合與集中交易機制，發現能模擬出交易價格數據出現隨機波動的特徵，也就是說，今天市場的隨機波動不是因為人的關係，而是因為機制的關係。

這對我們掌握隨機波動是很重要的一件事，你不需要擔心是不是到 2030 市場就沒有隨機波動了？是不是 Bitcoin 出現，數位貨幣出現就沒有隨機波動了？是不是美國印鈔票，市場就不是隨機波動了？不會，只要有這樣的交易機制存在，市場的隨機波動特性就不會消失。

 
不只如此，稍微對 MAE/MFE 做修改，你還可以應用這個理論到房地產市場、拍賣市場裡面，以前台大財金所有一個知名的教授，特別擅長於買賣畫，透過買賣畫賺了上億的錢，他曾說過，是金融市場的特性讓他找到了一個買賣名畫的公式....嗯？是不是，嘿嘿？

所以下一個開放式問題是，市場會不會哪天改變成其他性質差異很大的交易機制？這就是一個更前瞻的問題了，當你能提出這個問題，你就是一個有遠見的人了。

進階補充：金融版本的量子科學

這邊對於影片做一點補充，在 1990 年代開始要驗證市場否是隨機波動，由於從選擇權價格、標的價格走勢直接反推有一定難度，所以金融學家搞了一套類似量子科學的方法。

透過假設標的價格走勢為選擇權模型所假設的，透過這樣去產生出非常多組的標的價格走勢，然後再透過時間序列模型，諸如 ARCH 家族的 GARCH 去估計波動與波動的波動，看能不能捕捉到真得如同選擇權模型假設的參數。

這就好比是把量子科學中觀察到的干涉現象模擬出來，然後透過理論來闡述如果真如量子科學所假設，那應該會觀察到怎麼樣的干涉現象、怎麼樣的量子行為，這很大程度成為了 21 世紀研究金融市場本質的一個主流方法。

所以你可能會好奇，為什麼我一直在談隨機波動，怎麼沒有講怎麼估計波動？怎麼估計波動的波動呢？因為實際上你無法直接從隨機波動的模型去估計，而是只能假設其存在，然後透過 GARCH 模型去捕捉，看看能不能從 GARCH 模型捕捉到和模型參數相似的結果。

舉例來說，如果波動的波動是 x，GARCH 捕捉到一個波動的波動數值是 0.5，接下來我們假設波動的波動是 5x ，那捕捉到一個波動的波動數值是 2.5 ，那這樣是不是就代表 x = 0.5 呢？不一定，只是說我們觀察到，GARCH 估計出來的和我們假設的參數能互相解釋。

所以當無法解釋清楚，那就代表存在不只是隨機波動的市場特徵，可能還有其他隨機特徵，那這時候就需要考慮對資料做一些過濾，這就體現在外匯的日內週期波動特性上面。

對於一些地方性市場來說，這些波動特性也會和地方的交易量變化有一些關係，例如開盤、開盤後 3 小時內（180 分鐘的掛單截止時間）與尾盤時間等的交易量。

模擬交易週記W24 (2020.5.4 - 5.8)

在此寫的週記有幾個主要目的，是為了彌補 MyFxBook 上面的不足

所以主要是告知大家，MyFxBook 上面可能不容易觀察到的資訊

最主要就是：

(1) MyFxBook vs. Terminal 的線圖，驗證交易邏輯無誤 (本周：無誤）

(2) 確切的 Equity Drawdwon (本周：無更新)

(3) 交易列表中無法解釋的事情 (無)

PPP 拐點分析：索羅斯的反射八段（the 8 stages of a boom–bust cycle）

上一篇文章〈為什麼策略優化容易讓 SL/TP 往 MAE/MFE 分佈圖左上移動〉談到 MDD 的因果關係的錯誤認知，造成的模型毀滅，這讓我很想寫一篇關於索羅斯的文章，因為索羅斯曾提出過關於因因果果、果果因因的知名理論－－反射理論，這個理論很適合用於外匯分析「拐點」上面。

我在〈PPP 作為起手式：使用 PLI 外匯分析教學〉中有提到，中長期的 PPP 分析，是要研究各個購買力水準的「拐點」是如何發生的，那這個拐點如何研究呢？

我想研究匯率中長期拐點最厲害的，應該就屬於索羅斯了，索羅斯有一套他自己的國際匯率的分析框架，尤其是他在〈金融煉金術〉這本書中，不僅談論他的知識，還談論他怎麼去分析、在市場做實驗的嘗試與修正。

題外話，曾經有幸上過劉憶如老師一學期總體經濟的課，他在課堂上首先用 2 堂課就是教索羅斯的國際經濟分析的框架，剩下所有課就是各自分組決定總體經濟研究的課題，然後做簡報報告。

一般來說，我會高頻率（每個月）考慮購買力水準的趨勢是對的，也就是拐點不會發生，推估匯率和購買力的偏離程度，以此來推估各個市場的波動水準，及應該交易的比例。 

但是！在一個低頻率（每半年、一年）的情況下，我會考慮購買力水準的趨勢可能存在拐點，尤其是當市場匯率過度偏離購買力的時候。

當拐點即將來臨，代表波動可能從低開始變高，由於購買力水準是每一年才公布一次，我不可能再等一年確定拐點發生，才進場交易這個標的，所以我需要一套拐點分析的技巧。

索羅斯的反射八段

索羅斯的反射思維，基本上和基本面分析很像，但有一個決定性的不同，基本面分析通常考慮的是一個標的的基本因素，是如何影響市場走勢。

就像是我常用的隨機波動理論中的均值回歸，一旦決定均值是什麼，均值回歸的分析就成了一種基本面的分析法。

索羅斯的反射思維，是「相反、相反、相反！」也就是說，索羅斯是考慮標的的市場價格，會如何改變其基本因素。索羅斯的反射思維有八個階段：

這八個區間是以市場價格和標的的基本價值的「拐點」做切分，表達的是基本面和市場價格之間的交互作用，因此每當拐點將要發生，代表市場就會進入不同的區間。


這張圖要注意到，市場價格是「領先」於其基本價值，多數的基本面分析，是考慮市場價格是「落後」於基本面反映，這是反射思維和基本面分析最大的差異與不同。

PPP版本的反射八段法

索羅斯關於匯率的反射八段包含比較複雜的分析框架，這邊考慮如果單純只有匯率和購買力水準作分析，基本上已經大體上能得到一些還不錯的判斷。

我們的任務就是判斷現在的區間是在哪個位置，也就是當前的「匯率拐點」和「購買力拐點」是在哪個階段，這八個區間不一定會如此連續，可能會反覆在幾個區間來回：

起始點： 匯率反映相同的購買力水準
第一拐點（匯率）：購買力穩定上升，匯率拐點反彈上揚
第二拐點（匯率）：匯率呈現修正
第三拐點（匯率）：匯率回到相同水準後反彈
第四拐點（購買力）：匯率攀升，購買力拐點修正(4A)後反彈(4B)
第五拐點（匯率） ：匯率呈現拐點，急遽衰退
第六拐點（購買力）：匯率急遽衰退，造成購買力趨勢反轉 
第七拐點（匯率）：購買力趨勢形成後，匯率跌到開始修正
結束點（等於起始點）：匯率回到購買力水準

第一個拐點到第三個拐點確立了市場將要脫離其基本價值，而基本價值將受到市場價格的反射（虛），在第四個拐點做些微修正後跟上市場價格，市場反應會在這個過程中自我強化（更虛）。

在這邊最重要的是要注意到，市場和基本價值雙雙互相影響、互相強化所帶來的趨勢增強，這股趨勢是「虛」的，這也是第五個區間和前面四個區間的差異。

當市場價格嚴重脫鉤其基本價值，將會在特定時刻開始大幅修正，此修正將會帶來嚴重的希望破滅，這時候被市場價格影響而帶起來的「虛的基本價值」，也會隨之大幅修正，直到市場價格回到合理的位置，也就是第七拐點開始收斂，這個過程反應市場的自我毀滅。

「反射」之所以會成立，很重要的原因是多數人的錯誤觀念，越多人以為是「因」的東西，其實越可能是「果」；而越多人以為是「果」的東西，其實可能是「因」。

當市場的錯誤印象形成，因果的印象就確立，確立之後就會加強自我強化、自我毀滅的情況，所以平常可以保持一些習慣，看看報紙、看看各家媒體，當這些媒體確立的因果關係如果已經被廣泛接受，很有可能就是準備迎來一波反射作用。

未來我會寫一篇，實際做分析的文章示範一次。

為什麼策略優化容易讓 SL/TP 往 MAE/MFE 分佈圖左上移動 [影片]

今天來談一個在策略優化過程中，可能會遇到的一種情況，這是我在 LINE 群組與朋友交流時討論到的一個主題。

當我們在優化交易策略的參數的時候，有些人會把 Stoploss 和 Takeprofit 放進去一起優化。

這不是不行，如果你已經有一套方法去同時優化模型參數、SL/TP 那很好，但是如果你優化完，你發現每次到樣本外常常都掛掉的話，我會猜測可能 錯誤以為 MDD 變小是模型優化的「因」。

通常來說，許多人會使用「粒度大」、「交易間」的評估指標，例如最大連續虧損（MDD）做為策略優化的參考 ，希望盡量找到一個 MDD 小的參數。

如果此時伴隨著 SL 和 TP 下去優化，有時候會得到 SL 開始變小、TP 開始變大，然後 MDD 變小的情況，很多人認為，這樣的情況代表「好」，因為每一筆交易的潛在虧損更小、潛在獲利更大，整體的 MDD 更小，感覺應該是更穩健。

在一些條件考量之下，這樣的想法是對的，但如果你如果經常使用這方式，還是無法在外樣本得到好的結果的話，你要謹慎考慮其實你落入一個優化的陷阱。

當你使用粒度大的評估指標，什麼是粒度大呢？也就是可能因為越少的交易，就使得這個評估指標急遽的變差的，我們就叫做粒度大的評估指標。

最大連續虧損就可能因為少數幾個交易連續大幅度的損失，就造成 MDD 非常高，所以 MDD 某種程度可以看成是粒度較大的評估指標；其次是夏普率，夏普率可能會因為少數一些交易帶來大幅度的報酬／虧損，使得淨值曲線的標準差急遽升高，這也是一個粒度大的評估指標。

這些粒度大的評估指標，因為容易受到少數的交易影響，所以你在優化過程中，很難在一開始就針對這些少數交易對陣下藥，所以如果你能讓 MDD 持續的下降，通常伴隨的是一種「全局」調整。

你認為可能因為些微修改模型參數，就能突然改善那些影響  MDD 的少數交易嗎？其實很難，大多數時候，你會發現都是因為 SL/TP 的調整，讓 MDD 變小、讓夏普遍高。

所以，這個錯誤的以 MDD 為因的情況，可能是以這樣的一種情況在優化：

調整模型參數、訊號濾網 → 降低SL/提高TP → MDD變小

所以你以為你在優化參數、調整濾網，讓 MDD 變小，但其實你是在讓模型參數能讓你更加的能降低 SL 提高 TP，這樣才能「對全部交易有直接影響」而間接降低 MDD，所以 MDD 變小只是一個結果。

這會有什麼問題呢？

當持續性的降低 SL 和提高 TP，你其實對於波動的忍耐度就更低，所以你如果參數還能賺錢，通常來說你只是在不斷地讓模型參數、訊號濾網維持一個程度的勝率，使得這個勝率下的 SL 能繼續縮小、TP 繼續提高。

通常維持勝率比較依賴進場的時機，當勝率無法維持，通常下一步就是調整出場時機，讓某一些少數交易能帶來大幅度的獲利，所以接下來會看見勝率衰減、平均報酬增加、平均虧損降低，然後繼續縮小 SL，提高 TP。

在這過程中，你的進場和出場已經被特別優化了，這時候你如果還是使用「交易間」的評估方式，你就根本看不到買賣訊號裡面到底有沒有配合波動進出。

到最後，就是過擬合。

很多人發現，在這樣的優化過程中只要稍微考慮一下加減碼，就會讓優化變得順利一點，為什麼？因為你等於把 SL/TP 過度優化的負擔分攤出去，然後你的加減碼某種程度其實反應的就是在不同市場波動水準下的調整，當然你在樣本外就會看到好像和樣本內有一咪咪相似的感覺。

但是這樣模型還是不能用，你還是會掛掉，如果可以用，你就會發現你要經常性的重新訓練和優化你的策略參數，然後還有一些人以為，這樣代表我在「適應」市場，其實他只是在脫褲子放屁的「適應波動」而已。

模擬交易週記W23 (2020.4.27 - 5.1)

在此寫的週記有幾個主要目的，是為了彌補 MyFxBook 上面的不足

所以主要是告知大家，MyFxBook 上面可能不容易觀察到的資訊

最主要就是：

(1) MyFxBook vs. Terminal 的線圖，驗證交易邏輯無誤 (本周：無誤）

(2) 確切的 Equity Drawdwon (本周：無更新)

(3) 交易列表中無法解釋的事情 (無)

隨機波動理論的由來 (3/4) 圖解隨機波動 [影片]

上一篇》 隨機波動理論的由來 (2/4) 一切的證據都導向... 真相只有一個！[影片]
下一篇》隨機波動理論的由來 (4/4) 模擬驗證法 & 到底為什麼有隨機波動？ [影片]

 關於選擇權角度的赫斯頓模型（Heston）和赫爾懷特模型（Hull-White Model），網路上已經已很多人介紹，有興趣的可以自己搜尋，甚至你可以找到別人帶你寫程式，模擬模型假設的股價走勢。

下一部影片，我們會談在 1980 理論建立好之後，1990 的人開始驗證市場是否是隨機波動，答案是 Yes and No，No 的原因是因為學者開始能分析日內的交易資料，發現.... 驚！


隨機波動的數學

 一般坊間常常談到隨機波動，都是直接從選擇權切入，我在影片中有提到，這其實忽略掉更早之前的人的思維轉變。

一般來說，我們可能會考慮市場價格由趨勢和波動組成，其中波動的幅度對應發生的機率是固定的，這就是我們所謂的波動率為常數的概念：

如果考慮隨機波動，等於波動存在一個他自己的變化的特徵：

如果考慮波動對市場存在波動之間的微弱相關，也就是當大波動之後容易大波動，小波動之後容易小波動，等於我們能把當前波動水準，作為波動變化的參考：

 當這樣考量之後，我們就能描述「波動叢聚」的現象，那接著市場價格的均值回歸，又該如何考量呢？

我們可以先看一個一般資料均值回歸的變化：

我們可以發現，如果有一筆資料存在均值回歸，代表他的變化量也要存在均值回歸，當市場價格過度偏離他的基本價值，市場的波動會回歸到低波動；當市場價格逐步回到他的基本價值，市場波動會回歸高波動。

也就是一個上下震盪不停的資料，他的變動量本身也是上下震盪不停，就如同 KD, RSI, CCI 等指標相同。 對於數學好一點的朋友這應該不難理解，Sin 函數的微分，還是 Cos 函數。

基於此點，我們只要把波動的隨機性，考慮成均值回歸，那麼這組波動對應的市場走勢，也就具備了均值回歸的描述能力：

 最後，我們就得到了隨機波動的理論模型，如果我們現在看到隨機波動的數學，我們也就不害怕了：

基本上後續的隨機波動的變化與修正，大體上都是建立在這樣的框架底下在做調整，如果你覺得最後的數學有複雜到，那你就留在前面一張圖就可以。

前面最後一張圖解均值回歸，要有感覺，因為你在交易的時候，看到市場價格和 ATR，你叫要去看出來他們之間是否有這樣均值回歸的特性。

你可以拉一條 MA 出來，在 ATR 上面放一條橫線作為均值回歸的水平，喬 MA 的線、喬 ATR 的水平線，如果喬對了，你就會觀察到均值回歸的特性。

而我在〈PPP 作為起手式：使用 PLI 外匯分析教學〉中分析最後畫的圖，就能略為感覺一下：

進階補充：


對於數學好的朋友，我想提一下我在影片中沒有講到的，Heston 一個很重要的工作，是給予了隨機波動理論模型下，選擇權價格的公式解（close-form option valuation，或稱封閉解）。 

公式解在實務上的用處，就等於不需要花時間進行數值逼近，定價的時間成本趨近於 0，這也是為什麼後續許多人做了許多選擇權定價理論，仍然鮮少被使用的原因。

因為多數時間他雖然算得更準，但是沒有公式解，只能用數值分析去逼近答案，只要得花時間，就幾乎無法大規模的同時計算所有衍生性商品不同到期／不同履約價的理論價格，這對於大型金融機構是很大的障礙。

尤其是在時間越接近到期日，金融機構就越需要做大量的 Gamma Hedge，所以時間成本不單單只是絕對的計算成本，還包含相對成本，計算時間相對剩餘到期時間，會是一個重大壓力。

西方自然科學的起源 (6) 存在巨鏈 & 小宇宙大宇宙

可先閱讀：
　- 西方自然科學的起源 (5) 感官轉向：身體的神聖性


目前時間軸：

隨著工商發展， 11 世紀由神學家帶頭的知識運動，就是轉向關注我們 身體的神聖性，也因為感官變得非常重要，所以從感官感受到的事物也很重要，這種觀察帶來對世間萬物的新見解，這股風潮在 11, 12 世紀不斷推進。

舉例來說，如果我們同時「看見強烈的色彩」、「聞到強烈刺鼻的氣味」的昆蟲，我們就能統一理解兩者，知道這可能是一種危險的昆蟲：

隨著我們使用更深入、更綜合的觀察，我們除了可以觀察個別事物之間的統一聯繫之外，也可以透過感官觀察到整體的一些相似之處，這些自然萬物在不同層次互相蘊含，形塑出一個一環扣一環的存在巨鏈（The great chain of being）：

小宇宙與大宇宙：機械關聯的系統隱喻


對於神學家、以及當時各行業公會的知識份子來說，這股轉向感官的力量，促使他們開始嘗試掌握「自然萬物」的本質。 

首先，身體的神聖性讓大家更多關注自己的身體，神學家發現人的身體有非常複雜但是統一、和諧的構造，所以甚至可以稱呼人的身體就是一個「小宇宙」。

與此呼應的就是，世間萬物所形成的「大宇宙」，如果這個大宇宙也是像「小宇宙」一樣，那世間萬物也會有一個統一、和諧的構造，並且彼此交互作用，產生系統性、機械性的變化。

舉例來說，在 12 世紀發行的《闡述百科》以關聯、機械式的隱喻的說明，基督教以及當時人們所相信的各種事物概念，提供給當時的大量的低階教會人員閱讀。

 
（補充：闡述百科的書名為 Elucidarium，字首為 elucidate，意思為闡述，含有教育性質、經過設計的講解與說明）


延伸思考

我們可以了解到，當我們開始關注我們「經驗的連貫性」之後，下一步就是經驗的「統合」，經驗的連貫性是指，我們開始關注我們怎麼「產生這個經驗」的流程，這個流程可能涉及到多方面的認知（例如看見，聞見）。

而當我們開始有意識的覺知這個經驗流程，下一步就是各個經驗之間的「統合」，我們會發現經驗之間存在相似、關聯，這一點很有可能首先反映在去找到蘊含在「不同尺度」下的相似之物，也就是找到自己經驗中的那條能解釋的存在巨鏈，因為不同尺度的事物會在你生活中以不同頻率、幅度影響著你。

對我來說，我覺得「圖像式思考」就是能幫助我快速的找到各種經驗的「存在巨鏈」，其實你大概已經發現，古人在這個階段用隱喻、譬喻的方式思考，其實就是一種「聯想、想像」的投射。

理解碎形波動（Fractal Variation）的計算方式

上週有朋友在 PTT 寄信給我，討論一個 MT 論壇上碎形波動的計算方式：

 簡單來說就是在不同時間尺度上，計算波動的變異數。

有興趣的話，可以抓指標 EA 下來使用看看： 
 Variation Index - indicator for MetaTrader 4

這個指標其實計算上程式碼並不長，問題是結構不容易理解，所以這邊我大概介紹一下這個指標的結構：

首先我們要先選定一個底數和指數值，作為往回看的長度（lookback），假設我們選擇底數 2 ，指數 8 ，等於往回看 2^8 = 256 個資料

模擬交易週記W22 (2020.4.20 - 4.24)

在此寫的週記有幾個主要目的，是為了彌補 MyFxBook 上面的不足

所以主要是告知大家，MyFxBook 上面可能不容易觀察到的資訊

最主要就是：

(1) MyFxBook vs. Terminal 的線圖，驗證交易邏輯無誤 (本周：無誤）

(2) 確切的 Equity Drawdwon (本周：無更新)

(3) 交易列表中無法解釋的事情 (無)

經常閱讀的學術期刊列表（附 opml）

之前我曾經和朋友分享過閱讀的學術期刊，我原本不覺得這有什麼意義。結果我分享出去之後，就被一堆人轉載與討論，其實我現在還是不知道為什麼。

到底學術前沿發展，對於做交易有沒有幫助？我覺得這個問題因人而異。

對我來說，我閱讀學術論文是有目的性的，我曾在這篇〈 網友來信：學術文章對策略發想有幫助嗎？ 〉講到， 但沒有講得很清楚。我閱讀的目的有兩個：

1.與原創性文章激盪火花

在我的判斷中，學術論文分成兩種，一種是原創性高的優質文章，一種是小修小改的解題文章，如果你想知道我是怎麼判斷的，可以看我在 PTT 八卦版被推爆的文章：〈如何快速讀paper〉透過文章的論述傾向，能很快判斷什麼是好文章、什麼是垃圾。

原創性的文章會提供你研發靈感，甚至你光是讀摘要你就飽了，這是一個非常高報酬的行為，然而也需要付出高昂的代價，因為你自己要有很強的學術背景，並且付出不便宜的訂閱費用。

我使用 Zotero 管理我的文章，我對於充滿原創性的文章都會以 "+" 號代表我的興奮度，你可以發現值得我興奮的文章其實在我這麼大量閱讀的條件下，仍然非常少：

 
2. 確定學術圈落後的程度

由於具有實務成功的經驗，可以很快發現學術界的人在研究上的缺陷，尤其是在方法與實驗上的呆板單調。確定學術界的人一直在產「沒用的垃圾」是很重要的，因為你這樣才能確保公司的研發始終站在一個更前衛的位置。

舉例來說，這裡有一篇 2020.4.7 發表在 ArXiv 上的論文〈使用深度強化學習於演算法交易之應用(英文)〉，ArXiv 本身沒有嚴格的同儕審查，但作者本身來自比利時還算不錯的學術機構。

這篇文章還算是誠實，沒有刻意去搞出一個超級厲害的績效，說我的研究方法超級厲害，而是在結論中強調還需要有解決強化學習會容易過擬合的方法，讀到這邊，身為使用 MAE/MFE 分析法的各位，應該跟我一樣在心裡微微笑。

在文章的結語中，作者寫道：「... Secondly, advanced RL reward engineering should be performed to narrow the gap between the RL objective and the Sharpe ratio maximization objective.」（進階的強化學習的獎勵設計方法，應該要減少演算法的目標設計和最終夏普率最大化的差距。）

詳細請見：如何使我們的交易觀念更加清晰

嗯，我心裡也是淺淺微笑，我老早解決了。這就是我講的，確定學術落後的程度。通常來說，發表作者的學術單位、發表作者過往研究的引用次數、發表作者的研究方向的一貫性，都是確定學術落後的重要指標。

如果今天是一位作者過往研究都有非常高的引用次數，並且研究方向看起來又有脈絡可循，那這時候就要抱持更謹慎的心態，我在這邊雖然用稍微囂張的口氣，但其實這要十分小心，要抱持極端謹慎的態度去確認學術落後．而不是用一種瞧不起的方式去確認，要用一種極度科學的方式去確認。

＊　　　＊　　　＊

底下是我常讀的金融數學、參數優化理論的期刊，除了這些我也會偶爾閱讀神經計算（Neurocomputing）相關的期刊，因為做出可解釋性的複雜系統是我在事業上的長期目標，金融業的客戶和監管單位不是太笨就是太複雜，不能解釋的黑箱模型很難在未來有一席之地。

原則上我現在較少閱讀人工智慧領域的文章，但仍然有在追強化學習與一些冷門的神經網路模型的發展，目前幾乎不會讀純數學、純哲學的期刊。

OPML 下載網址 (Google Drive)

要對回測有感覺 & 一月效應和七月效應

今天實在太忙，忙的原因你可以看我右邊今天的 Twitter，沒法度在週四固定寫哲學文章，所以就快速寫點交易的東西吧！

前篇〈週中反轉（Midweek Reversal）與回測的運用〉中我有提到，我通常希望是在 三/四/五 的時候進場，這讓我想到我一再強調，你要對「回測報告有感覺」，我想今天一次來講清楚。

我在〈波動驚人規律：外匯日內波動的週期效應 〉中的影片(Youtube) 也強調我們要對時間有感覺，這個時間重點是三個：

1. 盡量在歐美時間進場/出場，GMT 10:00-22:00 左右
2. 盡量在週三/四/五進場
3. 盡量在三/五出場

你這樣才有乘風破浪，跟著波動賺波動。
來，我就帶大家看我現在 Demo Trading 的 Model。

我把我的兩個 Demo Trading 的回測報告，都放到雲端，你要可以下載（Google Drive 連結）

我只有在今天 (4/24) 稍微修改了回測報告的 html，把資金管理的參數拿掉，只留下 BBand 的參數，你看任何一張圖的最後修改時間，都是去年 2019 的 11 月 3 日。

不只如此，我在去年 11 月 3 日就有截圖兩個 Model 在優化過程中的 Equity Drawdown ，畢竟這是一組無腦 Straddle，只有稍微秀一秀 MAEMFE 肌肉，去掌握波動。

我掌握波動掌握在哪？底下我給大家看我兩組 Demo Trading在 MT5 上的回測報告中的圖。

你一看一眼就有感覺，他是不是掌握到波動：

其實你在月份也會看到有一月效應和七月效應，不過這個比較沒那麼通用，外匯的一月效應和七月效應和股市是類似：

一月效應 (January Effect)：基本上可以想成一月許多人會拿到年度分紅，這時候有大量的股市分紅會從一級市場－－資本市場離開，回到次級市場－－也就是金融市場，尤其是美國，所以一月的時候美元會推升所有關聯的貨幣對，波動交易在這時候可能表現好，也可能表現差。

七月效應(July Effect)： 七月效應通常也叫做夏季低迷（The summer doldrums），有些人指出主要是大量金融相關從業人員在夏季都會放假，所以通常流動性很低，通常這個時候波動交易可能好、可能差。

所以如果現在看回測報告，你對那六張時間圖，你沒有感覺，我會覺得很可惜，除非你有什麼特別理由，否則都應該盡量遵守這個規則。


關於 Demo Trading 的討論，一周年的時候我再來談。

週中反轉（Midweek Reversal）與回測的運用

在上週寫完〈隨機波動理論的由來 (2/3) 〉中的延伸討論－－均值回歸之後，就想來寫寫在一週內常見的均值回歸特性，被稱作 週中反轉（Midweek Reversal）。

這個詞經常出現在外匯交易中，有一些人考量週中反轉會特別鎖定周三，所以也有人是稱作週三反轉（Wednesday Reversal）。

對於許多剛開始學習外匯的人，都會有一種說不出來的感覺，感覺外匯趨勢在一週的中間，可能是週三、可能是週四，會有一個劇烈的反轉，如果沒有反轉，可能就是一個強烈的趨勢，這個趨勢通常是週二開始。

通常來說有兩個原因：

1. 在整週連續的交易過程中，「週中」類似於股票市場一天開盤的盤中時刻，通常對於獨立交易人（retail trader）來說，他們可能會考慮獲利了結，尤其是在周一與周二的交易量不佳的情況下。

2. 在金融市場中，許多重要的資訊公布、重要的週邊金融操作（期貨選擇權結算、企業金融的操作與資訊公布、金融監理...）幾乎都是集中在周三與周五，週五因為隔夜要避險，波動本來就大，所以週三是第二個重要的時間點。

對我來說，我通常不太去抓週中反轉的時機，但是會留意進出場在這兩個區間的比例，分別是：

1. F/M/T - 周五 GMT 22:00 後／週一／週二 GMT 10:00 前

2. W/T/F - 週三 GMT 10:00 後／周四／周五 GMT 22:00 前

我通常不希望我的交易在 F/M/T 太多：

1. F - 周五開倉明擺著要付利息，而且有隔週跳空的危險

2. M/T - 周一和周二不小心遇到週三反轉，對於做波動交易的人而已比較吃虧。

我會希望多一點的交易是在 W/T/F 開倉，可能是在 F/M/T 就已經先掛（pending）在好價位，原因如下：

1. W - 通常如果有個明顯趨勢撞到心理關卡，通常是週三，如果這個時候進場，會進在心理關卡附近，通常來說，這代表 SL/TP 就會遠離心理關卡。

2. W/T/F - 我們知道在一週的波動從週一不斷增加到周五，所以周三早上 10:00 後開倉，可以先把握一波週三倫敦時間的波動，然後有機會的話，可以再把握一波周五的倫敦和美國時間的波動。

我不會刻意對週中反轉做任何行為，但是當我在回測、分析我的進場時間分布，在週一到週五中，我會去看 W/T/F 和 F/M/T 的進出場的比例和 ATR 的關係。

如果 ATR 一飆高，我就經常在 F/M/T 進場，這會稍微有點危險：

這不一定不好，這時候你要回頭檢視你的策略，是真的剛好嗎？還是你不小心過擬合了一些賺比較多的 Trade，而在其他 ATR 相同高的時候，卻沒有相應的表現？

會不會你的模型在 2010 到 2018 的回測中，之所以在 2010 到 2013 表現特別好，就是因為這個原因？類似這樣，自己去剖析。

開會的兩條準則 (1) 不吵架別開會 (2) 要開就有會前會

對我來說，我很重視一個團隊的文化

這個團隊可能是我的客戶、我的合作夥伴

文化具體反應在整個公司的「價值觀的取捨」上面

我才不甩團隊什麼使命、願景，那只是老闆的幹話

除非他具體能體現在團隊的決策、思考模式和行為上面


假設你今天找了一個朝九晚五的工作，是為了「家庭」

但突然因為特殊因素，無法滿足客戶要求，造成要加班工作一個月

因為主管更重視「誠信」，但這和你的價值觀有所違背

你雖然能理解團隊加班的決定，就是提不起勁加班

然後團隊也覺得你好像不認真，你的懶散行為又招致誤會

最終你心頭悶悶的，然後開始思考可能這個團隊不適合自己...


對於員工來說，在融入團隊文化這件事情上，就是處於這樣一種被動情況

所以如果老闆沒有意識到，所有的決策行為都可能存在「價值衝突」的話

前面那種「員工心裡有說不出來的苦悶」的事情就會不斷發生



所以，基本上由我所主持、利益掛勾也是由我所主導的會議中

我通常要求兩件事情：

(1) 開會就是來吵架，沒有要吵架就別開會

當利益是被「你＝老闆／主管」所決定，員工就不敢反對你

所以開會過程中，你必須要確定一條準則：

「我今天會開除一個人，或是沒收一個人的年終，

　或是把一個人叫來 1 對 1 罵半個小時，只有一個原因：

　就是我發現你知道團隊做錯，卻沒有在開會的時候出聲反對。」

所以，只要在開會的時候至少把不滿、不舒服扔上來，就能免責，這對一些愛推卸責任的人十分有用

先用利益掛勾的方式說清楚，只要發生且你真的沒有處罰

之後這些人就算是老鼠屎，也會在開會的時候先酸一遍 

只要有人開始酸，你就可以回嗆，回嗆的意思是你可以要他說清楚到底他的意思是什麼

但是這樣講清楚，也沒有用，還是有人會因為性格，尤其是亞洲文化在那邊悶著不講

所以，我通常會隨身帶環保餐具，裡面有一隻叉子

開會我就會把叉子隨機、不重複的在每次會議分給不同的人

被分到的就是「魔鬼代言人」，必須要講出對今天會議決策不滿的地方 

如果會議很嚴肅沉默，我就會走到這個人後面，拿叉子戳他的背，讓全部開會的人笑場，緩和氣氛

通常這時候，這個人就至少能講出 1-2 點他可能不太舒服的地方，或是吹毛求疵

這時候我通常會再講一遍：「我說過什麼？不吵架？（No fight ?)」

全部人通常會跟著講：「別開會。(No Right.)」

英文版我會用的是 No Fight, No Right.

如果剛開始大家信任度不高、或是慧根不高

不太敢反駁利益持有者，例如老闆，主管

也可以反過來做，我有時候在外面顧問也會這樣做

除了魔鬼代言人，還要有人當「猴子」

道具也很好準備，在開會前去超商買一條香蕉就可以

當天會議可能就不會發叉子，而是發香蕉

有香蕉的人，必須舉出一點他在過往開會的時候的決策錯誤

然後現場大家集思廣益，有沒有機會在那個時候，從誰的角度就能發現可能有錯？

一方面，鍛鍊拿到香蕉的人的脾氣，勇於承認錯誤

二方面，也讓他感受到全部人一起回想，可能有人能指出他的錯誤

通常對於許多敢怒不敢言的人，都會在這個時候講出來

如果在使用「魔鬼代言人」和「猴子」的方法的時候

遇到團隊所有人安靜、靜默，不敢發聲的情況

可以先用「自己」做為案例，或是舉出自己過去發現自己錯，卻沒有人指出自己錯而痛苦不堪的例子。

然後任何人，只要有人「指出他人錯誤」

在會議結束之後，都應該點名出來鼓勵，甚至給獎金

一個比較陌生剛開始的團隊，可以隨身帶 300 元紅包 10 個

開會可以講，今天能講出團隊錯誤的人，就能拿紅包

一定要和利益掛勾！指出錯誤、承認錯誤是很痛苦的

所以沒有和利益掛勾，是無法驅動這整件事情的


(2) 要開會就要有會前會

我的習慣是，如果我能主持、控制團隊利益的話

我絕對會要求要有開會前會的習慣

會前會的目的，是讓大家確定這次開會要達到的目標是什麼

有想要在這次會議上談些什麼的人，應該要提前先提出來

甚至會議中需要的一些資料，也應該在會前會確定什麼時候發給大家

我最痛恨就是開會的時候才拿到一堆資料

然後聽了老半天，才聽出來原來你是想要預算

會前會的舉辦，可以讓平常開會中較為活躍、負責不同事項的人開即可

正式會議的主持人，也應該由會前會的人固定輪流主持

會前會不一定要很正式，甚至可能 5 -10 分鐘而已

但是「掌握利益者」絕對不能參與會前會！


也就是說，如果我是主管，我不能參與會前會！

但是如果我是主管，在當天有要宣布或討論的事項

就是一樣請會前會主持人來和你 1 對 1 協商

盡可能避免自己參與會前會，除非團隊還不擅長開會前會

你可以參與幾次指引他們應該怎麼討論會前會

然後聲明 3 次之後就不會再參與會前會，由會前會主持人

在開會前來和我確定內容

會前會的目的，除了確定當天開會流程、資料場地的準備

更重要的就是，形塑一股團隊由下而上的力量

如果主管老闆建立的文化是正確的，這股由下而上的力量應該會和你感受到的一樣

如果感受不一樣，那就代表你在決策上的邏輯沒有傳遞下去

就需要小心，可能團隊還沒有掌握好價值觀的取捨



這個方法我活用在許多地方，我有很多例子可以講

但綜合起來的概念就是這樣，未來有機會我在分享我的故事

模擬交易週記W21 (2020.4.13 - 4.17)

在此寫的週記有幾個主要目的，是為了彌補 MyFxBook 上面的不足

所以主要是告知大家，MyFxBook 上面可能不容易觀察到的資訊

最主要就是：

(1) MyFxBook vs. Terminal 的線圖，驗證交易邏輯無誤 (本周：無誤）

(2) 確切的 Equity Drawdwon (本周：無更新)

(3) 交易列表中無法解釋的事情 (無, 但目前 DD 為 13%)

用最高標準要求自己，才能逼自己鍛鍊「模仿」能力

一個我長期在學習各種事物上習慣，就是「模仿」

這個「模仿」你以為很簡單，是沒錯，對小朋友來說很簡單

小朋友在學習事物時，在不懂的階段都是透過模仿大人的行為

只有真正透過「模仿」學習，你才能鍛鍊自己「圖像式思考」的能力



大人從來都沒有教過小朋友開門，但小朋友就自己看著學會開門

當小朋友看到一個鎖上的門打不開，會回想大人打不開的時候的行為

可能是拿出鑰匙、可能是按電鈴，但他不知道鑰匙和電鈴是什麼

所以只能模仿大人亂拿東西戳鑰匙孔、亂按門邊的各種東西

如果今天小朋友是透過被大人告知：「開門是這樣開，打不開就是開不了。」

那他如果是這樣學習開門，他打不開的時候他就會放棄了

因為他是在「運用知識」，而不是在學習「建立猜想」

這就是笛卡兒讚賞的帕普斯分析法最重要的一點




而要鍛鍊自己的模仿行為，很重要的就是要對自己非常高的標準要求

當我在研究哲學史的時候，我把自己就是當成哲學史學家

我曾和很多哲學史學家通信，清大有一位哲學教授、台大有一位法學教授

我就去親自拜訪，感受他們的言談、思維，了解他們的日常工作形式

我也盡量讓自己研究哲學史，盡可能地去用這種高標準做事情

只有這樣，才會逼迫你「放下拍腦袋的知識運用」，開始模仿


大家都知道要寫程式，網路上也可以學，這些都是知識

但是如果你曾經和最頂尖的程式開發人員相處，了解他的一天

你就會知道他在打程式時，打的技巧、思考的方式，查詢資料的切換流程

就是他的那些無形中的習慣，讓他保持 5% 1% 頂尖的結果



你就要去模仿這樣的行為，而不是去買一本書，然後像是掌握知識那樣學

要避免這種情況，你就是要一直逼迫自己

逼迫自己成為最頂尖、最優秀的人，我們不是說要真的成為天才

而是說只有保持這個態度，你才會經常的切換到「模仿學習」模式


在這樣情況，你才能打好「圖象式思考」的根基，這真的很重要

萬有引力為何不和 1.9999 次方成反比？笛卡兒迴路（Descartes Circuit）

隨著時代從西元前 300 多年的古希臘，到了 17 世紀，西方自然科學的發展，帶來了兩個重要的 新元素：

1. 推斷的事實（Reasoned facts）

推斷的事實有別於一般事實，往往違反感覺與經驗。例如地球是圓的，這在一般生活中是不容易感覺到的，但透過各方研究、觀測，可以推斷地球應該是圓的

2.玄妙的假說（Occult hypotheses）

這個玄妙之處在哪呢？舉例來說，牛頓發表的萬有引力定律，說明萬物之間互相吸引，如果沒有理論推導，你可能會把它當作像是玄學一樣，這種假說有別於古希臘的數學推論，也同時有別於不可驗證的信仰，例如畢達哥拉斯崇拜整數與偶數。

隨機波動理論的由來 (2/4) 一切的證據都導向... 真相只有一個！[影片]

上一篇》 隨機波動理論的由來 (1/4) 金融數據的高狹峰、厚尾現象 [影片]
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前言

今天我們談的是兩個人於 1970 年代的前瞻研究，當時他們都試圖對金融市場價格資料的特性進行描述，他們發現要描述高峽鋒、厚尾的現象，一定要引入隨時間會改變的波動率的概念。



日以上都有隨機波動特性

尤其是第二個人：克拉克，他的研究對於做交易的我們來說特別重要，他指出，市場的波動特性（可理解成隨機波動）和我們觀察的時間間隔沒有關係。

也就是說，無論我們在什麼時間尺度觀察 ATR，他原則上都會呈現後面會提到的隨機波動特性。

但礙於 1970 年代能做到的最小資料也只是 Daily，同時研究的標的也是比較成熟、交易廣的指數。我們知道，再隨後的研究會發現外匯有日內週期的特性，但是至少在日以上，一個成熟的交易市場，無論什麼尺度都應該會是隨機波動。

延伸討論：均值回歸

均值回歸基本上不是金融市場上的共識，因為對於金融商品的基本價值衡量方式實在眾說紛紜：

- 到底現在的匯率的真正價值是多少？
- 到底現在股票的真正基本面價值是多少？

這就很難衡量。

但是基本上各家學者在各方面去假設，還是得出都會有均值回歸的特性，至於這個「均值」指的是誰算的基本面價值？是在什麼時間尺度下的「均值」？這就因理論、因學派而異。

對我們做外匯交易來說，在年的時間尺度有 PPP 可以做為指引，基本上在各時間尺度下的匯率均線，只要你能對到一組 ATR 是稍微符合隨機波動的特性的，那組匯率均線你某種程度就可以當作「均值」，至少都可以用個三個月到半年。

怎麼用呢？因為考慮均值回歸特性，如果偏離均線太遠，可能市場波動就會開始下降，當價格往回朝均線移動時，波動會加大直到穿越均線。

關於這方面可見我的舊文章〈PPP 作為起手式：使用 PLI 外匯分析教學〉

因此，你就可以進行宏觀的「風險管理」 調整不同標的的投注大小，調整模型 ON/OFF 的分配。當然，我原本認為某些 pair 今年（2020）因為偏離均線太遠應該波動開始收斂。

但是因為 Covid-19 和油價的問題，搞不好會出現 PPP 分析中我指出的「拐點時刻」（五到十年以上的匯率趨勢改變）

這部份對於專業交易的人就需要為未來幾年未雨綢繆，就需要開始研究總體經濟，普通交易人稍微還好，反正模型還是盯著 Daily ATR 自動自發調整交易部位，讓賺的錢不要因為波動而打折扣。

在周以內的隨機波動，就是我們要透過 Daily ATR 去「自動自發」調整交易部位。這邊我們就不會使用均值回歸，而是使用波動叢聚現象的特性幫助交易。

隨機波動理論不是就讓我們就能安心 Trade，而是你今天要在太平洋闖蕩，你有藏寶圖很好，但是沒必要和世界洋流作對，對吧？    

考慮做一堆白牌的交易影片素材

歪樓的前言

這周我在讀榮格心理學，讓我重新思考了做影片的事情

榮格心理學裡面有所謂的「集體潛意識」的概念，讀到這段的時候

我就特別有感覺，自己和這個世界、這個社會的聯繫


經過幾天的靈修，我重新思考了問題

自己平常跩個七八萬的，然後自顧自 solo 錄 MAE/MFE 

至少去年我的目的已經達到，這東西懂的人知道這十分重要

我也對現在很多鬼事情很不爽，但都沒有意義

現狀我還是沒有辦法改變  

目前的結論
所以，我想可能還是會繼續做影片，但是考慮做一些素材

最好是能被坊間各路人馬拿去重複使用、延伸解釋

所以也不會像之前掛自己的牌

可能 Youtube 頻道就叫做「圖解學交易」 

然後再連回 Blog，進階內容、案例研討在這裡

影片就做成一些簡單的動畫，容易理解、3-5 分鐘這樣

我也會把影片作成英文版推到國際，推到 Reddit, forex factory 各大論壇

用國際的聲音和留言，和大家證明這東西的道理

同時也可以看看國際的交易人，會如何質疑這套理論想法

模擬交易週記W20 (2020.4.6 - 4.10)

在此寫的週記有幾個主要目的，是為了彌補 MyFxBook 上面的不足

所以主要是告知大家，MyFxBook 上面可能不容易觀察到的資訊

最主要就是：

(1) MyFxBook vs. Terminal 的線圖，驗證交易邏輯無誤 (本周：無誤）

(2) 確切的 Equity Drawdwon (本周：無更新)

(3) 交易列表中無法解釋的事情 (無)

西方自然科學的起源 (5) 感官轉向：身體的神聖性

可先閱讀：
　- 西方自然科學的起源 (4) 奧古斯丁的記號理論

目前時間軸：

從西元 5 世紀到西元 11 世紀之間，是歐洲歷史上著名的「黑暗時代」，在這段黑暗時代之中，具有教育水準的人通常都是神學家、修道院士，在世道紛亂的情況作為一股社會安定力量。

而奧古斯丁提出的「重信仰、輕理性」的思維在亂世中被廣泛採納，這使得有學識的人決定隱居山林追求信仰、又或是虔誠過著苦行、禁慾生活，祈求來世能進到神的懷抱，把人生的顛沛流離當作考驗，沉默對抗當時的世界局勢。

直到 11 世紀中期，大環境有顯著的改善，城鎮開始發展起來，歐洲內部的鬥爭開始轉而一致對外，經濟發展趨於穩定，社會開始渴求一套更多關注此生此世的思想內容。

耶穌復活是妙計：身體的神聖性

有少數的神學家把握住社會安定的時刻，提出更多轉向注重此生此世的神學概念研究，其中有一個就是「耶穌復活」的概念的創新理解。

耶穌復活的概念，說明最後神還是化身成為了「人」，耶穌不是死了之後，復活變成沒有身體的神靈存在，而是耶穌死了之後，又重新復活變成「人」。

這是一個基督教和多數宗教有所差異的地方，也可以說是獨特的特色。為什麼耶穌死後不是復活成更高級的存在，而是又變成「人」呢？

代表「人的身體」是非常神聖的！

至今，基督教禮拜儀式時需要吃的一塊薄餅、喝的一小杯紅酒，代表的就是耶穌的身體、耶穌的血的神聖，也正是當時 11 世紀的新解釋，讓天主教在隨後的 1215 年將這個儀式正式納入到正式教義中。

神學助攻：感官的轉向

也因為神學理論也開始注重「人的身體」有神聖性，所以從人的身體所「觀察、所感知到的一切外在事物」，也具有一定的神聖性，所以在神學的助攻之下，思想發展轉向關注感官，例如看見、聽見、聞見。

這股感官的轉向，代表人類在智識上開始發現「經驗的連貫性」，並且可以透過「感官」進行「系統化的解釋」。

奧古斯丁的記號理論，之所以能忽視大自然，直接去理解背後的象徵意義，就是因為奧古斯丁忽略我們的「理解」並不是理所當然，而是得透過感官而得。

馬後炮來講都很爽，真正關鍵還是要從神學發展中產生不可逆的內部裂解，才能真正推動科學前進，畢竟當時社會的中的一股知識力量，是以教會的方式呈現。


記號理論沒落？還未被擊敗

奧古斯丁的記號理論，把自然萬物當作過渡，這個概念並未被擊敗，雖然已經開始轉向投入關注感官，但是也只是把感官所得到的、所接觸到的知識，最終還是回到神學解釋。

真正轉捩點，是在開始轉向關注「人的身體」後，從人的身體出發到外在、到整個「世界宇宙」的理解，隨後才真真正正的開始讓人去發現自然、探索自然，下回分曉。


延伸思考

正如我在上一回〈奧古斯丁的記號理論〉末尾提到的，奧古斯丁的記號理論，追求「象徵意義」而忽視所代表的「符號」，基本上可以看做是所有流行、趨勢的一個特徵。

那我們怎麼去思索、去觀察這個趨勢變化呢？很重要的就是這個「符號」背後，他想截斷那些我們在理解上的連貫性，這個「符號」和「象徵」想要不讓我們去思考什麼問題？

這些「象徵」不讓我們思考的，就是潛在趨勢變化的盲點，如果我們不能自己去發現，就得像是古代的人們一樣，期待有人從理論中自行裂解進化，但可想而知機率不高。

所以時常保持「經驗的連貫性的警覺」是很重要的，每個人都需要去檢視自己的知識中所有「無法解釋的符號」，為什麼你會接受這樣的 Buzzword 呢？


簡言之，還是一句話，追本朔源、追根究柢的精神。

硬性 & 軟性掛單 (2) 軟性寫法 (Soft SL, TP and Pending)

軟性的交易程式寫法，是把一個單真正的 SL/TP 放在一個更遠位置，等待價格超過 SL/TP 的位置時，才把單平倉。最常見的是兩倍法：

所以當價格超過真正的 TP 時，你會偵測到然後把單關掉，這邊請留意，如果是買單（long）你是要等 Bid 超過才平倉，而非 Ask，而且當你平倉的時候，你可能：

1. 平在 Trigger TP 的上面，多賺一點
2. 平在 Trigger TP 的下面，少賺一點

軟性寫法的最大優勢，是對於 SL/TP 過度擬合的交易策略，會很容易表現不穩定而爆掉。因為你並不會嚴格的 SL/TP 在你要的位置，而是在 SL/TP 的下一個 Tick 的位置。


Pending 也是一樣，在軟性寫法中，回測就不會遇到跳多、跳空還會當作有開的情況，因為一個 tick 直接超過 SL/TP，你的 order 要開會 invalid SL 或 invalid TP。

兩倍法的好處，是你不用存 狀態變數（state variables）因為你可以直接從現有的單的 SL/TP 直接除以 2 得到 Trigger Price，但是一直反覆去和 Server 拿 SL TP 價格也是會變慢，所以通常軟性寫法會盡量存狀態變數。

也就是你可以不放 SL/TP ，而是在 Order 傳出去的時候，直接把他原先應該放的 SL/TP 存起來，你可以寫在檔案備份，如果 EA 重新啟動就去讀取檔案還原狀態變數。

Soft Pending 一定要搭配 Soft SL/TP 嗎？

不一定，如果你是要避免價格跳多、跳空，Soft Pending 搭配 Hard SL/TP 會比較好，因為範圍較小，價格跳多／跳空之後，較容易沒開到（代表回測、模擬交易的結果會更嚴格，因為你的加減碼可能沒開到）。

我通常都是 Hard Pending 搭配 Soft SL/TP ，較少使用 Soft Pending。

請特別留意，如果你使用 Soft Pending，你的 Order 並沒有正式 Pending 出去，所以你無法從市場上取得 Order 的資訊來計算，程式邏輯可能會有極大差異！



高階補充：兩倍法在不儲存狀態變數的情況下，程式中 ×2 與 ÷2 可透過位運算（bitwise operation）完成，速度有時候比乘法略快。

為了減低計算量，也有人不是算 SL 到 Entry 的範圍、TP 到 Entry 的範圍再乘以 2，而是對例如 long entry 直接把 SL 除以 2，把 TP 乘以 2。

模擬交易週記W19 (2020.3.30 - 4.3)

※ 本次周記寫於該周結束的下周一上午 6:00

在此寫的週記有幾個主要目的，是為了彌補 MyFxBook 上面的不足

所以主要是告知大家，MyFxBook 上面可能不容易觀察到的資訊

最主要就是：

(1) MyFxBook vs. Terminal 的線圖，驗證交易邏輯無誤 (本周：無誤）

(2) 確切的 Equity Drawdwon (本周：無更新)

(3) 交易列表中無法解釋的事情 (被跳多軋了)

本周的交易明顯 USDCAD, USDCHF 都走到 Sideway

但因為整體的波動還是相較去年找參數的時候大很多，所以都還是有開

但遇到一個不容易遇到的情況，很值得特別寫起來



正常來說，以波段交易的指標交易，搭配 Straddle 我們希望將 Straddle

開在區間外面，以防市場趨勢強烈，可以直接 Straddle 出場

比較不幸的是週四到週五時，有一組開 Sell 因為價格劇烈變動，開得太過裡面

使得整個 Straddle 就在 BBand 中間，這就極其危險

 

原因是，如果市場會 Side way，就很有可能在中間的 BBand 震盪

所以隨後 Straddle 就開的很多，同時在周一早上被跳多就軋到了

原本的 Long Straddle 沒辦法開在他要的位置，結果就是承擔了損失

隨機波動理論的由來 (1/4) 金融數據的高狹峰、厚尾現象 [影片]

下一篇》 隨機波動理論的由來 (2/4) 一切的證據都導向... 真相只有一個！[影片]  

前言

其實錄完整部大概一個小時，刻意不談數學。但覺得自己錄得沒有很好，沒有講到重點，一度想重新錄、然後講數學。但想說可能還是可以當作有和朋友聊的材料，就還是上傳了。



碎碎唸一些往事

我在大學時候，原本想繼續唸數學所。因為我對數學領域的其中一個分支非常有興趣，但因為家境突然遭逢劇變，我於是在大學二年級就開始考慮從數學轉商科。

看我部落格的人應該知道，我某種程度是一個死腦筋的書呆子，為了準備碩士班，我大學就開始做學術研究，我那時後投入研究的兩個主題，分別就是：


1. 如何更優雅的處理隨機波動？

在這方面，我有 4 篇發表著作，其中最指標性的一篇就是匯率的隨機波動分析：Applying GARCH-EVT-Copula Models for Portfolio Value-at-Risk on G7 Currency Markets

同時也是國科會計畫：Applying Time Changed Stochastic Volatility Levy Processes on Multivariate Option Pricing 的研究助理，埋首研究隨機波動。

西方自然科學的起源 (4) 奧古斯丁的記號理論

可先閱讀：
　- 西方自然科學的起源 (1) 相似性 
　- 西方自然科學的起源 (2) 奧利金詮釋系統 

目前時間軸：

在第二篇的〈奧利金詮釋系統〉中，我們談到柏拉圖的象徵主義對於搞宗教的人來說，幾乎是個超值大禮包。透過將世間萬物看作是宗教教義的一種隱喻或譬喻，對於宗教的權威、宗教的傳揚有十分大幫助。
 
在西元 4 世紀，基督教已經被定為羅馬國教，對於奧利金詮釋系統想對抗的異教來說，幾乎已經奠定了基督教的權威性。

奧古斯丁的信心轉向

奧古斯丁是一個神學家、哲學家，從小才華洋溢，19 歲的時候閱讀古希臘聖哲的書籍，開始產生想要追求真理和智慧的心，並於 30 時多歲的時候轉信基督教，活到 75 歲才離世。

奧古斯丁首先把奧利金的詮釋系統，更大力的轉向到「信仰層面」，並擴展成四階詮釋系統：

相較於奧利金詮釋系統，將歷史作為權威性、將道德作為老百姓的指引，奧古斯丁更加強調聖經中的「寓意含意」，並強調在寓意之上，還有更奧秘的「神秘意義」。