[請益] 用短中長期均線看倉位管理
如果很紀律的用短中長期均線 5MA 20MA 60MA 120MA 240MA
週線 月線 季線 半年線 年線來看大家會怎麼管理部位跟現金的比例呢?
我嘗試去餵給Chatgpt 2018/8/27~2026/5/29的台指期貨歷史1分K資料
會抓這個區間是因為這是台指期夜盤制度開始後日K棒240MA成形的資料起點
請他重組回日K棒拉出這五條均線後會產生六個區域
設定的條件商品是十口小台指期 其目的是把倉位用口數切成十等分
可以化作每口視為10%水位
站上一條MA均線就得一分
測試結果如下
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版本一:最佳績效 NET 版
最佳配置是:
MA 分數 小台口數
0 分 0 口
1 分 10 口
2 分 10 口
3 分 10 口
4 分 10 口
5 分 10 口
也就是:
只要 Close 高於任一條 MA,就直接滿倉 10 口。
只有 Close 跌破全部 5 條 MA,才清倉。
績效:
項目 結果
NET 17,948,850
MDD -2,577,950
RF 6.96
最終資金 24,948,850
調倉次數 83
平均口數 9.19 口
超過 10 口買入持有。
策略 NET MDD RF
10口買入持有 16,754,950 -3,448,500 4.86
最佳 NET 版 17,948,850 -2,577,950 6.96
差異:
NET 多約 +1,193,900 元
MDD 少約 870,550 元
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版本二:最佳 RF 版 賺賠比風險最小的版本
最佳配置是:
MA 分數 小台口數
0 分 0 口
1 分 6 口
2 分 7 口
3 分 7 口
4 分 7 口
5 分 10 口
績效:
項目 結果
NET 14,950,570
MDD -1,884,875
RF 7.93
最終資金 21,950,570
調倉次數 479
平均口數 7.52 口
這版 RF 最高,但 NET 輸給最佳績效版。它比較像是:
弱多時先保留 6~7 口,不要完全滿倉;
只有全部 MA 都站上時,才拉到 10 口。
------
版本三:平滑化邏輯減倉
那最佳平滑版是:
MA 分數 小台口數
0 分 0 口
1 分 6 口
2 分 7 口
3 分 8 口
4 分 9 口
5 分 10 口
績效:
項目 結果
NET 15,627,460
MDD -2,074,545
RF 7.53
這版介於最大 NET 與最大 RF 之間,執行上也比較直覺。
我會怎麼選
如果你的目標是 績效最大化:
用 0 / 10 / 10 / 10 / 10 / 10
如果你的目標是 RF 最大化、風險效率最好:
用 0 / 6 / 7 / 7 / 7 / 10
如果你的目標是 規則看起來最合理、每層都有差異:
用 0 / 6 / 7 / 8 / 9 / 10
--------------------
結論:
依照歷史分K在Chatgpt用Python環境下的回測結果
只要扛的住
除了在指數跌破年線清倉
不然滿倉硬扛會比分段建倉跟不等量建倉的績效都要來的高
在上升區段為了避險會降低績效
當然這是撇開任何消息面的建倉方式
紀律性的只看均線機械式的操作
面對目前盤勢動盪下
想請教大家實務上要怎麼分批建倉跟降低水位減少心理壓力的
--
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