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  2012 6 15  ______________________________________________________________________________________ 注意:本報告已力求所提供的資料為可靠及中肯,惟對內容之完整、準確及有效性不作任何保證。本報告亦不構成  任何投資或買賣建議 讀者應對本報告進行獨立評估及判斷 並建議在進行有關投資或買賣時徵詢專業人士的意見。 1 《信報》全版專欄〈一名經人〉 火箭程式改錯名 用得其法有錢贏 上週談及火箭程式,非正式地了解過後, 讀後感概分兩類:一是不明 ;至於明的,   則有大堆問題 ,尤涉程式 本身的物理涵 義。先處理 「不明」的一 類,因涉較多 讀者。   這條程式 不是何文俊 或在下所發明 的,是何氏不知在 哪篇文章中 找到這個可用 「股市撈底」的概念,本來打算輕輕帶過便算。但在下眼見數式既在,何不測試一下?  反正無人試過,遂請何氏開這系列,探究一番。至於上 週敝欄所做 ,其實僅 修正功夫, 而非深究其原理。先不論其原理,究竟為何這條程式可以撈底?相信這不似是偶然的。  不信的話,閣 下不妨嘗試 「老作」另條程式,看看撈不撈到底。 在下相信機會 不大。  撈底,本來大跌就可撈了,恒指跌幅本是指標。但問題是大跌不一定在跌市尾段,   故曰跌莫撈底,不然愈撈愈低。然而,若一指數 /  數字是跌市近尾才見明顯異動的話,  便有條件成為 撈底指標 最普遍的就是波幅指 (港版稱 VHSI。波幅指數有特性 就是逢恐慌時 表現突出 ,最 貪婪時卻平平無奇 ,故 波幅指數撈底一絕 ,摸頂 則無作為。  如果火箭程式具撈底功能,其所展現的特性應與波 幅指數類似, 只要比較一下 即知。  圖一:兩個 q VHSI 0 2 4 6 8 10 1/ 20 01 1 /2 00 2 1 /2 0 03 1 /20 04 1/ 200 5 1/ 200 6 1 /2 00 7 1 /2 00 8 1/ 20 09 1 /2 01 0 1/ 20 11 1 /2 012 q 0 20 40 60 80 100 VHSI q[SS] q[CP] VHSI   程式 2 2 1 v q     裏頭除了恒指變幅二次方外,就是買壓。買壓除可以認購對認沽比率 call-put ratio)量度外(何氏所做) ,亦可以1  減沽空比率(1 – short-sales ratio)」計 ──沽空比率即沽空金額佔總成交。後者數據可遠至 1998 年。將兩個買壓計出的兩個 q 與波幅指數比對,即見每逢後者抽升(即 risk-off )時,兩個 q  都有類似的升勢 【圖一】。  留意,兩個 q  是各有各計 的,故比較孰 高孰低並無 意義,要看的 是什麼時候出 現抽升。   究竟這兩個 q ,哪個較像波幅指數?若將後者對兩個 q  各自迴歸(全以對數計),   則兩條迴歸所 呈的線性關 係相差無幾, 儘管以認購 對認沽比率計 q  稍更似【圖 二】  

火箭程式改錯名 用得其法有錢贏

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    1

    / VHSI

    qVHSI

    0

    2

    4

    6

    8

    10

    1/2001 1/2002 1/2003 1/2004 1/2005 1/2006 1/2007 1/2008 1/2009 1/2010 1/2011 1/2012

    q

    0

    20

    40

    60

    80

    100

    VHSI

    q[SS]q[CP]VHSI

    221 vq

    call-put ratio1 1 short-sales ratio 1998 q risk-off q q

    q q

    q

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    ______________________________________________________________________________________

    2

    qVHSI2009:12:14-2012:6:8log (VHSI) = 1.4142 + 0.0554log (q[CP] )

    log (VHSI) = 1.3796 + 0.0253log (q[SS] )

    10

    100

    1E-08 0.0000001 0.000001 0.00001 0.0001 0.001 0.01 0.1 1 10 100 q

    VHSI

    q

    q q2009 q VHSI

    2009:12:14-2012:6:8

    0%

    5%

    10%

    15%

    20%

    25%

    30%

    35%

    40%

    5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100

    q[CP]q[SS]VHSI

    20

    6 25 q 50 80 q 100 boundary solution

    q 2009 2001

    2001 25 85 105 35 boundary solution

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    ______________________________________________________________________________________

    3

    VHSI2001:1:2-2012:6:8

    112%

    114%

    116%

    118%

    120%

    122%

    124%

    126%

    128%

    5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 105 115 125 135

    robustness

    Robustness data mining data mining mining

    50q[CP]

    16,000

    17,000

    18,000

    19,000

    20,000

    21,000

    22,000

    23,000

    24,000

    25,000

    12/2009 3/2010 6/2010 9/2010 12/2010 3/2011 6/2011 9/2011 12/2011 3/2012 6/2012 77q[CP]

    16,000

    17,000

    18,000

    19,000

    20,000

    21,000

    22,000

    23,000

    24,000

    25,000

    12/2009 3/2010 6/2010 9/2010 12/2010 3/2011 6/2011 9/2011 12/2011 3/2012 6/2012

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    4

    Data mining data mining robustness robustness check q check 50 80 plateau q

    5

    50 77 77 77 50 0.60 50 0.33 0.51 3.07 3.27

    q> 1/q> q[CP] 3.07 3.27 0.33 0.51 50 2009:12:14-2012:6:8 35.45% q[CP] 3.07 3.27 0.60 77 2009:12:14-2012:6:8 41.75%

    VHSI> 1/VHSI > VHSI 33.9 35.9 1.31 1.32 27 2009:12:14-2012:6:8 38.69% VHSI 76 87 84 2001:1:2-2012:6:8 126.62%

    27VHSI

    16,000

    17,000

    18,000

    19,000

    20,000

    21,000

    22,000

    23,000

    24,000

    25,000

    12/2009 3/2010 6/2010 9/2010 12/2010 3/2011 6/2011 9/2011 12/2011 3/2012 6/2012 >84VHSI

    8,000

    12,000

    16,000

    20,000

    24,000

    28,000

    32,000

    1/2001 1/2002 1/2003 1/2004 1/2005 1/2006 1/2007 1/2008 1/2009 1/2010 1/2011 1/2012

  • 2012 6 15

    ______________________________________________________________________________________

    5

    50 q 35.45%27 38.69% 77 q 41.75%2011 Q3 q

    q

    33.9 35.9 27 1.31 1.32 76 87 85 0.84 85

    data mining robustness 2009 2003

    A AL-Physics scalar vector products 221 vq v q v 1:2

    q

    data mining 221 v