新高新低比率 （一）

上星期分享了選出創新高股票的方法。週末時，我在想如果利用每天創新高創新低的股票比例，是否可以幫助判斷大市趨勢的改變呢？但要做這個分析，首先要有每天創新高創新低的股票比例的數據。

問題是，這個每天「新高股票數量」的數據要怎樣得到，和紀錄下來呢？

要得到某天的數據的話，可以用exploration，但總不能一天一天人手紀錄下來這麼笨吧！最後，我終於找到解決之法，就是運用AddToComposite這個Function。

AddToComposite可以幫我們把數列存到一個新的Ticker中。到底是什麼一回事？我直接用例子說明。

比如我們想紀錄「22天新高股票數量」這個數列：

1.首先，我們設定這個公式條件，像前文講過的：
 High > Ref(HHV(High, 22), -1)

為了方便易看，我們用一個Variable代替這條件：
New_High_ Amount = High > Ref(HHV(High, 22), -1);

2. 然後，用AddToComposit，其語法是這樣的，詳細可參考Amibroker內的Help Content：
AddToComposite(array, "ticker", "field")

AddToComposite( New_High_ Amount, "~NewHighAmount", "X");

我講解一下，array就是把選股條件放進去，"ticker"就是輸入ticker的名稱，"field"可填"O","C","H","L","V"或"X"，意思是指定把數列放進ticker中的OCHLV哪一個欄裡，如果填"X"就是放到所有欄中的意思。

3. 最後，由於要Scan才能run到這段code，所以我們要加上一段 Buy = 0; 的Code。Formula的部份就完了。

4. 那我們就可以Scan了。（當然要選好Scan的範圍，這裡就不重複了）

5. Scan完後，我們可以看到，在Market 253中，會多了~NewHighAmount。而且，在圖中，會看到一堆點，這個就是每天「22天新高股票數量」。

現在，我們終於有了「22天新高股票數量」這個數據，但又來了兩個問題：

1. 怎樣把它放到跟指數一起看，方便分析？
2. 現在是一個absolute的數量，每周都有新股上市，股票數量不斷增加，如果分析的時間跨度長的話，「22天新高股票數量」一定會愈來愈大，就很難拿以前的數字作參考。因此，必須把它化為relative的比率，這又要怎樣做呢？

續。

指標 Indicator

我們常會在股價圖中，或圖的下方，加上形形式式的技術指標，去幫助我們分析。

在Amibroker中，使用指標，或編寫自己的指標都很方便。

比如說，Amibroker本身已內置了大量常用的技術指標，在"Charts" windows 中可以見到。

大部份內置的指標都在"Indicator"的Folder內可以找到，比如RSI、MACD、ADX等等。

只要Double Click你想要的指標，它就會被放到新的Pane上。設定參數，再按OK就完成。

假如想要把指標放到已存在的Pane上，比如說把移動平均線放到跟股價圖一起。只要把指標拖到圖上即可。

再來就是編寫指標。這裡我們需要用到一個重要的Function： Plot。

故名思義就是把指標畫到圖上。

Plot有4個必要的參數：
Array數列：就是畫到圖上的數值，或計出數值的公式
Name：給它一個名
Color：顏色
Style：是線形圖、還是柱形圖等等

比如
Plot(1, "Testing", ColorYellow, StyleLine);

就畫出一條數值是 1 的橫線。

又比如：
Plot(ROC(C,250), "Testing", ColorAqua, StyleLine);

就畫出過去250天回報的線了。

Amiquote 加速下載

現在每天都用Amiquote下載港股數據。但有一個問題，就是要下載很久。

由於港股有接近1800只股票，Amiquote下載的速度大概是一秒一隻，換算下來，每天差不多要30分鐘。

而且港股上日的數據，一般要到第二天早上（具體時間不清楚），yahoo才會更新。如果我要每天早早起來，下載數據。感覺上成件事很笨，很沒有效率。明明是在用電腦，怎麼事情都沒有自動化呢？

因此，我上網找了一下到底有沒有方法可以加快下載速度。原來解決方法十分簡單。在Amiquote的setting里就可以辦到。

在nunber of simultaneous downloads 上，原本預設的數值是1，即是每次同時下載一隻股票的數據。

只要把這個數字改成10，就可以有十倍的速度了。

希望可以幫到遇到同樣問題的用家。

選出每日新高的股票

由於我大部份時間都是選強勢股，做順勢交易，所以很重要的是要知道當前哪些股份是強勢股。

其中一個我常用的方法是看創新高股票的名單，這個名單在不少財經網站都會有。但既然有了Amibroker，那我就可以DIY自己的創新高股票名單了。不但可以自訂參數，或加上額外的條件，而且以後相同的程式碼亦可拿去放進策略裡測試。

在Amibroker裡，有一個很有用的Function：HHV（Highest High Value）。

語法是這樣的：HHV(X, n)

- X是O,C,H,L,V
- n 是時間參數

比如，10日內的最高價就是 HHV(High, 10)。

那選出創10日新高的股票就很簡單是 High > HHV(High, 10)。

可是，卻沒選出一隻股票出來。

這沒有可能，又不是大跌市，而且只是10天新高，又不是1000天，按理應該有很多隻，所以是哪裡有問題呢？。檢查了時間和選股範圍都沒有問題，那就應該是程式碼出問題。

對了，原來這10天內的最高是把今天的最高都算進去的，所以即使今天創了新高，今天的高位亦只能等於10天內的最高，自然是選不出任何股票了。

哪怎麼辦呢？

怎樣能寫出過去10天（不計今天）的最高呢？

原來要用到Ref這個Function。

這個Function正正是用來把數列移動的。

比如說，Close 就是收市價。那前一天的收市價就是 Ref(Close, -1)

既然，10日的最高價是 HHV(High, 10)。
那前一天的10日最高就是 Ref(HHV(High, 10), -1) 了。

我們再試一次：

有84隻股票選了出來呢！終於成功了！

但84隻太多了，我也不想看這麼多，把參數改一改，改成100：

只剩下33隻了。

好，我先看看這些股票，明天再說。

Backtect Report 回測報告

今天我們繼續看看在回測報告上可以看到甚麼有用的數據。

除了昨天我們看到的總回報、贏輸次數、平均每次交易回報等等統計外，我們還可以在圖表上看到策略的表現。

第一個圖是組合的資金曲線，我們看到原來這策略在2007年時曾升到25,000以上（本金10,000），但之後無以為繼，表現平平。

第二個圖是Maximum Drawdown，即最大回撤。它告訴我們組合從高位至低位最多回落了多少。這個策略從高位最多回落了60%以上，在風險管理上，絕對是不合格。

然後，第三個圖是策略在每年及每月的回報統計，可以幫助我們分析策略會不會在甚麼月份做得較好，或哪個年份做得較差，或是有沒有以前做得好，但最近變差了的情況。一般來說，大家都希望一個策略的回報能平均分佈就最好了，表示回報在不同市況都能穩定。

這裡我們看到除了2008年大跌之外，2012 - 2014年連續三年都是負數。到底是什麼原因呢？找出原因就可以幫助我們優化策略，或最起碼對策略在甚麼市況會做得不好有個心理準備。由於2012 - 2014都是上落市，對於跟勢交易比較不利，容易左一巴右一巴。

第四個圖是每單交易回報的分佈圖，也就是可以一眼看到上次說過的，趨勢策略的回報，是由很多次「小敗」，和少量的「大勝」組成。

之後Trade這裡就是每單交易的明細，沒什麼特別。

Formula也就是這個策略的程式碼。感覺這些都是Reference，就是告訴你前面報告中的回報表現是怎麼做出來的。

Settings：這裡我們看到有很多設定可以調教，比如說佣金，這裡我們忽略了不計，但它對真實交易回報的影響其實很大，算上佣金的話，相信這個策略的表現會很不理想。

另外，也可以設定買入、和賣出的價錢，現在策略是用收市價交易，也是合理的。但假如是一些較短線的策略，則變得不合理了。

Symbols：就是在哪個（哪些）產品上交易。這次我們只在HSI上測試。

最後是Monte Carlo分析，這裡是比較複雜的概念，還是留待以後再討論吧。

總結一下，Amibroker 的 backtest 可以很方便地讓我們知道一個策略的績效是怎樣，以及它的盈虧分佈等等的風險特性。我們常常會想到一些交易策略，但到底實際上是否行得通？贏錢還是輸錢？是靠很多次小勝來獲得回報？還是靠一兩次的大勝？做Backtest，跟科學課做實驗十分相似。

Backtest 回溯測試

今天要來試試Backtest的功能怎麼用，而且也來順便測試一下一些傳統的策略到底有沒有用吧！

我們依舊使用上次的策略，收市價升穿250天線時買入，跌穿250天線時賣出。這是簡單的跟隨趨勢策略，以250天線作為長線趨勢的方向，並以收市價升/跌穿作為轉勢的觸發信號。當然我們不會預期這麼簡單的方法會有效，但作為測試，它勝在夠簡單易明。

這次我們也是先在一隻產品上測試，之後再試一籃子的股票。一開始我決定選最有代表性的恆生指數來做測試

這一次測試時段長一點，由2000年開始至今。

開始回測！

沒有結果，出了點問題......

看來回測還需要寫下沽空和平倉的條件，如果我們不作沽空，則要到回測設定裡調整。既然如此，我們就把沽空和平倉的條件都寫吧。

沒有加新的條件，賣出時同時反手沽空，平倉時同時後手買入。即是在任何時間中，都有倉位，不是正在Long，就是正在Short。

這次結果出來了，一大堆買賣的交易紀錄。

每一行是一次完整買賣的盈虧統計，以第一行為例，是一筆Short的交易，10/5/2000沽，兩日後平倉，輸了4%。

第二筆是Long的交易，又輸了5%。

細看一下，原來本金是10,000，第一次交易輸了後，第二次只剩9572去交易。所以說這個回測中，每次交易都是訓身把全部資金投進去的。我想這些本金，或是每次投入資金多少，應該是可以設定的。以後再慢慢找出來逐一測試。

那到底這個策略的表現如何呢？可以在Report這裡看到。

我們看到，在這期間的回報是49%，如果單純 Buy and hold的回報是65%，可說是唔做好過做，出出入入效果更差。但睇真D，原來主要是Short trade的部份輸錢，單計Long Trade係贏97%，比Buy and Hold 好得多。

這個Report中還有很多不同的數據，比如說它把交易分成兩組，Winner 和 Loser。

我們可以看到這個策略中Loser比Winner多很多。比如在Long trade中，只有12次獲利交易，另外43次都是輸的。可是總括來說回報還是正數，為什麼呢？

原來是因為每次贏的時候都贏得比較多，平均有7.81%，而輸的時候都輸得比較少，平均有1.57%。結果，拉上補下，就贏得了97.5%。

這種輸多贏少（次數），但贏的時候贏得多，輸的時候輸得少（百份比）的表現，是很典型的趨勢策略特徵。之前都是從書中看到的結論，今天終於自己親手驗證了。

這個Report還有很長的部份，我們明天再續。

Scan 找出買賣信號

今日要試的是scan功能。

Scan與exploration一樣，都是把符合條件的股票選出來。不同的是，scan可分別設定buy, sell兩個情況的條件。因此股票被選出來時，我們可以知道，到底是根據買入或是賣出信號已被選出的。

讓我們來用一個簡單的買賣系統來測試一下。條件是這樣的：當股價在250天線之上時買入，股價就250先線之下時賣出。

 

一開始我們只看在某一隻股票上出現的買賣信號，比如用0001做例子。因此，在Apply to選*Current，就會只找出目前圖片上的股票的買賣信號。時間就跟上次一樣，由1月開始到現在。

結果出現了一大堆買賣信號，1月到2月尾每天都是sell，2月尾開始每天都是buy，很明顯是有問題的。

想了一想，其實應該是在股價升穿250天線時買入，股價跌穿250天綫時賣出。修改了公式後，再試一次。終於得出比較正常的結果。總共有兩次買入及一次賣出的信號。

在圖表上看，的確是股價升穿和跌穿250天綫的日子和。

然後，我發現原來可以在圖表上顯示出有買入賣出信號的日子。

可以看到綠色箭嘴表示買入，紅色箭嘴表示賣出（雖然有點小）。這樣可以方便我們確定，買賣信號出現的位置，是否和我們想像的一樣。

接下來，我嘗試把公式套用至一籃子的股票。結果也是正常的，每只股票出現自己各自的買賣信號。

既然有了買賣信號，那即是代表可以進行回測，統計一下根據信號作出買賣的表現如何。

明天我們將會測試backtest的功能。