量化型態學(2): 大盤W底

長久以來,型態學始終存在著重大缺陷,那就是「標準不一,因人而異,難以驗證」,使得技術型態的實用性大打折扣。

為了解決這個問題,必須將技術型態量化,並且進行回測驗證。

在上一篇「量化型態學(1): Python自動偵測高低點」的基礎上,我寫了一套完整的演算法,可以自動偵測股價走勢圖當中的技術型態。本篇用「W底」做為例子,來看看應用於大盤指數的效果。

回測方式:當「W底」出現後買進,採固定百分比移動停損出場,若股價未觸及停損點,則持有到下一個「W底」出現為止。
(紅三角代表買進,綠三角代表賣出,藍線代表百分比損益)

近一年的大盤指數W底:

近一年的大盤指數W底@量化操盤手

近兩年的大盤指數W底:

近兩年的大盤指數W底@量化操盤手

藉由回測可以看出,用於掌握大盤波段起點,W底確實有參考價值。下一篇文章,我們繼續來看W底在個股上的應用!