[請益] 用短中長期均線看倉位管理

[chaoba (aboahc\)]

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。

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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

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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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噓 pikachu123  : 都2026了還在當線仙 長期投資真的那麼難嗎
推 devidevi    : 如果改成從高點到最低點，跟最低點到最高點兩種呢?
→ devidevi    : 不爆倉的前提下，當然是可以一次滿倉
→ chaoba      : 最高點最低點是指? 設下條件我可以去回測看看
→ chaoba      : 不爆倉扛的助的情況下 如果是指數投資者 最終結論
→ chaoba      : 就是滿倉硬扛最後的獲利會比紀律減倉高 但心理壓力
→ chaoba      : 肯定挺大的
推 devidevi    : 紀律就是為了減少心理壓力的，一切按紀律走
→ chaoba      : 在回測前我以為紀律減倉能取得的獲利是相較死抱高的
推 devidevi    : 因為你拉的是股市往上的資料，不是往下走的資料
→ chaoba      : 但紀律減倉其實沒有太大的過度擬合問題
→ chaoba      : 如果是複雜的指標策略 可能會因為針對市場量身訂製
→ chaoba      : 而有美化回測的疑慮 但均線紀律是沒有K線排列問題
→ chaoba      : 我只是有個疑問 或許最常被拿來當成建倉指標的均線
→ chaoba      : 可能不是最值得拿來參考的指標
→ fatb        : 你和我之前一樣 直接給你答案 任何策略都敵不過滿倉
推 devidevi    : 安全不代表是最有效益的，最有效益在萬一的情況
→ devidevi    : 是會發生問題的
→ fatb        : 因為你是在指數創高的情況下去回測的
→ fatb        : 換言之 如果你現在認為指數會六萬 禮拜一就該滿倉
→ fatb        : 接著談實務 個人認為有效降低恐懼的方式就是錢
→ fatb        : 換言之 滿倉改成50%持有 你的恐懼指數就會減一半
→ fatb        : 接著最理想的狀況 剩下50%越跌越買 或是直接被甩轎
→ fatb        : 指數被甩轎個人認為是沒甚麼差 除非你不會選股 不然
→ fatb        : 很容易選到最後一樣噴上去的 只要多頭列車真的發車
→ chaoba      : 的確 如果用年度來看紀律減倉跟全倉硬扛
→ chaoba      : 在整體指數明顯下跌的2022 紀律減倉回撤會比較小
推 Jimny5566   : 台指期想要8-9成勝率勢必要放棄一大段利潤後建倉
→ goye        : 就改成多策略就好了10個策略10口並不是全部邏輯同一
→ goye        : 時間會同時發動會有不同的適性時間2020開使你抓太遠
→ chaoba      : 只是指數商品比較好回測 來做紀律減倉的測試
→ chaoba      : 如果是指標策略 當然是多週期多適性的組合策略好
推 Ensidia     : 在現在歷史新高段的環境你跑這個當然曝險越多越好
→ LukaDon77   : 原po不用跟沒跑過回測靠直覺玩股票的大媽黨說太多
→ LukaDon77   : 他們既不想懂也懂不了 什麼叫任何策略都比不過滿倉
→ LukaDon77   : XD
→ LukaDon77   : 跑一個簡單均線策略 一堆大媽在那DCA看了就無言
→ goye        : 均線指標是值得拿來當作建倉的輔助指標 可以在弄一
→ goye        : 個主要的指標或多個集成去拉高部位的倉位譬如時區
→ goye        : 但你看2022那時跳來跳去就變成要依賴其他指標加反手
→ goye        : 不然他會連續好幾多方訊告訴你滿倉 然後忽然反轉
→ greedypeople: 我也知道滿倉硬扛期望值可能比較好  但DCA可以有效
→ greedypeople: 降低我的心理壓力跟焦慮