Re: [討論] 推動行情背後的黑手(市場動力學)?!

[aalluubbaa (wenwenyenyen)]

其實我看不太懂(捂臉)
然後先要定義甚麼叫做相似的走勢

我數學程度大概就到微積分吧
而且就差不多那樣
我"個人認為"你要做出這種模型先要定義甚麼叫做相似走勢

有時候相似走勢相似的只有眼睛看相似
例如:
  a股票根b股票前十根分鐘K線一模一樣  但是有時候你只要把K線的起始時間往後調幾秒
  K線就不一樣了例如原本的a股的K線是9:00:00開始畫  你把它調成9:00:05開始畫
  a跟b長得就不一樣了...

然後市場的微觀動力學
多微觀?.....是指每一個tick了話  那實在太簡單了
就是那瞬間買單跟賣單的力道而已
應該說所有商品跌就不過是買方跟賣方的力道而已
不管週期長短都一樣

我個人也比較傾向於市場無法預測
你要跑模型來跑出可以賺錢的方式  那很多程式交易都做得到
我比較不懂你到底要的是甚麼?

我想版友也不懂  你應該說明的清楚一點
而不是有同好丟書單  你就說終於有人看懂了(我還是不懂)

※ 引述《ETHZ (開空軍一號喝養樂多)》之銘言：
: ※ 引述《AboveTheRim (尚未通過身分認證 )》之銘言：
: : 主要是投資者的群眾行為背後的邏輯一致吧
: : 但是這就面臨雞生蛋還是蛋生雞的問題
: : 走勢的複製何時開始?
: : 又這是複製哪一段的走勢?
: : 如果我今天知道是漲盤
: : 那我當然做多
: : 但是問題就是我不知道今天是否是漲盤
: : 不管是程式交易或主觀交易
: : 都會有一些side refernce來做漲跌判斷的徵兆
: : 而最大的問題是這些side reference也是有時管用有時卻不管用
: : 如果都是stochastic的情況下
: : 押單邊下注的玩法就三不五時賺
: : 但是也三不五時賠
: : 難長期獲勝
: : 只是花時間在市場中找樂子而已
:  我的原PO一直強調,並非是要用走勢的相似性來做交易的依據,而是要探究這
: "非偶然相似性"背後的原理,這個原理可以讓我們看清市場微觀的動力學,進一
: 步可以幫助我們開發賺大錢的交易系統,其中一個方向就是我提到的那個簡易
: 模型.以及如何運用模型跑出的結果,幫助決策.
: : 這個假設有點為反邏輯
: : 8個人空  3個人多  如果每個人下單的量都一樣大
: : 以市場供需原則來看
: : 賣方壓力大很多
: : 這樣成交的股價走跌勢吧
: : 所以隔天的行情比較有可能是-1
: 您誤解了這個假設,所以才認為它違反直覺,這個模型是建構在市場上多數是輸家的巨
: 觀現象,然後用其模擬微觀的行為.我舉例的8人"看"空,3人"看"多,並不代表真的是8:3
: 的多空量.因為我從沒說"每個人下單的量要一樣大".這只是反應市場要往少數人"看"
: 的方向走.那少數人是市場的贏家,且贏家隨時可能會換人.這是一門不太簡單的東西,
: 雖然我試著用簡單的方式說明,但是版面有限,一來一往也很難馬上解釋清楚.我只是先
: 整個說出一個方向,讓大家知道有這玩意兒,剩下的讓有興趣的人去挖吧.
: : 這個可以簡單的實現
: : 就是類似stock板的賭盤
: : 賭隔天的大盤漲還跌
: : 看封盤的下注來看投資者對明天盤勢的預期
: 這可一點都不簡單,網路上已經有很多統計多空投票的網站,但是其準度並不好,原因
: 是投票的人可能手上沒單或部位很少,真正有大部位的人根本不會去投票,而且,很多
: 人根本不誠實投票.賭盤也是同樣的情形,請問用P幣賭,who cares?
: : 還有更簡單可以拿來當這類型的指標的
: : 就是bid-ask上下五檔
: : 而且還是realtime updating
: 上下五檔的Bid-Ask量是大家都能看的到的資訊,我相信很多人應該在用它開發交易系統,
: 人外有人,或許有人用它賺大錢,但我個人並不認為這樣的資訊有用,理由如下:
: 假設目前最佳買價是7000,最佳賣價是7001,請問這樣如何成交?7000不等於7001,交易所
: 是不可能讓這筆交易搓合成功的.我們看到的成交價,是有人在此刻願意用"市價"單買進
: 或賣出,才會產生7001的成交價(市價買了最佳賣價的單,外盤成交),或是成交7000(市價
: 賣了最佳買價的單,內盤成交).因此成交價的波動正是決定於當下有多少市價單掛出.
: 但可惜"市價單"都是馬上成交,交易所就無法揭示這樣的資訊.當下有多少市價單的資訊,
: 是最棒的內褲線,有誰能有這樣的訊息,就發了!但大概也只有交易所的電腦自己知道.

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◆ From: 118.167.206.193
→ cybermohrg:應該要來科普一下,這個討論串講到的微觀概念是相對於傳
→ cybermohrg:統經濟學巨觀Top down分析方式的,認為可以從Bottom up
→ cybermohrg:分析構成市場的基本粒子,再探討基本粒子相互影響後突現
→ cybermohrg:的集體現像
→ cybermohrg:另外無論何種程式交易都隱含了標的物是必須能被某種程
→ cybermohrg:度的"評價預測" 否則程式管理績效的依據何在?
→ ZAU:大家超強 講出來的話超有科學氣質  !!
推 gfee1:OTZ
推 Rubyfish:可是我還是認為真正讓人賺到錢的不是什麼什麼方法
→ Rubyfish:而是只有一種 : 加碼/停損
→ cybermohrg:想要系統性的作加碼/停損,必然是使用了個模型在控制