Metastock程式交易編程教程(1)

Metastock程式交易編程教程

- 3人或以上成班
- 包講義PPT

- 可網上教學
- 課程約1-2小時
- 歡迎經紀/機構合作機會

1. Metastock 程式語言(Formula Language)初階(1)
-  Formula language 語言要素
-  分類及常用函數
-  語言限制及解決方案
-  實例解釋

費用 : 每位HKD 100

2. Metastock 交易系統開發工具簡介
- 深入淺出介紹 交易系統開發原理及流程
-  介紹Metastock 開發工具 - Indicator Builder , System Tester , Expert Advisor
-  如何在不同格式數據導入/導出

費用 : 每位HKD100

3.  Metastock 程式語言(Formula Language)進階(1) - Equis Trend Analysis 及 Volatility Analysis
 - 深入淺出介紹趨勢分析(Trend Analysis)及波幅分析(Volatility Analysis)要素及實現要點
- 以Metastock 內附的EA Equis Trend Analysis 及 Equis Volatility Analysis 作範本解釋實作明細
- 績效檢查

費用 : 每位HKD150

如何運用網上資源學習少交市場學費成為專業炒家(一)

現在一打開財經網頁, 到處都是來自世界各地的交易平台, 分析軟件, 課程, 討論區等林林總總的廣告. 現在的投資人已不用再局限於傳統的交易工具, 交易平台, 交易知識渠道, 不同地方的高手雲集在虛擬世界, 先進的智能交易及大量的及時資訊已不再是投行的專利, 交易平民化, 簡易化, 全球化, 智能化, 這大概是現在的趨勢.

金融創新已是各個交易所及交易商要面對的大題目. 就以外匯為例, 10年前本地散戶大都還是靠個BB機提示價位, 圖表欠奉, 出入市也要靠經紀提點, 靠打電話敲價, 買賣差價也大, 這好比拿著石斧在野外狩獵, 能不被外匯猛獸噬掉已是萬幸. 自從互聯網日趨成熟, 就是在本地也可以接觸不同地方的網上交易商, 他們提供的新穎的產品, 更人性化的平台, 更低的點子, 同時開拓了一些新的產業(e.g. 策略交換, 程式制作....), 的確對仍極度倚靠傳統模式的本地劵商/交易所構成威脅.

美非農就業數據對金股匯的影響(二)

在非農數據公布後, 市場一般即時就有反應, 這個一般需在公布前布署才能捕捉該可觀波幅, 如果在事後才跟隨走勢, 是否仍有可靠的策略可從?

我們可以嘗試非農數據實際誤差(A-F)去分別解釋之後英國時間14-15:00, 15-16:00 及16-17:00期間平均走勢(Typical Price - Open)和高低波幅(H-L)來看看是否有可靠的關係. (按: 美東時間8:30AM = 英國時間13:30). Typical Price = (H+L+C)/3 , 用以觀察該期間平均走勢, 向上趨勢越強, Typical Price 就越接近高位. 我們以2009.3.6 - 2012.1.6 共33次觀察作個測試.

測試顯示, 在16-17:00 無論趨勢及波幅都比14-15:00及15-16:00期間較跟實際誤差的走勢, 回歸誤差亦較小. 然而實際誤差亦只能解釋約10%的走勢 , 顯示該期間外匯走勢受更多因素影響. 在16:00後入市更能減少市場噪音及短線平倉行為的影響. 因此, 以小時為周期觀察, 在非農公布後2小時內根據非農數據好壞來買賣, 平均來說並未見到有顯著的勝算. 實際觀察上該段時間市場噪音亦較多, 往往有反向操作.

在基本因素上亦可作出如下解釋: 在非農公布後1-2小時內常伴有另外的美國數據, 美聯儲對數據的評論, 或對上次數據的修訂等,有不少炒家會等待全部公布完畢後審視影響才作較長線的部署.

淺談Metastock回測分析系統的不足(二)

用過Metastock System Tester 的都有同感, 如果只是用來回測簡單的交易方法, 如只測試以定額定量以簡單技術指標(e.g.移動平均)買賣一只股票, 那System Tester 是焯焯有餘的, 但如需要更細緻的, System Tester 就顯得吃力. 例如要測試即日開倉即日平倉, 又或測試一個股票組合, 又或測試金字塔式加減倉, 又或如何確定檢查過去一段時間有沒有開倉而決定下一個信號是開倉還是平倉還是止賺止損等等, 即使Metastock 提供了個別有關模擬測試的函數到Formula Language, 然而助力有限, 要撰寫一個在任何時間周期都正確運作的回測需要的Formula Language程式, 是不一定能寫到/需要很間接的寫法, 而且不能直接應用到Expert Advisor實際操作 .

Metastock 有這樣的困境, 主要在於Formula Language的局限性, 欠缺簡易跟其他流行的原形程式語言(Prototyping language)互通的介面, 以致在其他語言很易做到的像回圈, 記憶, 陣列等在Formula Language 都成了很大的障礙, 這個在之前的博文己談及.

另一方面Metastock 近年的改進是比較少和慢, 筆者感覺是有點吃老本, 是需要加快步伐. 先不說上面的限制, 就是在性價比, 組合測試追蹤, 免費試用, 數據接入以及系統開放度就跟一些後起之秀如Amibroker ,NinjaTrade, MT4等有點距離, 特別在測試和EA方面.

淺談Metastock回測分析系統的不足(一)

回測(Backtest)是一個十分重要的程式交易的部分. 正如上陣打仗不會派未有受過演習訓練的士兵, 這看來好像是天經地義的事, 然而很多技術圖表投機者僅靠一些紙上談兵, 老生常談的指標, 加上幾張看似符合走勢的股票期貨走勢圖就以為執到寶. 這也是為什麼有那麼多人花了那麼多錢去學什麼技術分析到頭來一無是處.

正因為那麼多人道聽塗說, 所以前幾年有人出了本"Evidence based Technical Analysis" , 對如何評估技術指標提出了比較實是求是的科學方法. 可惜這些東東還沒在這裡坊間流行起來. 媒體上還是充斥一班說得天花亂墮的財經推銷員

要知道Backtest的重要, Metastock 專家David Jenyns 在他的網頁中提出頗為精要的見解
Dr. Van Tharp in "Trade Your Way To Financial Freedom" describes the 3 components of successful trading to be: the system, money management & your psychology. The only way I know to improve all 3 components is through backtesting.

如何獲得接入交易程式的實時數據 ?

不少網友提及實現散戶程式交易的其中之一大難處在於實時數據的接入 , 無他, 錢作怪而已.

要品質最好的實時數據一定是從交易所, 專業供應商等用點錢買的. 一般除了成交價外會同時有市場深度什至參與者的數據等等, 而且亦已有既定的方法簡易地接入到自己撰寫的交易程式處理, 可以集中精力發展程式思路, 而且不會因處理接入數據費時而延誤交易程式的執行.

透過亙聯網可以接觸不少世界各地的實時數據供應商, 由於競爭激烈, 所以價格也十分相宜, 一般也就是一個月數百元的費用, 有些兼任交易商的如果在其中有交易戶口的還可以有折扣. Interactive Brokers 在這方面有不俗的知名度.

注意這裡所說的數據接入是指可以以簡便方式(如DDE , XML..) 輸出到功能強大而靈活的客戶端程式(如Excel , Metastock, Tradestation ...), 可以表現複雜的交易思路和信號的, 而非一般下載到的完全嵌入客戶端的 (像FATS, sp trader , fxcm ...), 那些數據只能在其客戶端目視而不能在其他程式使用.

期權鏈動態分析及提示系統 (Option Chain Analysis and Alert System for Hang Seng Index)

視頻教學 http://www.youtube.com/watch?v=0jaj6zXlK0M

選"原始品質"解像度

詳見之前Excel Realtime 實證分析(65)的說明

Metastock LSS 狙擊手自動交易系統

Metastock 內建的著名EA還有不少, 這回介紹的是George Angell 的 Long Sell Short Sale (LSS)策略. George Angell 是一位實戰超過20年的芝加哥場內交易員, 靠短線操作及當日沖銷致富, 他對於短線投資人的第1 建議就是風險管理 , 另外亦要有勇氣, 耐心和獨立的判斷能力.有關George Angell 的短炒操作方法, 可以參考其著作<<狙擊手操作>>(Sniper Trading).George Angell認為市場本身就是個機率遊戲，短線炒家就是以市場概率推算未來的壓力及支撐，從而設置最佳停損點以及找出關鍵突破點。LSS系統就是根據這個原理產生 .

LSS的基礎是建基於「三日周期」理論 : 市場在第1天會出現最低點，然後上漲，第2天則會出現短線最高點，市場成交增加，第3天則會先出現高點，然後市場回挫，這3天分別稱作買進日(L)、賣出日(S)，及放空日(SS)，市場就以這樣的循環周而復始。所以炒家可以運用近3日的高低點、漲跌價差等數值計算出一連串相關的上下檔數值，稱之為買入封套(buy envelopes)及賣出封套(sell envelopes)，再由封套內的數值加以平均，就可以計算出下個營業日的買點與賣點。

LSS系統幾個重要數字是上漲值、買進高點、今日高點、LSS軸點突破買入值、下跌值、賣出低點、今日低點，以及LSS軸點突破賣出值。

*上漲值：近3日的(今日高點-昨日低點)之平均值

*買進高點：近3日的(今日高點-昨日高點)之平均值

*LSS軸點突破買入值：

近3日的(((今日高點+今日低點+今日收盤價)/3)×2-今日低點 ) 之平均值

*下跌值：近3日的(昨日高點-今日低點)之平均值

*賣出低點：近3日的(昨日低點-今日低點)之平均值

*LSS軸點突破賣出值：

近3日的(((今日高點+今日低點+今日收盤價)/3)×2-今日高點)之平均值

由上漲值、買進高點、今日高點、LSS軸點突破買入值一同構成1組賣出封套；由下跌值、賣出低點、今日低點、LSS軸點突破賣出值則構成1組買入封套。將買入封套的4個數值加以平均，就可以找到次日的買入點，反之，將賣出封套的4個數值加以平均，就可以找到次日的賣入點。

Metastock RMO 自動交易系統 (二)

任何出色的交易系統大都屬於趨勢這蹤系統. 所以碰上區間窄幅振盪的時候就是系統表現最差的時候. RMO也不例外. 就以2/24 HSIG2 一分鐘市況為例, 早段大幅振盪, 但其後走勢趨向箱型. 在近12:00時系統會認為是三角型突破, 而給出買進的信號, 午後開市的幾根陽燭更令系統認為真正的突破而不停發出追買的信號, 卻冷不防遇到阻力, 在未達到止賺離場便已轉勢發出沽售信號, 然而

好景不長, 很快又轉勢, 如此反反覆覆, 如果每一個信號都跟隨, 而止損止賺又沒調至較保守的大小, 便會倉位增長太快, 虧損加快擴大 . 

如何減少這止情況發生  ? 以下一些建議

1. 限制在短期間追加倉位

2. 限制止損止賺的幅度

3. 監察在一個期間內止損及轉勢的次數和區間, 如果超過一個限度, 可以確定為無趨勢市. 

以上這些可以在Metastock Formula 上動手, 但更方便的方法是在Autotrade 自動下單程式上實行. 主要因為在C# 或VBA 等的多用途程式語言撰寫因應市況變化的風險管理系統遠較以Metastock Formula Language寫為容易 . 

如果想讀取產生信號時的價位資訊 , 是可以透過Metastock Professional附上的DDE Server 獲得, 這樣一來便可以在下單程式上以價位資訊作增值運算 (例如, 預測阻力支持位置或變更止賺止損幅度等), 不過即使沒有這個資訊, 也已可以作出一定的風險控制系統. 

Metastock RMO 自動交易系統

在Metastock內有個頗有名氣的買賣系統 Rahul Mohindar Oscillator System (RMO). 這是由資深炒家Rahul Mohindar開發的一系列趨勢指標買賣系統.  Rahul Mohindar 也是印度CNBC 及 CNN的特約評論員.

RMO 系統包括4個指標, RMO指標偵測主要的大趨勢 , SwingTrader指標偵測在大趨勢下的振盪, 情緒指標偵測大市的主流看法, 還有一個出市指標, 在有盈利部位時用來止賺. Metastock內已包括了頭3種的指標, 出市可以用各種方法(e.g. 固定點數, % . 或追蹤止賺/止損..), 不影響系統的完備.

RMO系統的內容是有版權的 , 有密碼保護讀不到, 但不影響使用, Metastock 有相關的系統說明文件, 官網上亦有相關系統教學的示範. 在Raul Mohindar的網站http://www.viratechindia.com/ 亦有相關資料 . RMO的指標亦可以靈活組合到其他指標組成自己的新系統 .