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談理財、做理財節目，總是教大家，越早開始理財越好，時間就是複利的威力。不過，財金宜還要加上一句，只要願意開始，就不嫌晚！願意學好理財，財就好好理你😘
夢想起飛班駐班老師朱家泓的故事特別激勵，軍職退休後，創業10多年學了很多賠了更多，最後痛定思痛，57歲才開始學習技術分析，是的你沒有看錯，就是57歲，所以如果你還不到57歲，你的起步都比老師早很多😉 57歲朱老師自己努力上課從頭學習，終於找到了不再大賠還有機會大賺的投資方法，財富自由，現在自己也成了技術大師，投資.上課.演講.寫書.讓他的退休生活變得超級無敵充實^_^
很多人問我，學投資有趣嗎？很久以前我的答案通常是，ㄟ 賺錢，你就會覺得有趣！後來我開始覺得，人生能夠一直不斷地學習，一直有新的發現新的體悟，就是有趣！而投資就具備這樣的特質！投資的世界無限寬廣，可以學得太多，是可以讓你一生都覺得有趣的學習。認識朱老師之後，發覺投資原來還有另外一個妙效，靈活用腦，防止失智😆，退休繼續賺，贏得財富快樂跟尊重😘😘
不管你幾歲，不管你有沒有技術分析的基礎，這一次很難得的，夢想起飛班第一次開設專班！第一個專班就是技術分析養成專班，邀請到在201202班非常受到同學喜歡的朱老師開課！這也是教學10年的朱老師，第一次開設直播線上課程。
這個專班有幾大市場上沒有的特色（跟朱老師其他開的班也都不同）：
1️⃣從初階跨到進階，課程內容最多元豐富
2️⃣8堂直播教學節目課，有邏輯系統性教授，即時Q A關鍵解惑，學習效果加倍。
3️⃣為期四個月橫跨到2021，全長20個小徐，全市場最豐富超值。
4️⃣專屬臉書社團與LINE群組
5️⃣8份贏家講義。
6️⃣影片可重複收看(時效6個月)，徹底複習直到學會。
技術分析是股票投資重要的輔助工具。財金宜也一直在思考怎麼樣幫助同學可以有效果跟正確的學習技術分析，跟朱老師討論溝通許久後，決定推出獨家的直播課程，相信這是結合現場跟錄影課程的雙重優點，可以給大家帶來最大的收穫。也感謝朱老師願意認同我們普及理財教育的目標，共同規劃這一次超值豐富的直播課程。
朱老師陪你走過關鍵第4季到明年2021 ，只在這一班喔！10月剛剛開課，現在報名立刻上課，新生上課最後優惠倒數中趕快把握😘
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技術分析 在 [心得] 以技術分析做程式交易操作(Part.4) - 看板Stock 的八卦
前文的連結
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之前寫過一些關於開發使用技術分析做程式輔助交易的心得
當初提到我的選股程式開發分成三個階段(或者世代)。
第一階段是技術線型選股
第二階段加上了進出場策略與績效回測
第三階段再加上資金管理與模擬
這篇則是想再補充一些資金模擬系統裡面關於選股評分的部分
一開始程式在第一與第二世代的時候並沒有對於選出來個股的評估機制
操作上就是程式選出來之後我再人工憑自己的感覺挑喜歡的去操作。
不過這個時候已經遇上在篩選門檻設定上選擇的問題
條件設太寬會出現太多看上去就覺得不會想做而且拉低回測績效的個股
條件設太嚴則會變成選出來的太少
還有一個也是門檻的問題，假設有A、B兩支個股
A每個篩選指標都只稍微過門檻低空飛過
B是有一個差一點點沒過但是其他每個篩選指標都超過門檻一段距離
理論上B應該會比較好，但是卻是A會過B不過
接著在第三世代的程式，
也就是為了評估年化報酬率開始做資金模擬的時候就馬上遇到問題
因為買進持股配額是有限的(測試設定大約就5~10支)
當篩選出來的個股多於配額的時候就必須做出取捨
因此就需要一個對選出來個股做出排序的機制，於是就衍生發展出評分的系統
最直接的想法就是
對當初篩選的指標，想辦法弄出公式把他正規化成0~1區間，然後再做加權平均
例如之前那個資金模擬模擬程式用的前高突破選股第一個篩選指標：
「過去180個交易日最高價大於最低價1.2倍」
分數公式 score = Min(1.0, (max_value ÷ min_value - 1.0))
然後對分數做排序計算每個分數區間績效平均就可以得到這個圖表
看起來分數與績效有正相關性，公式姑且算是有用。接著
大波段斜率
離前高的距離
平均成交值
前兩個相關性看起來比較高所以權重給高一點
後兩個相關性看起來偏低所以權重給低一點
做完加權平均之後就長這樣
一個簡單的評分模型就完成了
接下來跑資金模擬的時候，就是每次操作都從分數最高的開始買起買到配額用完為止
同時這也解決了之前遇到的篩選門檻是要寬鬆還是要嚴格
以及出現其他都很好就是有一個門檻差一點點沒過的問題：
「我把每個篩選門檻通通調很低，選進來之後用分數再篩一次」
不過這個方法其實真的就很感覺是在想辦法去湊答案
從分數轉換公式到權重的分配，都是一直試再試，試到覺得回測看起來不錯為止
我也有在想也許有比這個更好的辦法，只是現階段我只想到這個方法，
而且這姑且也算是個還算有效的方法所以目前也就一直用著了
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.231.201.82 (臺灣)
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因為這個系統一開始不是寫來跑程式交易的
然後在前面的基礎上一直加新東西到後來變成一個完整系統後
也很難以移植到其他現成的應用工具去了
而且我是用C#寫的，如果晚個幾年才開始寫的話我應該會用Python….
https://reurl.cc/L7bxMX
我自己也覺得我的程式會有這個情況，到什麼程度的問題而已
所以我現在看待我自己的程式都預設他有overfitting的狀況
就是我確定他是有效的，
但是回測的結果可以參考但是不要真的太相信他真的這麼厲害.....
我正在開發第四世代，目前差不多收尾了。
等經過一段時間實戰驗證過後如果有時間的話我會再寫關於第四世代的心得
然後我在考慮是不是要在第五世代使用神經網路去做策略優化
※ 編輯: drazil (118.231.201.82 臺灣), 06/23/2023 10:26:09
※ 編輯: drazil (118.231.201.82 臺灣), 06/23/2023 10:27:43
※ 編輯: drazil (118.231.201.82 臺灣), 06/23/2023 10:28:54
其實如果我跟人提及程式交易的話，我也都會說能先用現有的應用工具去開發就用，
不要學我整個系統自己從0建起來，
我自己會變成全部自己從頭做，一方面就如我前面講的，
一開始我只是想寫個交易日誌產生器，結果玩到後面歪過來的
另一方面我以前是念數學系，現在工作是軟體工程師
寫這種東西是老本行，甚至有點是當作興趣在寫的
(有時候我都自嘲白天上班寫C++，晚上跟假日休息時間在寫C#)
一般人真的要這樣搞那個成本跟代價太大了。
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※ 編輯: drazil (118.231.201.82 臺灣), 06/23/2023 16:56:33
超過一年半的時間遇到了嚴重的瓶頸
就是現有模型的計算式跟參數調到後面優化的邊際效益越來越低
到後來無論怎麼嘗試優化，回測績效都無法再出現有效提升
自己關門起來摸索碰到這種事情的時候還蠻無力跟挫折的
※ 編輯: drazil (118.231.201.82 臺灣), 06/24/2023 10:07:17
※ 編輯: drazil (118.231.201.82 臺灣), 06/24/2023 10:15:39
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