我其實一直有個疑問 加密貨幣好像有一堆玩法 什麼空投 前面還會放一個嚕空投的動詞XD 那到底是什麼鬼? 有沒有大神可以幫我解惑...

因為直播時間沒有跟上，所以收看回放直播參與XD 首先看到ORB思考了一下，開盤價對上策略的影響，其實在我的主觀交易上來說(日內短線交易)，這是非常重要的一部分! 把他擴展置程式交易策略上，趕在教作業之前趕快來回測一下，這個效果真的不錯 以下是程式碼，使用tradingview平台 //@version=5 strategy("Open Range Breakout - Long Strategy with SL, TP, and ATR Entry", overlay=true) // 設定參數 startHour = input(9, "Start Hour") startMinute = input(30, "Start Minute") endHour = input(10, "End Hour") endMinute = input(30, "End Minute") stopLossPercent = input(1, title="Stop Loss (%)") / 100 takeProfitPercent = input(2, title="Take Profit (%)") / 100 atrLength = input(14, title="ATR Length") rangeSize = endHour * 60 + endMinute - startHour * 60 - startMinute // 計算ATR atrValue = ta.atr(atrLength) // 計算開盤範圍 rangeStart = timestamp(year, month, dayofmonth, startHour, startMinute) rangeEnd = timestamp(year, month, dayofmonth, endHour, endMinute) isRangeTime = (time >= rangeStart and time <= rangeEnd) highestRange = request.security(syminfo.tickerid, "D", high[1]) lowestRange = request.security(syminfo.tickerid, "D", low[1]) rangeHigh = ta.highest(highestRange, rangeSize) rangeLow = ta.lowest(lowestRange, rangeSize) // 執行做多策略 if (close > rangeHigh + atrValue) strategy.entry("ORB Long", strategy.long) strategy.exit("Exit ORB Long", "ORB Long", stop=close * (1 - stopLossPercent), limit=close * (1 + takeProfitPercent))

↓ 在這篇探討程式交易的文章中，我有講到這句話 ↓ https://www.skool.com/2116439/superdry-kdbtc (講了很多程式交易的關鍵) 「一個策略為什麼光調整停損停利就會影響績效表現?」 往本質去想 大家可以思考一下，如果討論夠熱，我會用公佈答案，順便用程式證明給各位看 討論起來~

本篇文章主要是要回覆群友 @Poyen Kuo 的問題 (以下連結) https://www.skool.com/2116439/14c355c7 Q : 請教Ray大 教學中所使用的kd 背離策略，通常是用什麼時間刻度呢 我將這套kd 背離策略拿去做 btcusdt 交易對 ， 我的止盈止損使用ATR， TP: 4*ATR ，SL: 2*ATR， 回測時間3年期，5min 刻度收益最好。 謝謝 Ray大 A : 超棒 ! 越認真的群友一定得到越多，因為付出的多，這才是好的循環 ! 有能力去回測 + 認真驗證，這個態度才是正確且負責的，讚讚 希望大家都能認真拚起來 ! 另一點我覺得很讚的原因，因為你把我後面要教大家的程式觀念釣出來了 哈哈 以下會比較深，如果看不懂的群友，沒關係，MC的課程教完程式後會講觀念 到時候在跟隨我的步調循序漸進即可 我稍微看了一下程式碼 我猜maLength應該是均線，但後續你沒有拿這個來判斷，這邊就不討論 首先，當我們在判斷一個機械化策略表現如何的時候，我們要看最乾淨的條件表現 也就是不需要加上停損停利，看看表現如何像你說的，你試過很多週期，看起來5K最好 但如果是有加上停損停利去看，就不太對，因為變數太多 5K跟4小時K的容錯率不同，我不認為他們停損設定一樣是對的 用主觀邏輯去思考，用5K進單一定是想抓一小波、用4小時K進單一定是想抓更大 不可能5K與4小時K停損一樣 延伸下去，這支策略如果停利在設更大，3~5ATR，一定會賺錢 可以思考一下為什麼光調整停損停利就會影響績效表現? (這點超級關鍵，外面根本沒人講...) 接下來，我看你的寫法是用兩點去比較，因為Highest與Lowest是點的概念 N根K棒的高低點 vs N個K值的最高最低值 這樣寫OK，沒問題，但可以思考有沒有另一種寫法... (提示你到這邊，再想下去就會有答案🚩) 我自己寫的指標背離策略，我附圖在下面 實單使用的有兩支，邏輯差不多，但週期不同，在策略組合裡角色也不同 再來，現在有一個已知事實，那就是在你面前有一個已經使用KD背離在賺錢的人(我) 我是活證人，因此我們可以確定KD背離保證有效，但是回測就一定是正的嗎? . .. ... .... ..... 答案是未必，這就是外界最大的盲點 想一下，為什麼我用主觀做KD背離，而電腦回測不會賺錢? 很簡單，因為我的腦袋會去過濾KD的雜訊，當我用別的條件判斷這次KD可能不會賺錢，我就不會跟 但電腦不會，它每一個訊號都死死的跟，因為電腦笨 記得，交易是藝術，不是死死板板的數學算式 很多人會遇到一個最大的盲點，那就是回測不賺錢就認為沒用，但事實上這是錯誤的 原因如我以上所說，根本沒有去過濾雜訊，當然不會賺，但主觀會可以 所以你要做的，是想辦法過濾雜訊 另一點，可以對比一下我的策略交易次數與你的策略交易次數 你是3年4898次，我是19年1533次，這代表一件事，雜訊太多，因為你還沒加濾網過濾 我在看策略回測報表的方式跟外界不同，因為回測報表會騙人，可以靠改參數讓報表變好看 所以首先一定要符合我的主觀邏輯，這是前提 滿足之後，我只看每次下單的期望值 與 每年平均賺賠 交易次數太多，代表有很多無效的進場，同時會稀釋掉你每次進場的期望值 像你的報表顯示每次進場賺不到一點，也就是彼特幣一跳不到 原因除了雜訊以外，還有時間週期 同一個訊號，時間週期越短，機會越多，但雜訊勢必也越多 雜訊越多，勢必得要用更多濾網過濾，而越多條件，代表策略越容易失效 我是希望我的策略成為我長期賺錢的工具，而不是短時間衝報酬率、爆富用的 所以我要的是長期可以跑的策略，短期賺大錢要靠主觀交易 另外還要思考一件事 BTC的商品屬性如何? KD背離代表的含義是什麼? 他們是否相符? 理解KD背離代表的含義，同時夠了解BTC的走勢特性，才會知道KD背離能用在什麼時候 可以想一下 最後，提示你，可以試試其他指標的背離😎 加油 ! 認真是成功的前提 ! 超棒的 !

請教Ray大 教學中所使用的kd 背離策略，通常是用什麼時間刻度呢 我將這套kd 背離策略拿去做 btcusdt 交易對 ， 我的止盈止損使用ATR， TP: 4*ATR ，SL: 2*ATR， 回測時間3年期，5min 刻度收益最好。 謝謝 Ray大 ==我的Pinescript== strategy("KD Divergence Strategy", overlay=true, initial_capital=10000, default_qty_type=strategy.percent_of_equity, default_qty_value=10) // 設定KD指標的計算參數 length = input(14, title="Length") smoothK = input(3, title="SmoothK") smoothD = input(3, title="SmoothD") maLength = input(50, title="MA Length") // 計算KD指標 lowestLow = ta.lowest(low, length) highestHigh = ta.highest(high, length) rsv = (close - lowestLow) / (highestHigh - lowestLow) * 100 k = ta.sma(rsv, smoothK) d = ta.sma(k, smoothD) // 繪製KD線 plot(k, title="K", color=color.blue) plot(d, title="D", color=color.orange) // 識別背離 priceNewHigh = ta.highest(close, length) == close kNotNewHigh = ta.highest(k, length) < k[length] topDivergence = priceNewHigh and kNotNewHigh priceNewLow = ta.lowest(close, length) == close kNotNewLow = ta.lowest(k, length) > k[length] bottomDivergence = priceNewLow and kNotNewLow // 生成交易信號並設定止損止盈 atrLength = input(14, title="ATR Length") slMultiplier = input(2, title="Stop Loss ATR Multiplier") tpMultiplier = input(4, title="Take Profit ATR Multiplier") atr = ta.atr(atrLength) // 生成交易信號並設定止損止盈 if (topDivergence) strategy.entry("Sell", strategy.short) strategy.exit("Exit Sell", "Sell", stop=close + slMultiplier * atr, limit=close - tpMultiplier * atr) if (bottomDivergence) strategy.entry("Buy", strategy.long) strategy.exit("Exit Buy", "Buy", stop=close - slMultiplier * atr, limit=close + tpMultiplier * atr)