2021年9月我们预期环球股市将在9月底开始筑底回升，其中港股仅买入指数ETF，而美股则相对更看好，将入场买入个股搏取一段上涨周期，下图为10月5日信息所用美国纳斯达克指数分析图 之后，美股顺利在预期的区域见底回升，指数至今涨幅近10% 期间挑选了一批美股个股，早期的有9月27日NTR，AIG，URI 其后10月5日加入了PAYC，SE，APO，CRM，其挑选时信息图表和之后发展如下 SE日线图 APO日线图 CRM 10月21日则推NFLX，小时图： 10月26日我发信息说“目前我持有比较大的有TSLA，NVDA，AMD，NFLX”。 从以上选股，可以见到，走势较为稳健，长期处于上升轨的核心持股。 选择的条件包括有： ... 阅读更多

  9月27日，会员区挑选买入的美股：“NTR，AIG” NTR ... 阅读更多

今年我陆续在会员区加入了股票量化策略选股，期权组合策略以及即日daytrade恒指期货的分时图播报 原因是I ... 阅读更多

  上期讲过了动力投资法的Alpha也就是超额回报的来源 一般来讲，对于一个具有一定效率的市场，这是原则上有效的策略 需要补充的一点，所谓alpha超额回报亦需要是以时间为单位 到底是短期，中期还是长期的走势具备alpha 我认为动力投资法主要是体现在短期优势上 而价值投资则主要是在长期一点才能显现出优势 原因也很简单，短期市场是投票机器，长期才是估值机器 以上只是In ... 阅读更多

每周一篇，其实很多东西和大家分享，但又执笔忘字，不知道从何说起。 思前想后不如就想到哪里写到哪里，大家当博客倾下解。 之后可能有机会会受邀出席节目，可以多些交流机会。 我和大家一样，是一个个人投资者，平时爱好钻研一下金融市场投资和交易的技巧，没有什么大公司身份。 我也一样经历过失败，通过学习和使用正确的工具，达到稳定盈利。 同道中人，交流起来我觉得特别有意义，互相学习共同进步！ 今期想聊一聊Alpha超额回报， 一般而言，我们都特别重视alpha，所谓动力投资法momentum ... 阅读更多

我在文章《宽度指标与右侧交易2020年2月11日》中介绍了宽度指标的使用 如果你在网站搜索宽度指标，可以找到颇多提到该指标的文章 宽度指标系统是一套我常用的工具，去判断当下股票市场正处于的状态 配合量化选股系统我称之为【头马股】来操作个股 具体来讲，宽度指标是选时When，【头马股】选的是股Which 两者结合起来，为了在“对”的时候，做“对”的股，提供了一套量化客观的指示 两套系统我过去一年我又在原有的基础上进行改良，通过实战测试认为的确可行，所以会在每周提供给会员的周报中披露港股的选股结果，美股的选股结果目前还在测试所以未提供，至目前来讲测试效果亦非常不俗 本篇专门介绍宽度指标系统，如图中第一个指标是“动力指标”，反应最为灵敏，可以作为背驰指标提前预警，缺点也是过于灵敏，必须下面“Big ... 阅读更多

7月14日上午给出两幅小时图H ... 阅读更多

上周四7月8日开始关注和分析腾讯称“我的预期是700下行到520开始出现抵抗，抵抗中下行至下个月，去到......寻底”，周五7月9日发图称：“指数短期来说是overshoot....我其中一个VIX指标发出信号，这里注意VIX见顶回落，预示短期反弹”，图表分析如附图，用日线图分析目标区域26773，结果最低26859。 平仓盘如期带动超跌反弹，两日反弹超过1000点。 关键是，我们要寻找的是概率优势，寻找edge，要依靠概率优势，长期可以稳定获利，戒除短期暴富的赌博心理。 只有具有稳健的赢家心态，才能引导自己合理的行为。这是比起技术还要重要的因素。

随着科技进步，数据分析普及，电脑的机械性分析已经越来越重要 重要的原因就是好用，能赚到钱 我所追求的和大多数投资者追求的一样，就是稳定盈利，取得超越指数的回报 否则一切都毫无意义 例如过往几期的宏观经济分析，从实战中很容易发现，这些分析在大方向趋势上是好的，逻辑也都严谨 但又很难说清楚，对市场有多大作用，或者反过来说是市场对这些因素有多重视 经常出现的情况是，当经济学家对当下市场关注的问题进行逻辑严谨地一番推敲，自己也认为有了一定了解，之后，很快市场好像对这个问题失去了兴趣 就好像通胀和加息问题，上上个月还在每天盯着美国国债的时候，突然一下这种相关性就好像消失了一样 按照量化的术语来说，就是因子会改变，相关性也在不断改变，那麽这就不是一个稳定的有用的分析方法 最终，回到数据分析，就是从变化中寻找不变 学术界早就发现了动力，价值，成长这些因素非常显著地给股价贡献alpha 简单地说，经过统计，这些因素能令个股跑赢大市 我将这些因素用数据分析，每周选出一篮子股票共30支 并按照得分高低排序每周发放给会员，以供参考 实战中，我主要根据这些选股结果来挑选个股买入 由于选股对象是港股通中的股票，以此我希望简单地形式筛选出较有流动性的股票，避免那些缺少成交的细价股 所以少数情况下会选择没有在量化选股结果中的股票 从过往历史表现中，如果平均分配买入的话，该策略长期回报大幅跑赢指数 现在，周期分析，无论金融占星自然周期还是市场周期，都已经一大部分借助电脑进行数据统计分析，然后再用人手划分周期 人脑却不会被电脑取代，人脑的最大优势在于形态识别，归纳总结都又快又准 我只是半自动操作，利用数据分析工具，在实战中通过对市场形态的判断来进行操作 半自动形式人脑电脑互补，我发现成功率是最好，表现亦是最稳定