※ 引述《bjqs0827 (sqangela)》之铭言：
: 找出月周日kd 都交叉向上
: macd 柱状体由负翻正
: 打出W底的标的
: 做短波段的模式
你用不同时区的技术指标作为进出的话，那么首先必须要厘清：
你的主要交易时区在哪里。比如说我们就以stoch(9,3,3)为例，你总共有：
日kd,周kd,月kd，且你要 日kd 金叉 and 周kd 金叉 and 月kd 金叉，
则次日开盘买入。
那么这其实是以月kd为主的方式。它的符合条件就很少见了，再用小时区的停损停利
反而就很浪费。再来你还要and MACD 柱状体>0 and w底。
那么你满足的交易样本就会很少，我怀疑单一股票一年也只不会超过5次。
这会造成什么结果：overfitting
只要你对资料严刑拷打，它自然就会被你捏出你想要的形状。
但这是否就是它未来的绩效表现？不见得。
例如你可能会碰到好几个礼拜都没有讯号。对你的条件来说很正常。
但如果之后好几个月都是这样，那就代表你的条件不见得有可复制性。
再来因为交易频率太少导致的交易样本太少会有什么问题？
标准误差=1 / (样本平方根)
你有一点算术概念就会发现，样本越小，标准误差就会越大。
你的绩效可能是刚好抓到离群值的交易结果，但不见得在统计上代表能稳定复制获利。
t Distribution也早就告诉你，你的参数用越多，相对自由度越低。
那你绩效的形状就越不会是常态分布，而不见得具有统计代表性。
故才会有人说Adequate Sample Size至少要大于30。
那么，你有必要加那么多东西吗？
你要筛掉不利的交易来提高胜率，这很正常。但做过头你也只是在过去资料
找到那段时间的最佳解，然而这不代表这也是未来的圣杯。
因为你只是针对过去资料严刑拷打出的最佳解，如果你没有悟出这个概念。
那你永远都会陷入overfitting的泥沼里面。
除非你想通了，你开始用其他方式来控制你的单笔风险。并欣然接受统计上
必然发生的亏损，不然你永远都在这里了。
成功的方法往往很简单，这是有它的道理的。
: 今年前两个月绩效如下
: https://i.imgur.com/E9UFaUZ.jpg
: https://i.imgur.com/eoLT3k8.jpg
: https://i.imgur.com/PzTFLOM.jpg
: https://i.imgur.com/Bny6fPW.jpg
: 想请问是因为遇到刚好大多头
: 还是这样的操作模式真的胜率比较高呢？
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