About Algos
指標"Lγieta Algo strategy" & "Lγieta Algo Labels" 概論
對於第一次讀這個文章的人，先說明:
以下指標僅能用於Tradingview 的平台，以及藉由Strategy Tester(策略測試器)進行回測，透過它來簡易分析量化回測的交易結果。
(2025-03-28 更新並修正關於Algo 7的特性解釋)
各個Algo的特性:
Algo 1, 3, 5: 是屬於CTA/動能策略，而當中Algo 1與Algo 3,5的差異在於Algo 1是目前市場上較為主流的算法，Algo 3,5則是較為早期的CTA算法，但三個算法至今都仍有機構在使用。
Algo 2: 是短時間區域轉折的算法。
Algo 4: 是專門拿來撈底/摸頂的算法，特別適用於長期趨勢向上的商品，能夠幫助優化進場時機，進而提高 alpha。但仍需考量市場結構變化及策略適用性。
Algo 6: 是針對SPX特性的算法，當中結合Algo 1,4的部分特性。
Algo 7: 善於處理盤整區的算法。
Lγieta OSCS strategy: 結合Oscillator Indicator(震盪指標)和其餘參數開發出來的算法，在相同時間週期之下，與其餘Algo相比，訊號較少。
在假設知道商品價格的趨勢和整體環境下，搭配Algo指標可以找到較為合理的入場點。當然，每個人都有自己的交易系統，所依據的方式不盡相同，Algo指標不太像是”信仰"不可質疑、驗證，事實恰恰相反，當中充滿著數學和概率，說明著: 沒有最好的Algo，只有最適合自己和商品調性的Algo，共勉之。
具體操作第一步是新增指標"Lγieta Algo strategy” or "Lγieta Algo Labels"
兩者差異為:
此處先選用”Lγieta Algo strategy”，做多商品: AAPL ，當作範例，
可以看到時間範圍內，符合Algo 6的訊號，一一列出，並且可以依照交易編號#，來找尋合適的進場點，進場當下要考慮的參數很多，若能搭配GEX使用，是最為匹配的方法，而不是當下只奉Algo為圭臬。
設定上述條件參數後，可知道在哪種環境下Algo跳出的次數較多，我們將進一步探討，與其關係。
放大紅色和綠側區域來看與回測概要圖相比，不難發現在交易編號#2、交易編號#4、交易編號#24的這三筆交易是虧損的，但可以發現在後續多頭行情中，也沒有被甩下車。
當中要留意的是紅色標記處，因為Tradingview回測系統變數是first in, first out(FIFO)處理方式，所以儘管圖表上的操作邏輯是符合我們的設定，但是統計結果不完全相符，還請多留意。
接者觀察橘色區域與回測概要圖相比，雖然只有交易編號#9有虧損，但是整體持有時間與前面兩個區域相比，減少許多。這對於想要持有較長時間的人來說，這種環境就需要額外的條件來幫忙過濾或是調整持有時間，做法就是要理解當下的GEX環境和趨勢。
Algos的搭配使用
使用Algo 4,6 來搭配，進行放空，回測時間:2022-01-01 to 2023-01-01
Algo 4的特性是撈底/摸頂，Algo 6是針對SPX特性的算法，當中結合Algo 1,4的部分特性。結合在一起使用就是:我想要知道”摸頂"的大概位置，然後加上"針對SPX的精準打擊”
在用Algo 4 + Algo 6的策略後，還是會遇到被嘎空的行情，像是上圖中2022-06-16 to 2022-08-18這段時間，那麼當中的差異不單是光靠Algo能完整解釋，其中包含了GEX環境和季節性(Seasonality)的影響。
但是我們還是能理出個輪廓，關於使用上可以:
針對要操作的商品，挑選適合的Algo調性 or 針對擅長的Algo調性，來挑選合適的商品
觀察回測的結果，對於時間範圍內，發生MDD和 Max Run-up的位置，去比較當下環境的變化
針對同一商品，可能發展出不同時期的操作策略(像是: Algo 1+4 , Algo 4+6 ….)
搭配當下的環境條件配合適合的策略，適時的區分出趨勢盤、盤整
總結，因為停利/損點都被固定在回測系統，所以操作當下的條件，很有可能與過去的回測環境不同，進而造成使用上的落差感。
我想說的是交易是活的，利用”Lγieta Algo strategy” or “Lγieta Algo Labels”，都是為了找尋較”合理的進場點”，回測數據:勝率、獲利因子、最大資本回撤(MDD)、總損益，都是依照固定的模組參數進行回測，但是進場的當下，停損/利都是要依當時的環境條件來做調整，使用Algo上還是要基於某些特定的條件、趨勢都滿足後，加上當時有Algo 信號才是最合適的進場時機。
補充: Algo當初開發的時間週期為日K，但是不代表其他時間週期就不能使用。而是隨著時間週期的改變，需要調整額外的進場條件才能避免使用上的落差感，尤其是在越短的時間週期內操作，越容易出現"噪音”。