第十三章 单边趋势日过滤器突破系统
在第十章探讨单边趋势日过滤器用法时，我曾经简短地提到利用这个简单工具进行日内交易的一个早盘区间突破系统。本章中我将要详细探讨这种突破交易系统的设计、用户化定制和执行。
虽然这个交易系统把单边趋势日过滤器当作一个判断交易方向的工具，但是它与前面讲述的日内交易四步法却有着非常大的区别。当然，交易者可以把这两种交易系统放在一起使用。只需要小心这两种方法的区别即可。
就像我们以前曾经说过的，这个系统是一个按照单边趋势日过滤器预测的方向进行早盘区间突破交易的简单系统。如果过滤器为剩余的日内走势预报了一个上升趋势那么这个系统就在稍高于早盘区间高点的价位处设置一个做多入场单。相反如果过滤器为剩余的日内走势预报了一个下跌趋势，那么这个系统就在稍低于早盘区间低点的价位处设置一个做空入场单。
虽然这个突破系统看起来很简单，但是要想在实盘交易中有效地应用它却不太容易。就像应用其它任何交易系统一样，你必须决定何时在什么价位入场以及何时在什么价位出场。这些关键决策的优化微调对于整个交易系统的获利性有重大影响。
为了发挥这个交易系统的有效作用，交易者必须确定好下面四个方面的因素:
1 、突破时间
2 、出场策略
3 、止损设置
4 、股票选择(市场品种选择)
在第三章"人、价格、人性和胜算概率"中，我们曾经提到过不同市场品种对于同一指标参数会展示出不同的特性。充分理解这个系统在你所关注的市场品种日内走势中的特性对于你能否应用这个系统进行成功交易起着至关重要的作用。每一个市场品种对于一个给定的交易系统都会展现出它本身的特性。对于本章探讨的突破交易系统而言，不同市场品种之间的差异更加明显。对于我使用这个突破系统测试过的众多市场品种而言，它们在突破时间和出场策略方面出现了显著的差异。在本章后面的内容中，我展示了一系列柱状图，它们以图表的方式展示了不同市场品种在给定的突破系统参数方面表现出的明显区别。
一般情况下，那些价位高的、震荡特性强的市场品种容易在早盘区间的突破走势中形成强劲的波段，比较有利于这套突破系统获取有效的利润。那些日内振幅不大的低价品种通常表现不出大多数交易者在使用这套策略时期望捕捉到的走势。
在震荡特性较强的高价股票品种中，不同的品种之间在出入场点位和止损位的设置问题上也存在很大的差异。
为了充分展示这套突破交易系统的用法我将会在本节中使用尽可能多的范例图。交易者将会从这些范例中感受到在应用这套系统时全面了解个股特性的重要性。虽然我在这里展示的统计表和分析图涉及了很多大众经常交易的市场品种，但是市场中仍然存在着很多可以同样有效地应用这套系统进行交易的品种。如果交易者想针对自己所关注的市场品种创建一套有效的突破交易策略，那就请你认真学习领会本章范例的内容。
我首先要展示的是一种构建这种交易系统的方法，任何交易者在没有高级行情分析软件的帮助下都可以应用它来构建一套突破交易系统。我构建这套系统依据的是简单行情走势观察分析和一套符合逻辑的步步推进的方法。虽然程序化计算机系统在构建这种交易策略时是非常有用的，但是普通交易者完全可以靠一支铅笔、一摞白纸和一杯上好的咖啡来做到这一点。第十四章将仔细探讨自动化程序系统的发展和测试。为了展示这种系统的适应性，我选择了QLGC 股票的日内走势作为我们的范例。这只股票交易异常活跃。在2000 年过去的六个月当中，平均每日成交量达到两百六十五万股。它的震荡特性比较适合这套系统，在测试期间它的日内振幅区间也一直比较稳定，没有出现影响数据分析的极端走势。当然，我们这样说并不是建议读者去交易这只股票。我只不过是利用单边趋势日过滤器在这个股票日内走势中的表现情况来展示构建突破交易系统的过程而已。市场中存在着大量可以应用这种策略进行交易的股票和期货品种。
第一步: 设定突破时间
执行这个交易策略的第一个关键问题就是突破时机。我们必须确定在什么时候执行这种突破交易策略才是最有效的。
第一步就是要分析尽可能多的数据。要针对每一个时间节点或者时间段进行分析，统计计算出现早盘区间单向突破走势的交易日数量占所有统计样本交易日数量的百分比。
表13.1 展示的是突破时间统计分析表中的一行数据。虽然靠肉眼观察手动统计分析也能推算出这些数据，但是为了方便快捷，我还是在欧米茄交易站行情分析软件平台( Omega TradeStation platform) 上编写了一个简单的统计分析程序来专门做这样的工作。
这个表格中的延迟时间表示的是在开盘后多少分钟时间节点上做出这一行统计分析数据。本例中60 指的是60 分钟时间节点，也就是指开盘后第60 分钟结束时的那个时间点，对于美国东部时间来说就是10:30 。下一列的228 天指的是总共统计分析228 个交易日的日内走势数据。在这228 个交易日中，有162 个交易日(这相当于7 1. 05%) 的日内走势中出现了由60 分钟时间节点确定的早盘区间的单向突破走势，这个早盘区间指的是开盘后60 分钟日内走势形成的价格区间，单向突破指的是突破早盘区间高点后市场走势再也没有出现突破早盘区间低点的情况或者突破早盘区间低点后市场走势再也没有出现突破早盘区间高点的情况。在这162 个交易日中，有73 个交易日的突破走势属于早盘区间高点被突破的情况，有89 个交易日的突破走势属于早盘区间低点被突破的情况。另外，在整个228 个交易日中有32 个交易日(占比14.04% )没有出现任何突破早盘区间的走势，有34 个交易日(占比14.91) 出现了双向突破走势，也就是说在这34 个交易日内， 60 分钟时间节点后市场价格既突破了60分钟时间节点前日内走势的高点，又突破了60分钟时间节点前日内走势的低点。通过比较分析每一个时间节点对应的交易日百分比数据，我们就可以确定最适合突破交易策略的时间节点。
既然这样的话，那我们是如何知道60分钟时间节点对于QLGC 股票的日内走势而言是最适合应用突破策略的时间节点呢? 在目前这个点上，我们的确还不能确定这一点。这个时间节点只是我们为了在本书中展示单边趋势日过滤器的应用方法而假定的最佳时间节点。你将会在随后的内容中看到对于不同的股票或期货品种而言最佳时间节点有着很大的区别。为了得到适合QLGC 股票早盘区间突破交易策略的最佳时间节点，我应用前面提到的自动化统计分析程序对这个股票2000 年1 月1日到12月1日的日内走势数据进行了详细的统计分析。对于每个交易日我从15分钟时间节点开始分析，每隔5分钟产生一个新的时间节点一直到300分钟时间节点，对于每一个时间节点我都要把所有交易日的日内数据统计分析一遍。这就相当于在美国东部时间上午9: 45 到下午3: 30 期间内，每5分钟就应用一次突破交易策略，然后再根据这种交易的结果进行分析。表13.2 反映的是所有58个时间节点上突破交易的分析结果。
为了更直观地确定执行突破交易策略的最佳时间节点，我们把表13.2 中的数据绘制成了图13.1 。横坐标代表的是时间节点，纵坐标代表的是出现单向突破的交易日百分比。
从图13.1 中我们可以看出，在55 分钟到110 分钟时间节点区间内，我们的突破交易系统交易效果最好。图中的数字表明在大约70% 的交易日内，当日内交易进行到大约90 分钟的时候， QLGC 股票已经创出了日内的最高点或最低点，而且在随后的日内走势中，市场上出现了单向突破早盘区间的突破走势。
根据图13.1，我们现在可以得出这样的结论:我们应该在交易日开盘55到110分钟这个期间内进场执行早盘区间突破交易策略。为了把亏损风险限制在一个可以接受的范围内，我们必须更进一步确定我们的入场时机。由于在市场出现双向突破走势的时候我们的亏损风险最大，所以我们应当在双向突破走势出现概率最小的时候执行突破入场策略。
图13.2 展示的是不同时间节点上出现双向突破走势的交易日所占的百分比率。
从图13.2 中你可以观察到在55分钟到110分钟时间节点范围内出现双向突破走势的交易日百分比分布在16.5% 到7.5% 的区间内。这个百分比率是相当小的。从图13.1 中我们知道，时间节点参数可以在大约70%的交易日内为我们提供突破交易机会。同时图13.2 表明因出现双向突破走势而导致突破交易亏损的交易日比例不足17% 。
为了对比分析出现单向突破走势的交易日百分比和出现双向突破走势的交易日百分比数据，我把前面两张图中的轮廓线一起绘制在了图13.3 中。
从逻辑上讲，在这两条曲线之间的距离出现最大值的时间节点上执行突破入场策略时，我们成功抓住单向突破走势的概率最大，双向突破走势迫使我们亏损的概率最小。也就是说在这种时间节点上进行早盘区间突破交易时交易者成功获利的可能性最大。因此我们可以从图中看到在90分钟时间节点上执行我们的突破交易策略时成功捕捉单向突破走势的概率最大。
第二步: 确定出场策略
我们下面开始探讨构建突破交易系统的第二步。为了限定亏损或者及时获利出场，每一种交易系统都会设定好相应的出场策略。考虑到这一点，我们现在来观察一下同样的自动化统计分析程序给出的其它数据。
既然对于突破交易策略我们准备使用一个获利目标位进行止盈出场，那么我们就有必要确定单向突破走势的最大利润空间。有了这一点信息我们就可以确定在哪个时间节点上进行突破交易才能获取最大化的潜在利润。我们同样可以分别针对突破做空交易和突破做多交易确定最佳出场位。表13.3 中列出的QLGC股票日内走势统计数据为我们确定最有利的入场时机和潜在利润最大化的获利目标位提供了分析基础。
为了得出表中的数据，我们利用统计分析程序针对出现单向突破走势的交易日统计计算了交易者有可能获取的最大利润。对于向上突破早盘区间高点的情况，我们统计的是日内最高点到早盘区间高点之间的利润;对于向下突破早盘区间低点的情况，我们统计的是日内最低点到早盘区间低点之间的利润。在统计过程中，我们没有考虑任何成交价差可能带来的影响。
毋庸置疑，在实盘交易中，只有极个别情况下我们才能在日内最高点平掉多头头寸或者在日内最低点清空空头仓位。这种最理想的交易结果只是在我们对历史数据的统计分析中才能实现。交易者必须注意到这一点。这些潜在的利润空间代表的是突破交易系统可能实现的最佳结果。虽然我们永远不能期望我们的交易系统达到这样令人钦佩的结果，但是这些数据却给我们提供了欣赏突破交易潜在利润空间的机会。如果我们坚持在可能获取最大利润的时间节点上进行突破交易，我们就可能获取更多的利润。
当选择获利目标位的时候交易者一定要记住这些数据代表的是某一个时间节点上突破交易系统可能产生的最佳结果。我们不能期望我们的系统能做到这种地步。交易者在设定止盈位时一定要考虑到这一点。
仔细观察表13.3 中的数据， 你就会发现: 随着日内交易的进展突破交易系统可以获取的最大利润在逐渐缩水。因此我们要想为突破交易系统确定一个最佳时间节点，我们就必须在单向突破交易日百分比、潜在获利空间和双向突破交易日百分比之间做一个抉择。在这个权衡利弊的取舍过程中交易者的交易风格和风险承担水平再次发挥主导作用。每一个交易者都应该根据自己的偏好制定自己的突破交易策略。
第三步: 确定止损位
不论我们什么时候入场交易，我们都要设置好相应的止损位。对于本章探讨的突破交易策略，我的偏好是按照市场自身产生的支撑点和阻挡点价位设置止损位。我们在前面章节中对这个止损位问题进行过大量的探讨。
第四步: 股票选择
在本书的末尾你会看到一系列附录数据，这些数据涵盖了很多大众参与者经常交易的股票品种。这些数据是由本章提到的自动化统计分析程序统计出来的。你既可以从这些数据中看到个股对于突破交易系统展现出来的巨大差异，也可以参考这些数据构建自己的交易系统。
我也在下面的内容中为80只个股进行了详细的统计分析。这些股票都是各种各样的客户曾经请我帮他们分析的股票。它们在股市中也是随机分布的。表13.4 列出了这80只股票品种的代码。
图13.4 展示了整个数据库内的股票在不同时间节点上出现单向突破走势的交易日百分比数据。Y 轴的百分比数字反映的是80只股票的单向突破交易日百分比数据平均值。通常情况下，获利可能性最强的时间节点分布在开盘后65分钟到95分钟的时间范围内，这个期间出现单向突破走势的交易日百分比最大。
从这张图中，我们可以获得大量有价值的交易信息。
首先，你可以看到，对于这80只股票而言，75% 的交易日在开盘后90分钟内出现日内最高点或最低点。
另外，我们还可以确定在这75%的交易日内，开盘90分钟后剩余的日内走势中至少会出现一个新低点或一个新高点。
我们也可以说单边趋势日过滤器在预测单向突破走势方向时的准确率接近75% 。
现在我们来观察一下整个股票群在单向突破交易日的潜在利润空间。如图13.5 所示。
这张图反映的是80只股票在不同时间节点上出现早盘区间高点突破交易和低点突破交易的平均次数。
仔细观察这张图你就会发现我们的突破交易系统在做空交易上产生了更多的交易机会。认真分析本书附录中的数据你就会看到在整个统计分析期间做空突破交易潜在利润空间一般都大于做多突破交易。虽然我们可以把产生这种现象的一部分原因归结于纳斯达克市场的熊市环境，但是我个人的观点认为不论整体市场是处于熊市还是牛市，做空交易通常情况下都具有较强的获利性。
大多数人在交易的时候，特别是交易股票的时候偏向于进行做多交易。我们都喜欢做多。这就造成了在市场出现剧烈下跌走势的时候更可能会引起恐慌性抛盘特别是对于那些神经紧张的没有经验的交易者而言。正是由于这个原因，伴随下跌突破而出现的市场走势经常会更加剧烈和残忍，通常会把市场价格打压到基本面因素认为比较合理的价位下面，至少在短期内会出现这种现象。因此尽管市场可能会随后立即认识到这一点，马上开始从超卖区出现反弹，但是仍然会在行情图上留下一个剧烈的向下刺探走势。很多这种交易日的日内走势会收复失地，也经常出现收盘价最终高于开盘价的情况。
有一点值得提醒的是，虽然我们的做空突破交易存在更大的潜在获利空间，但是这并不意味着市场价格会一直停留在低位。很多出现这种大幅潜在做空利润的交易日都是在市场价格突破早盘区间低点时出现了剧烈下跌的刺探走势然后市场价格立即出现了反弹上涨走势。考虑到这一点，在这种剧烈刺探走势出现的时候，交易者要么及时获利了结，要么把止损位设置在距离市场价格更近的位置。
图13.6 展示的是整个股票群在每一个时间节点上出现单向突破、双向突破和无突破的交易日天数统计数据曲线。
在15分钟时间节点上，交易者很难确定当前的市场高点或低点是不是这个交易日的最高点或最低点。因此你可以看到无突破交易日天数数据曲线在刚开始的时候比较接近于0值。这说明的是几乎没有哪一个交易日会在开盘后如此短的时间内就形成日内的最高点或最低点。随着日内交易的进展日内走势形成的区间高度也在不断扩大，元突破交易日天数数据曲线也逐渐稳步上升。随着日内交易价格区间的逐步扩大，日内走势中已经出现的最高点和最低点成为这个交易日最高点和最低点的可能性越大，剩余日内走势出现突破前期最高点和最低点的可能性越小。
对于双向突破交易日天数数据曲线来说它随着时间节点的逐渐推移出现的情况与无突破交易日天数数据曲线刚好相反。由于早期时间节点对应的日内价格区间相对于整个交易日的价格区间来说是比较狭窄的，因此在这些时间节点上出现双向突破走势的交易日天数数据较大。随着日内交易的进展和价格区间的拓展，剩余日内走势出现双向突破的可能性越来越小。
单向突破交易日天数数据曲线与图13.4 中的图形走势类似。这条数据曲线展示的是在不同时间节点上出现单向突破走势的交易日天数数据。
同样，我们可以看到在双向突破交易日天数数据曲线和无突破交易日天数数据曲线的交叉点上，单向突破交易日天数数据曲线对应的数值最大。因此在不考虑其它因素的情况下，这个根据80只股票超过11个月的日内走势历史数据绘制出来的曲线图再次证实了我们关于早盘区间突破走势和日内走势的最高点或最低点很早就已经出现在市场中的理论。
在你逐渐熟悉这种统计分析图的过程中我们提醒你不要忘记这种图是根据80只股票的日内数据绘制出来的。图中的数据是80只股票数据的平均值。这里面比较重要的字眼是"平均值" 。我们以前曾经多次提过，对于任何一种给定的交易系统每一只个股都会展现出自身的特性。图13.7 展示了不同股票对于同一系统参数出现的不同反应。
把前面提到的80只股票按照字母表顺序进行排列，我们选取了前31只股票。我们在图13.7 中给制了在60分钟时间节点上每一只股票突破做多交易潜在的最大利润平均值。你可以观察到，即便是在这么少的样本数据上，个股突破交易的平均利润也出现了将近10倍的差距(从ALA 股票的0.70 美元到CHKP 股票的6.84美元利润) 。
图13.8 展示的是这31 只股票在60 分钟时间节点上出现单向突破走势的交易日百分比。
从图13.8 中你可以看到ALA 股票出现单向突破走势的交易日百分比为 70% ， CHKP 股票出现单向突破走势的交易日百分比为 75.82% 。但是如果你把阁13.7 与13.8 进行对比分析你就会发现虽然这两只股票出现单向突破走势的交易日百分比相差无几但是CHKP 股票的突破做多交易潜在利润却远远大于ALA 股票的相应利润。
这里的统计数据再次表明，不同市场品种对于同一系统参数的反应情况会出现很大的差异。它说明交易者有必要针对自己关注的市场品种进行相应的交易系统参数设置。请不要期望同一种交易系统参数设置可以成功地交易所有股票。
本章内容回顾
1. 单边趋势日过滤器具有另外一种用途:它的数据可以用来构建一套突破交易策略。
2. 在设置突破交易系统的各种参数时，仔细观察分析历史数据是相当重要的。
3. 对于本章关注的突破情形，不同股票会出现不同的反应。
4. 具有广泛代表性的股票群数据表明大多数交易日的最高点或最低点在日内交易的早期走势中就已经出现了。