如果很紀律的用短中長期均線 5MA 20MA 60MA 120MA 240MA 週線 月線 季線 半年線 年線來看大家會怎麼管理部位跟現金的比例呢? 我嘗試去餵給Chatgpt 2018/8/27～2026/5/29的台指期貨歷史1分K資料 會抓這個區間是因為這是台指期夜盤制度開始後日K棒240MA成形的資料起點 請他重組回日K棒拉出這五條均線後會產生六個區域 設定的條件商品是十口小台指期 其目的是把倉位用口數切成十等分 可以化作每口視為10%水位 站上一條MA均線就得一分 測試結果如下 --------------------------------------- 版本一:最佳績效 NET 版 最佳配置是： MA 分數 小台口數 0 分 0 口 1 分 10 口 2 分 10 口 3 分 10 口 4 分 10 口 5 分 10 口 也就是： 只要 Close 高於任一條 MA，就直接滿倉 10 口。 只有 Close 跌破全部 5 條 MA，才清倉。 績效： 項目 結果 NET 17,948,850 MDD -2,577,950 RF 6.96 最終資金 24,948,850 調倉次數 83 平均口數 9.19 口 超過 10 口買入持有。 策略 NET MDD RF 10口買入持有 16,754,950 -3,448,500 4.86 最佳 NET 版 17,948,850 -2,577,950 6.96 差異： NET 多約 +1,193,900 元 MDD 少約 870,550 元 --------- 版本二:最佳 RF 版 賺賠比風險最小的版本 最佳配置是： MA 分數 小台口數 0 分 0 口 1 分 6 口 2 分 7 口 3 分 7 口 4 分 7 口 5 分 10 口 績效： 項目 結果 NET 14,950,570 MDD -1,884,875 RF 7.93 最終資金 21,950,570 調倉次數 479 平均口數 7.52 口 這版 RF 最高，但 NET 輸給最佳績效版。它比較像是： 弱多時先保留 6～7 口，不要完全滿倉； 只有全部 MA 都站上時，才拉到 10 口。 ------ 版本三:平滑化邏輯減倉 那最佳平滑版是： MA 分數 小台口數 0 分 0 口 1 分 6 口 2 分 7 口 3 分 8 口 4 分 9 口 5 分 10 口 績效： 項目 結果 NET 15,627,460 MDD -2,074,545 RF 7.53 這版介於最大 NET 與最大 RF 之間，執行上也比較直覺。 我會怎麼選 如果你的目標是 績效最大化： 用 0 / 10 / 10 / 10 / 10 / 10 如果你的目標是 RF 最大化、風險效率最好： 用 0 / 6 / 7 / 7 / 7 / 10 如果你的目標是 規則看起來最合理、每層都有差異： 用 0 / 6 / 7 / 8 / 9 / 10 -------------------- 結論: 依照歷史分K在Chatgpt用Python環境下的回測結果 只要扛的住 除了在指數跌破年線清倉 不然滿倉硬扛會比分段建倉跟不等量建倉的績效都要來的高 在上升區段為了避險會降低績效 當然這是撇開任何消息面的建倉方式 紀律性的只看均線機械式的操作 面對目前盤勢動盪下 想請教大家實務上要怎麼分批建倉跟降低水位減少心理壓力的 --

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