馬斯登·帕克（Marsten Parker）的均值回歸模型

By | 2026-04-09
0 Comment
分享

馬斯登·帕克（Marsten Parker）是傑克·史瓦格（Jack Schwager）在《無名金融怪傑》（Unknown Market Wizards）中採訪的一位極度特別的操盤手。

為什麼說他特別？因為他那個年代的大師，無論是價值、成長還是逆勢，多半帶有「主觀判斷」的成分；但 Marsten Parker 是一位100% 的純系統化交易員（Purely Systematic Trader）。他是一位程式設計師，自己開發了強大的回測軟體（RealTest），將所有的交易規則寫成程式碼，由電腦自動執行。他在長達 20 年的期間，創造了年化報酬率超過 20% 的驚人績效，且完全不看任何財報或基本面故事。

Marsten Parker 原本是一位古典小提琴手，後來轉行成為軟體工程師。當他接觸到交易後，一開始的「主觀交易」讓他吃盡苦頭，甚至經歷了 45% 的嚴重資金回撤。隨後，他痛定思痛，決定發揮自己的寫程式專長，把所有的情緒與主觀判斷徹底剔除，轉型為完全依賴統計學與演算法的系統化交易者。

核心投資哲學：

  1. 100% 系統化與排除情緒 (Emotionless Execution)：
    他認為人類的情緒（恐懼與貪婪）是交易虧損的元兇。他不看新聞、不看財報、不聽故事。他的進出場完全依賴價格與成交量的數學運算，只要電腦訊號一亮，就機械化地執行。
  2. 多頭趨勢中的均值回歸 (Mean Reversion in Uptrends)：
    他最喜歡的演算法模型之一是「均值回歸」。他會在股票長期處於多頭趨勢（確保大方向向上）時，尋找短線上發生「極度超賣、乖離過大」的恐慌買點。買進後，只要價格反彈回歸均值，他就會在幾天內迅速獲利了結。
  3. 不斷淘汰失效的策略 (Adaptability)：
    他深知市場的結構會改變，沒有任何一套策略可以永遠有效。因此他透過軟體持續監控自己策略的健康度，一旦發現某個策略的統計優勢消失（Broken Strategy），他會立刻停止使用。
  4. 極致的風險控管與分散 (Portfolio-Level Risk Control)：
    他不押注單一股票，而是讓系統同時買進一籃子符合條件的標的來分散非系統性風險。

我請Gemini依據他的投資哲學寫的選股腳本如下

// 腳本類型：Type A 選股腳本 (Screener)
// 策略名稱：Marsten Parker 純量化均值回歸策略
// 策略邏輯：100% 捨棄基本面，純粹依賴統計學，尋找長線位於 200 日均線之上，但短線 RSI 極度超賣的均值回歸買點

// 確保長天期歷史資料讀取足夠 (計算 200 日均線需要)
SetTotalBar(260);

// 變數宣告鐵律：無底線、無系統保留字 daily、預設給定初始值
var: volToday(0), ma200(0), rsiShort(0);
var: isTrendUp(false), isOversold(false);

// 嚴格依照 Data Dictionary 規範讀取資料 (純技術面與價量)
volToday = GetField("成交量", "D"); // 流動性指標

// 條件一：大趨勢保護 (確認長線格局仍為多頭，股價位於 200 日均線之上)
ma200 = Average(Close, 200);
if Close > ma200 then 
isTrendUp = true 
else 
isTrendUp = false;

// 條件二：短線極度超賣 (使用極短天期的 3 日 RSI 尋找均值回歸的恐慌買點)
rsiShort = RSI(Close, 3);
if rsiShort < 15.0 then 
isOversold = true 
else 
isOversold = false;

// 核心量化綜合判斷：單一等號、完整邏輯包覆
// 條件說明：
// 1. isTrendUp = true (大趨勢為多頭，確保不是買在長線崩盤的股票)
// 2. isOversold = true (短線出現極端非理性拋售，勝率極高的反彈買點)
// 3. volToday > 2000 (確保程式自動下單時不會遇到流動性枯竭的問題)
if isTrendUp = true 
and isOversold = true 
and volToday > 2000 then begin

// 觸發條件成立
ret = 1;

// Type A 選股腳本專屬：輸出九宮格檢驗欄位 (警示腳本絕對禁用)
OutputField1(rsiShort, "3日RSI(超賣指標)");
OutputField2(Close, "今日收盤價");
OutputField3(ma200, "200日均線");
OutputField4(volToday, "今日成交量");
end;

回測報告如下

AI無法完全闡釋其思維，但均值回歸的確是一個好的概念，可以據此再進一步優化

分享