Author Archives: 發財橘子

預估漲跌幅%!

這裡很重要的一件事: 這種預估方法是利用歷史資料統計出來的結果,有點像是天氣預報一樣,不可能出現今天收盤就是會漲個幾%的這種情況!
呈現的概念會是: 降雨0 mm 機率是 80%, 降雨100mm以內機率是20%,這樣我們就能推斷出來說:喔~ 今天很有可能會是個大晴天,如果有雨,也只是飄一點點!
這樣一來至少我們就知道說應該是不用帶雨傘出門!但是,絕對不是說,今天不會下雨ㄟ! 這就是預測原理,各位看官要能理解這點才好往下看下去耶!
有了這樣的概念,我們可以拿一個最初步的方法來統計,就是把昨天的漲跌和今天的漲跌統計一下! 看昨天漲跌了N%的時候,今天會漲跌M%? 先把漲跌分門別類一下,跌超過6%為一個Level,然後跌5~6%每1%往上推就一個Level,一直到上漲超過6% ,一共14個Level,分別給編號!
好了那我們就可以用昨天的漲跌幅去找Level,再看看今天的Level落在哪!! 全部統計起來以後,我們就有一個歷史資料庫囉! 當然,這個資料如果找越久,採樣越多,資料就越客觀,用個5年資料來看的話,資料讀取要設定1300,最大引用設定1,接下來就可以看腳本畫出來的圖囉!

array:Run[15,15](0);
var: xLevel(0),i(0),sumx(0),qLevel(0),MaxCount(0);
if C[0]/C[1]-1 < -0.06 then xLevel = 0 else
if C[0]/C[1]-1 < -0.05 then xLevel = 1 else
if C[0]/C[1]-1 < -0.04 then xLevel = 2 else
if C[0]/C[1]-1 < -0.03 then xLevel = 3 else
if C[0]/C[1]-1 < -0.02 then xLevel = 4 else
if C[0]/C[1]-1 < -0.01 then xLevel = 5 else
if C[0]/C[1]-1 < 0.00 then xLevel = 6 else
if C[0]/C[1]-1 < 0.01 then xLevel = 7 else
if C[0]/C[1]-1 < 0.02 then xLevel = 8 else
if C[0]/C[1]-1 < 0.03 then xLevel = 9 else
if C[0]/C[1]-1 < 0.04 then xLevel = 10 else
if C[0]/C[1]-1 < 0.05 then xLevel = 11 else
if C[0]/C[1]-1 < 0.06 then xLevel = 12 else xLevel =13;
Run[xLevel[1],xLevel]+=1;
sumx=0; MaxCount=0; qLevel=-1;
for i = 0 to 13
begin
sumx+=Run[xLevel[1],i];
MaxCount =MaxList(Run[xLevel[1],i],MaxCount);
if MaxCount = Run[xLevel[1],i] then qLevel =i;
end;
Plot1 (100*Run[xLevel[1], 0 ]/sumx,"下跌超過 6%機率");
Plot2 (100*Run[xLevel[1], 1 ]/sumx,"下跌5~ 6%機率");
Plot3 (100*Run[xLevel[1], 2 ]/sumx,"下跌4~ 5%機率");
Plot4 (100*Run[xLevel[1], 3 ]/sumx,"下跌3~ 4%機率");
Plot5 (100*Run[xLevel[1], 4 ]/sumx,"下跌2~ 3%機率");
Plot6 (100*Run[xLevel[1], 5 ]/sumx,"下跌1~ 2%機率");
Plot7 (100*Run[xLevel[1], 6 ]/sumx,"下跌0~ 1%機率");
Plot8 (100*Run[xLevel[1], 7 ]/sumx,"上漲0~ 1%機率");
Plot9 (100*Run[xLevel[1], 8 ]/sumx,"上漲1~ 2%機率");
Plot10 (100*Run[xLevel[1], 9 ]/sumx,"上漲2~ 3%機率");
Plot11 (100*Run[xLevel[1], 10 ]/sumx,"上漲3~ 4%機率");
Plot12 (100*Run[xLevel[1], 11 ]/sumx,"上漲4~ 5%機率");
Plot13 (100*Run[xLevel[1], 12 ]/sumx,"上漲5~ 6%機率");
Plot14 (100*Run[xLevel[1], 13 ]/sumx,"上漲6~ 以上機率");

布林通道指標

前兩天看到了週刊上一個成功的投資故事，故事的主角先前不管透過基本面，技術面，在股票操作上一直都是虧錢，後來他覺得採取科學的精神，透過統計學常態分配的原理，用兩個標準差做為他進出的依據，他的邏輯是股價的波動也是一種常態分配，有95%的機率股價會落在平均值加減兩個標準差的區間裡，所以如果股價突破兩個標準差，就算是超漲，可以獲利了結，跌破兩個標準差，那就是超跌，應該逢低承接。他說自從他改成使用這種統計上的操作方式，長期都能獲利。
這位老兄找到的聖杯，其實就是技術分析上常有人用的布林通道(BBand)
我用XS的腳本跟大家做個說明
在XS裡頭有一個BollingerBand的函數，這個函數的腳本如下:

Input: price(numericseries), length(numericsimple), _band(numericsimple);
BollingerBand = Average(price, length) + _band * StandardDev(price, length, 1);

意思是說BolingerBand是移動平均加上N個標準差。
然後我們用以下的腳本在畫布林軌道線

input: Length(20), UpperBand(2), LowerBand(2);
variable: up(0), down(0), mid(0);
SetInputName(1, "天數");
SetInputName(2, "上");
SetInputName(3, "下");

up = bollingerband(Close, Length, UpperBand);
down = bollingerband(Close, Length, -1 * LowerBand);
mid = (up + down) / 2;

然後畫出up,down,mid三條線，這樣就可以符合這位老兄的操作心法了，我把它畫在加權指數上，其結果就如附圖
為了讓大家可以很簡單的了解投資標的目前所處的位置，我們可以根據這三條線，作出以下的定義
1.股價接近或突破up，代表過熱
2.股價接近或跌破down，代表超跌
3.股價跌破down之後，回頭穿越down，代表反彈
4.股價突破mid代表翻多
5.股價突破up後跌破up代表拉回
6.再跌破mid後代表翻空
如此一來，我們就可以很清楚的標示每一檔個股目前的狀態，以及對應的操作策略。
XS的好處就是每次在報章雜誌上看到別人的操作秘訣，我們總能寫出一個對應的腳本來變成自己的操作策略。

粒子學說指標

我們都知道空氣中存在著氧分子和氮分子,這些分子其實是存在空間中的小粒子,雖然看不到,不過會因為地點,氣溫和高度的不同,使得分子中蘊含不同的能量,我們呼吸起來的感覺也就不一樣！就好像在喜馬拉雅山上呼吸起來特別困難,因為空間中的氧粒子密度低!
嘗試著把這樣的概念應用到時間序列裡,我們把最近的100根K棒拿來當做是個股最近一段時間的”狀態”表徵,然後建立起一套評估標準,看看這檔股票的”活力”是不是足夠!
1. 方向度:收盤價在K線上有三種收法,1.C>C[1] 上漲 2.C=C[1] 平盤 3. C C[1] 的個數 CountIf(C>C[1],100) 看看得了幾分
2.熱絡度:成交量也是相當重要的一環,我們用成交值當基底,看看有幾期成交值比起來會在平均之上
countif( GetField(“成交金額”) > average(GetField(“成交金額”),100),100)
3.波動度: 股價除了要有方向,交投要熱絡,當然波動要夠也是必需關注的! 在100期中有幾期的波動大於平均波動可以這樣寫 CountIf( (H-L)> average(H-L,100),100)
上面這三個值可以看得出來多數情況下應該都會是50左右,所以我們把50當做是一個常態! 150分就是一個常態的中點,最後我們把上面三個值加起來減去常態的150,寫成下面腳本

var:Dirt(0); Dirt = CountIf(C>C[1],100);
var:Heat(0); Heat = countif( GetField("成交金額") > average(GetField("成交金額"),100),100);
var:Vola(0); Vola = CountIf( (H-L)> average(H-L,100),100);
var:Eng(0); Eng = Dirt+Heat+Vola-150;

//指標
plot1(Dirt,"方向度");
plot2(Heat,"熱絡度");
plot3(Vola,"波動度");
plot4( Eng,"能量");

//警示
if Eng >0 and Eng[1] =< 0 then ret=1;

我們知道開車要往反方向走的時候一定要先停車,調頭,再加速,粒子也是相同,都會有持續期,所以我們可以看到圖上的能量分數都會比較穩定不會變來變去! 所以我們可以拿來當警示條件設到策略雷答達中! 看台積電昨天就是剛剛好能量轉正呢! 今天走勢就很容易可以猜得出來!! 是不是很簡單呢?

原子激態法找即將爆發個股

幾天前交易所宣布新制,放寬台灣普通股漲跌幅限制,大家該不該因此對行情有所期待呢? 答案很明顯!
我們知道加權指數成份股中1成的股票經常佔全部8成的成交量,而這1成的股票,大多都是大型股,一整年都不知道會不會看到一次漲停板或跌停板? 而其它冷門的股票漲跌停出現時相對的風險也會大大提高!
對於一個投資者而言,獲利是來自股價波動,而不是股價限制,不然的話,去做美股就好了,因為如果照這個理論,只要沒有漲跌停限制的股票大家都會賺翻了!
而股價波動的來源,其動力主因當然是公司營運狀況,或說財報表現!不過今天我們要提供另外一種預測方法,讓我們找到會出現波動的股票!
先解釋一下原理:我們知道原子是由一個核心和許多電子所組成,一般狀態下,原子會是一個穩定狀態,電子會繞著核心轉呀轉! 有些正旋有些逆旋,就像股票一樣,股價很穩定,有時候出現漲,有時後出現跌!
科學家看這樣很沒搞頭.想弄點事來做!有個方法,我們稱之為”激態”,是把一個電子往這個原子打,這個時候有趣的事就發生了,因為原本的轉的好好的,多了一個電子後整個原子就”激”起來了! 哇! 有點像是吃了大補帖一樣生龍活虎想做些啥事! 這時後科學家就能從後面偷笑了!
股價也是,原本一檔價格平穩的個股,要怎麼樣讓它達到”激態”呢? 就是打個電子下去啊! (砸錢) 那要多少錢才夠呢? 當然跟個股的大小有關囉!
我們利用下面的警示腳本在策略雷達中洗所有普通股的Tick資料

variable:Dv(0),;
if date Date[1] then begin Dv=v; end else begin
if date = currentdate and time 0.05 and
(dv+v)*1000/q_CurrentShareCapital > 2/1000 and
v*1000/ q_CurrentShareCapital > 2/10000 then ret=1;
dv+=v;
end;

會看到有趣的事喔! 我們找到我們要的波動了!!
昨天跑出來個股,平均振幅高達3.5%!! 上漲者平均漲幅 3.1%!~ 下跌者平均跌幅2%!! 真是太神奇了,加權指數幾乎沒波動ㄟ!! 快來試試吧! 不要告訴別人喔!!

多方強力發動首選‬

我們都知道開盤價是一個很好的多空力參考價! 而要怎麼利用的方法我們之前也提過很多不同類型!今天要介紹的是一個短期多方強力發動的典型,屬於快速賺到價差的短進短出法,使用上最好是能搭配XQTrade讓訊號跳出來以後能快速下單,這樣才比較能迎刃有餘的抓到每個機會!
這個警示腳本如下請搭配日線

var:High3(0),High5(0);
High3 = highest(high[1],3);
High5 = highest(high[1],5);
condition1= Close > Open and Open > High3 and Close >High5;
if condition1 =true and condition1[1] =false and volume >100 then ret=1;

第一步 var:High3(0),High5(0); 先設兩個變數分別記3天和5天的高點
High3 = highest(high[1],3); 就是把過去3天昨天前天大前天這三天的最高點存到我們剛剛設定的變數裡!
同樣的High5再做一次把昨天到五天前的最高點記錄到High5裡!
接下來就可以開始判斷!
condition1是一個是非變數,如果後面的判斷式全部都是成立,那就會是True(是)!
第一個判斷點是今天的 Close > Open (現在的收盤價(現價)要大於開盤價)
第二個判斷點是今天開盤價要大於前三天最高點 Open > High3
第三個判斷點是現在的收盤價(就是現價)要大於前5天最高點 Close > High5
這三個式子都成立的時候condition1就是為TRUE, 因為我們要找的是剛剛發動的個股,
所以昨天一定沒有這個情況,要加上condition1 =true and condition1[1] =false 即今天發生了,可是昨天沒發生! 加個量至少要100張就可以回ret=1; 表示馬上提醒我!!
這可以找到什麼樣的個股呢?我們先看一下華新科是哪一天跳出來的!再來看看今天跳出了什麼個股!大家可以追蹤驗證一下喔!!

歷史沈降法

有的時候就是需要等待! 但是聰明的人不會讓等待成為空白!
以前在實驗室常常會有這樣的需求,做液態層析時,得把原始的樣本品倒入一個管柱裡面,然後開始漫常的等待!這個樣品會從管柱的頂端慢慢往下流,最下面拿個杯子接我們要的東西! 通常做完一輪都要好幾個小時!
這時候如果就在管子前面等待,真的很悶! 所以通常都會找點事情做,譬如說再開一個管子來做,這樣事情就會變得有效率一些!!
這有點像買股票,看好了某一檔個股,買進以後可能就得面對漫長的等待,等到結果出來,也不知道是什麼時候了!! 如果看盤只能一直觀察著少數幾檔股票,等待著行情發動! 那消耗掉的時間真的是在消磨生命!
所以做XS策略是非常有必要的! 研究好了一個策略讓它每天自動跑! 然後就可以做下一個策略! 把時間可以有最大的運用!
因為知道在股票發動前的等待很痛苦,所以我們研究了一個方法,讓股價在沉澱一段時間後瞬間發動時,可以馬上抓到快速正要起漲的價位,當然最好也是要配何XQTrade直接點擊下單,這樣才能最有效率!!
今天我們把等待當做是一個門坎,因為大部份的人都沒辦法等待,所以可以利用XS去等待,那已經贏過一大票人了!! 我們先把這個方法稱為粒子沉降法,這有點像是我們在河水裡要抓魚的時候一樣,當我們踩進水裡,整個溪底的淤泥都會攪成一團,讓河水變得混濁,這時候要抓魚就很困難了,因為我們根本不知道魚在哪!? 所以得靜靜等候,等到泥巴都沉到底水面恢復能見度的時候再準備下手!
等待河水恢復清徹就是等水中的大顆粒子沉降到底,我們寫成腳本:
第一步我們先來倒裝一下,要創新高的股票才會入選,這樣資源可以節省一點!

variable:NewHigh(false); Newhigh= C >highest(h[1],20);

再來就是當創新高後我們才去算看看是不是粒子沉降了! 這裡我們把每天的平均高低點差當做是沉降的標準,差很大就是還浮很高,差越小就是沉很低了! 加上第一步的條件和成交量至少一百張:

if newhigh and volume>100 and
average(h[1]-L[1],3) < average(h[1]-L[1],5) and
average(h[1]-L[1],5) < average(h[1]-L[1],10) and
average(h[1]-L[1],10) < average(h[1]-L[1],20) then ret=1;

這樣就可以了! 用日線搭配全市場個股票! 當這樣的條件發生時,有個好處是即便是很大的股票也會適用,看一下統一實! 股本一百五十億的股票照樣漲停板ㄟ! 快點試試吧!!

積極勁道指標

如何判斷是一日行情還是來真的?
有些長期不大動的冷門股，動起來一開始會讓我們很糾結，因為這種股票常常不動則已，一動就是一大段，但當我們發現它開始動的時候，往往又追不下手，因為我們又怕這只是一日行情，去追的時候又會愛到最高點。所以我們常常在尋找一些方法，看看能不能在開始發動的第一時間，就知道這不是一日行情。
朋友介紹我用勁道指標來解決這個問題

勁道指標是由知名交易專家、心理醫生 亞歷山大·艾爾德（Alexander Elder） 研發的一種技術指標。它最大的特色在於同時結合了價格變動的方向、幅度以及成交量，旨在衡量市場中「多頭（買方）」或「空頭（賣方）」推動價格前進的真實力量。

Force Index = (Current Close – Previous Close) * Volume

方向（Direction）： 如果收盤價高於昨日，數值為正；反之為負。
幅度（Extent）： 價差越大，代表推動力越強。
成交量（Volume）： 成交量就像「燃料」，成交量越大，代表該方向的共識越高，力量也就越大。

2. 平滑化指標

為了過濾雜訊，通常會對原始值取 指數移動平均（EMA）：

短期（通常為 2 日）： 用於捕捉極短期的超買/超賣與入市機會。
長期（通常為 13 日）： 用於確認中期趨勢的延續性。

強力指數的三大支柱

價格方向： 決定了力量是來自買方（正數）還是賣方（負數）。
變動幅度： 衡量推動的深度。如果價格大漲但成交量小，強力指數不會上升太多；反之，若價漲量增，則代表強勁的買力。
成交量： 檢驗市場參與者的誠意。只有帶量的突破，其強力指數才會爆發。

如何解讀與應用

1. 趨勢確認（13 日 EMA）

當 13 日 EFI 位於 0 軸上方：代表多頭主導市場，上升趨勢健康。
當 13 日 EFI 位於 0 軸下方：代表空頭佔優，處於下降趨勢中。
穿越 0 軸： 是趨勢改變的潛在訊號。

艾爾德認為，單看價格變動是不夠的，必須觀察有多少成交量支持這股動能，才能判斷趨勢的強弱。

我照著這個想法寫了一個腳本如下:

input:days(13);
value1=GetField("外盤量");
value6=getfield("內盤量");
value2=volume*(close-close[1]);
if value6<>0
then value7=(value1/value6)*volume*(close-close[1]);
value4=average(value2,days);
value5=average(value7,days);
plot1(value4,"勁道指標");
plot2(value5,"積極勁道指標");

勁道指標的概念是把當天的成交量乘以今天收盤跟昨天收盤的價差，然後取13日移動平均。
我又創了一個積極勁道指標，是用外盤與內盤比來作成交量的加權因子。
然後我們會發現一旦個股載浮載沈時，這兩個指標會在零附近幾乎成一直線，一旦行情真的來了，兩條線都會開始往上衝，然後積極勁道指標還衝的比勁道指標快。
各位不妨用這樣的概念再進一步創造自己的獨家秘技，我自己使用起來，覺得這一招用在中小型冷門股，在盤中洗價，是真的可以在第一時間找到衝出去的股票。

xslope速度指標

開車這件是對許多人來說是一件在自然不過的事了! 上車,發動,踩油門,加速,踩剎車,停止,倒車…當我們開在一條筆直的馬路上時,一定會有加速減速的動作,如果是要倒車,則是一定要速度減到0停下來了以後,才能進R倒退檔往後退!
這些基本動作其實都是很基礎的物理學原理,在股票市場上也可以利用這樣的原理來判斷者檔股票現在的”狀態”在哪? 有一點很重要的是:減速和反向不是同一件事喔!開車的時後踩了剎車,車子還是會繼續往前進的,只是前進的速度慢了點,方向並沒有改變!!
再來我們必需很明確定義出每個狀態的計算基礎,譬如說現在是往南或往北(漲或跌),速度快或慢,加速或者是減速!?
有了XS以後要算出這些東西可以說相當簡單,用下面一行

var:Xslope(0); Xslope = linearregslope((H+L)/(H+L)[20],20);

就可以找出現在股價的速度了!! Xslope 正的就是上漲,負的就是下跌這個linearregslope 就是讓我們找出這一段期間的股價變化趨勢第一個輸入是資料 .用(H+L)/(H+L)[20] ,是現在高低點平均除上20期前的高低點平均,這樣所有股票都會被標準化而不會有難以判斷的情況第二個輸入是期數,我們利用最近20期(日)來看! 我們先利用指標來作圖

plot1(Xslope,"方向速度" );
plot2(Xslope-Xslope[1],"速度變化");

從東貝可以明顯看到,這檔股票在前幾天就已經轉向往上,且速度持續增加,大喇喇的表明就是要衝了!!
寫成警示的話,可以這樣寫:
{警示腳本}

if Xslope cross over 0 and Xslope-Xslope[1] > 0 then ret=1;

可以看到下面這些股票都是才正要開動的喔!

F-Score選股法

在價值投資界，有位叫Joseph D. Piotroski 的老兄，他寫過一篇文章，文章的題目叫作Value Investing: The Use of Historical Financial Statement Information to Separate Winners from Losers
中文我是翻成”價值投資之透過財報分辨出贏家及輸家”。
在這篇文章中他用財報的一些指標，採取計分卡的方式，發明了一個叫作F_Score的評分標準，然後找出F_Score分數高的公司，組合一個投資組合，然後去作回測，然後他發現這樣的公司如果股價淨值比低於一定水準後就進場，投資組合的年化報酬率可以達到13.4%，比單純用股價淨值比作為投資標準，要高出7.5%，如果用同樣的邏輯也建構一個高股價淨值比且低F_Score的投資組合，然後合成一個多空雙向操作的組合，年化報酬率達到23%。
F_Score的計算方式很簡單，它列了九個財報的條件，符合的就得一分，不符合的就得零分，所以全部符合F_Score就是得九分，全部不符合就是得零分。
這九個條件如下:
1.資產報酬率(ROA) 大於零
2.今年的ROA大於去年的ROA
3.營運活動的現金流量大於零
4.當期淨利大於營運現金流量
5.今年的負債比率小於去年的負債比率
6.今年的流動比率大於去年的流動比率
7.今年沒有辦現金增資
8.今年毛利率大於去年的毛利率
9.今年資產週轉率大於去年的資產週轉率
我試著用這樣的精神用xs的選股平台去設定選股條件，條件如附圖，但九大條件中的第四點跟第七點無法用選的，所以我用寫了一個選股腳本如下:

value1=GetField("資產報酬率","Q");
value2=GetField("來自營運之現金流量","Q");//單位百萬
value3=GetField("本期稅後淨利","Q");//單位百萬
value5=GetField("負債比率","Q");
value6=GetField("流動比率","Q");
value7=GetField("現金增資佔股本比重","y");
value8=GetField("營業毛利率","Q");
value9=GetField("總資產週轉率(次)","Q");
var:score(0);
score=0;
if value1>0 then score=score+1;
if value1-value1[3]>0 then score=score+1;
if value2>0 then score=score+1;
if value3>value2 then score=score+1;
if value5value6[3] then score=score+1;
if value7value8[3] then score=score+1;
if value9>value9[3] then score=score+1;
if score>=8
then ret=1;

供大家參考
跟大家介紹F_Score的想法是這樣的，國際金融情勢詭譎多變，我們有時忙著工作，又顧不上留意盤中的買賣點，如果我們可以發展出一種機制，分別挑出一組作多的投資組合，以及另外一組作空的投資組合，然後一邊作多一邊作空，然後再透過機制定期去調整組合，maybe這是一種比較有紀律且可以避開系統風險的操作方式，以往沒有XS，這樣機械式的調整組合方式可以比較難為，現在有了XS，實務上應該變得更可行。

什麼股票? 什麼前提下漲停的股票還可以留意?

市場有一派人馬專門追漲停，我們今天來探討什麼股票漲停可以追? 在什麼情況下可以追?

我們都知道漲停是一個股價極端的表現,而這樣的表現,經常都會有偏向靠攏的趨勢!也就是說,漲停往往會帶來漲停,跌停亦然!!

利用這一點,我們可以找到一個用來猜想接下來會出現漲停的邏輯,利用這個邏輯去找尋一些股票,而這些股票在一個月內再出現漲停的機率會是偏高的!!
漲停版的要素,當然不外乎就是要有主力拉抬,無論這主力是何方神聖,股價才是關注的重點,而第二個相當重要的關鍵,是”時間”!! 怎麼說呢? 在經過了艱辛的收集籌碼過程,從第一次拉抬到漲停版,如果這樣就獲利了結出場,整體獲利可能都不到5%,真的是很不划算! 所以要拉抬,選在短時間內有一波走勢當然是最理想,不僅會聚集人氣,相對持倉壓力也不會太大!!

根據上述的假設，我們可以試著撰寫一個策略，這個策略要找的股票需要符合

1.尋找主力會進場的股票(有量的中小型股)

2.一陣子沒拉過漲停

3.最近又出現漲停

4.過去一段時間的走勢裡漲停的機會比跌停的機會多

我試著寫了一個腳本來符合上述的描述

{先列出需要用到的參數與變數}
input:Length(180);
variable:i(0),R1(0),R2(0),D1(0),D2(0);R1=0;R2=0;
{過去一段時間以來}
for i = Length downto 1
begin
{有漲停的日子就記1,記下最後漲停的日期}
if C[i-1] =uplimit(C[i]) then begin R1 +=1; D1= Date[i-1]; end;
{有跌停的日子就記1,記下最後跌停的日期}
if C[i-1] = dwlimit(C[i]) then begin R2 +=1; D2 =Date[i-1]; end;
end;
{漲停的日子要比跌停的多 }
condition1 = R1-R2 > 0;
{距離上次漲停不能太久, }
condition2 = DateDiff(Date,D1) <= 10;
{上次漲停跟上上次漲停之間隔的要夠久}
condition3=datediff(d1,d1[1])>30;
if condition1 and condition2 and condition3  
then ret=1;

我拿這個腳本，用有量的中小型股(股本小於四十億且五日均量大於1000張)來跑回測，停損我設5%，停利設10%(假設一根停板之後還有另一根停板)，從回測的效果來看，勝率才剛剛好過五成，會獲利還是因為停利設10%，停損設5%，但實際應用上，還是賺錢及虧錢的機會一半一半。

但我仔細回頭去檢視輸的策略，發現很大一部份是因為在空頭市場的緣故，這樣的策略，在多頭市場，基本上勝率是不錯的。

這樣的策略，其邏輯在於主力不會只拉一根漲停就落跑，所以我們可以把第一根漲停視為主力的表態，然後主力表完態之後應該還會再往上作價，因為沒有拉到一定的價位很難出完貨，這個策略就是在尋找這樣的股票!