階段/等量交易系統

Stages-Traded Option (STO)

Stages Trader by performance & platform (STpp)

股票+期權+選擇權+創新的規則和平台

Patents: 105137630 105137631 110526154 110509587

by Eric Ma 2015

一般人討論金融問題，大多只關心”產品”和操作技巧，鮮少針對交易本質和方法有所討論。繼”階段交易”之後，本人再次提出金融交易中關於”數量”的概念。在一般金融交易中所謂的交易量、成交量的概念，但我更進一步加入下單量(在階段交易中的觸發量)如何在成交價中被滿足的終極方案。

在金融交易中必然需要先有買單或賣單才可能經過”撮合”而成交，是故，下單量顯然應該要被交易者考慮卻一直被忽略的元素。探究被忽視的原因其實也不難理解，那就是在目前一般的金融交易中是以滿足最大成交量的價格決定，高於選取價格的買方委託和低於選取價格的賣方委託價格一致時買賣就被成立。

在這裡要先釐清主題：”等量交易”不是討論交易的技巧性方法，而是純粹的交易觀念，可看成是一種交易模式的改進。

我們一般多半是以基本面、技術面、消息面、資金面來討論金融市場的方方面面，基本面是死的 (除非做假帳)，否則大眾看到的資訊應該都是一樣的，最多只有解讀能力的差別；消息面不在控制的範圍內，有的是國際情勢的改變、有的是原物料供需的改變、有的是公司本身的突發事件，這些均偏屬不可預知的因素；資金面是投資者包括內外資、法人、散戶、政府資金的”外力”干擾，固然部份可歸類到消息面，但主要還是視對市場的興趣程度而定的。那麼只剩技術面有較多的空間可以做文章，於是出現各種線圖、指標、理論，企圖從慣性和分析能力上去”預測”走勢。

到了電子交易盛行後，人們已不再滿足用人腦做分析了，而是靠電腦將過去的”分析技術”寫成程式，由電腦根據程式下單及買賣，這就是歷久不衰的程式交易，用統計和經驗事先設定買賣點，自認可以避免人類的情緒化，可以”超然”地”掌控”電腦，殊不知事前的程式設定仍離不開人腦，而每個人腦”高低”其實相差不遠。

自從AlphaGo 打敗人腦後，部分先行者注意到AI智能的可能性，於是又有了所謂的智能交易。智能交易是更進一步，由人腦做分類、分群及找出相關性，而不是單純用人工來修改程式、是相信電腦的”能力”會比人腦更客觀更精確，依靠電腦的自動學習來自我演算。這雖然是事實，畢竟電腦最初始是由無數專精的數學家開發出來的模型 (Decision Tree)，想當然爾，由電腦經過自我學習(Supervised Learning)的過程達到最佳化較之程式交易純人腦要更厲害，將來也必受下一波篤信”科技”的人頂禮膜拜。

綜上所述，幾乎都是利用”歷史軌跡”試圖”預測”未來，小差別只在本身知識上、經驗上、分析能力上的高低而已，固然有部分可信但都有其局限性。如果繞過固有的思維邏輯，創造一個無需預測、無需分析、順其自然的模式是否可能呢？”等量交易”就是這樣一個新思維的出口。

“等量”指的是什麼？眾所周知所有的交易必須有人買也要有人賣，除了價錢要兩方合意外，還得數量合意。一般人著重在價錢(成交價)上，卻無法解決”量”的問題，於是只專注在如何炒高賣價、壓低買價，但忽略了縱然”訂”出了(雙方合意)成交價，然手上的貨卻沒有出盡、欲購的量還未滿足！

“等量交易”一舉解決了價和量的難題，成功地為買賣雙方在價和量上取得都滿意的結果！

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