The System of Multi-Strategy and Management for Programming Trading: 打造斜槓財富 - 建構程式交易的多策略與管理

By QMark Tsai and 岳霖 蔡

This book is the key of multi-strategy trading. You just have to copy, paste and modify the code. You will start to auto-trading. You don't have any coding experience. This strategy will give you some different ideas to build a great trading system.

 

<全職交易人，一次上手!>
如果你有興趣創造一份「自動化的被動收入」。
如果你工作很忙碌卻薪水不高，想為自己加薪

• Language: 中文
• Publisher: EHGBooks
• Release date: Dec 1, 2018
• ISBN: 9781625034854

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打造斜槓財富

建構程式交易的

多策略與管理

[  2018增修版  ]

The system of multi-strategy and

management for programming trading

QMark Tsai

本書獻給永遠支持我的老婆，與可愛女兒。

導讀 [ 2018增修版 ]

2018即將結束，回顧這一年，是個令人失望又傷心的一年，因為看見許多人的程式交易績效不如過去兩年順遂，而我因為幸好有自動管理策略的機制，加上槓桿並沒有很大，所以今年獲利尚能接受。「程式交易」本身一直都會隨著時代在進化，不管是「程式」相關應用工具的提升，或者是「交易」類型的變化，所以我也必須要定期檢討自己的方法是否有跟著時代在進步，避免成為一位落伍的斜槓人。看著身邊有些朋友今年獲利50～70％，但有些朋友今年卻虧損了不少，一樣的商品與行情，怎麼出現了兩種截然不同的結果？這也讓我更想探討其中的原因。

我使用多策略組合是應用了「現代投資組合理論」，在相關性低的情況下（盡量），組合各種類型的策略，但全部都還是順勢波段，利用多策略組合的方式來獲取接近「效率前緣」的績效，縱然全部的策略都是波段型策略也是可行的，主要是因為透過中低相關性來達到互補的作用。但是，很多讀者寫信來詢問：只要策略寫的很多就可以嗎？其實，多策略有優點也有缺點，優點在於可以分散風險，缺點剛好是倒過來，會分散利潤，因此我們要進入「策略不在比別人多，而在如何配置多策略的管理」。

我發現策略管理真的是一個很重要的環節！以往，不管新手或者是老手，都還是很在乎「策略的完整性」，希望可以在策略設計裡面因應各種盤勢的變化，不管是海龜加減碼，移動停利…等等；當然也很在意「策略績效的延續性」，希望策略在執行時，樣本外與樣本內的績效是相近的。只是，這些多少將會侷限住對「運用策略的靈活度」，甚至會增加「策略的複雜度」，策略只要越趨向複雜，市場要吻合條件的機會就會越少，獲利機會就會相對被壓縮，相反的，越是簡單的策略，比如只有兩行程式碼，或許越是能因應與呈現當下商品的走勢。進行程式交易的過程中，很多地方都可以透過人工方式，時常調整手上策略的交易邏輯，或再加入一些條件來限制回檔，甚至是每天利用最佳化參數來調整策略，但是對於「財富自由」中最重要的兩個字「自由」卻沒有很大的幫助，因為你必須時時注意手上策略的表現，進而做些事來改善策略，有些人的工作本身就是在圈內的金融業，那這些工作是本來就有在做的，所以也沒有多大影響，但其他更大部分的人都是在職工作，利用工作之餘來建立程式交易系統，就成了蠟燭兩頭燒，白天工作，晚上調整程式交易，「自由」也就默默被埋藏了起來，失去了當初你追求的夢想初衷。因此，如何「簡單化」並「自動化」自己的程式交易系統，便是一個很重要的環節。多出來的獲利就是斜槓理財的一部份，多出來的時間就能做更多其他想做的事，比如陪伴家人一起旅遊等等。進入程式交易不就是為了這個夢想嗎？

「量產策略」是我書名與書中的重點，但是若沒有系統化的量產，或者，拼拼湊湊的盲目量產策略，比如使用策略產生器天天生產新策略，但有多少人真的知道自己在寫什麼策略呢？用什麼樣的策略在交易呢？比方說，你的某單一策略是內含多少比例的順勢屬性？是全然的順勢嗎？還是一些順勢一些逆勢的組合？再者，你的某單一策略是屬於偏多類型還是偏空類型？你清楚嗎？或許，有些讀者無法理解這有什麼重要，只要拿到高角度績效的策略就可以開始賺了，但真能如此嗎？市場真正要教你的道理就是「順勢而為」，簡簡單單的四個字我卻花了很多年才體悟到各個環節。

話說回來，如果讀者將台指期的歷史數據，不管是5年或10年，甚至從2000年開始到現在的歷史數據，利用這些數據來撰寫交易策略並回測與最佳化尋求參數與，那此策略基本上都還會是屬於「偏多類型的策略」，即便讀者有在策略裡面寫入「放空」的邏輯，但此單一策略整體來看還是偏多類型，因為台指過去十幾年走勢，做多比較有空間獲利，不管如何最佳化，參數也是很容易選到偏多敏感的參數組合。以這樣的作法，量產幾百個幾千個策略，對類型來說都是相似的，因為都是偏多屬性，差別只在偏多的程度多寡罷了。而當你拿著幾百個同類型的策略一起執行，這會有什麼後果？多頭行情時，你會享受到獲利的喜悅，當空頭慢慢來臨時，你的喜悅也會慢慢消失，以策略績效來看，就是慢慢的回檔虧損（今年很多人可能是快速回檔），然而大部分人只會體認到「策略失效」了，於是重新再拿過去歷史數據又開始重新最佳化，不斷重複，直到口袋資金受不了了才失望離場。或者也會發現，以前表現不好的策略近期居然創新高了，原因其實很簡單，是先前的多頭行情，讓偏空類型的策略表現不好，現在進入了空頭行情，才讓偏空策略默默開始績效創新高，我們應該要讓一切都回歸到「行情走勢」才是正確的反思，順「勢」而為，而這「勢」現在是哪一個方向，才是我們真正該在意的。

獲利關鍵：「商品行情」絕對優先於「策略」！

透過了策略管理，紀錄我手上的策略群在今年有何變化呢？會發現偏多類型的策略在2017年底，在所有上架策略群當中的比例開始從80％慢慢下降，四月降到35％，直至十月已經下降至不到5％，反之，偏空敏感的策略也隨著時間慢慢增加了相對的比例。因此在2018年多次下殺（常常是盤後發生）策略群都能以空單因應，獲取較高機會的利潤。這便是隨著商品行情的動態配置，假設未來2019台股走勢將回歸多頭，我相信透過策略管理也能適時的提升偏多策略的佔比，適時的因應商品的走勢。

因此，讀者在閱讀此書的時候，建議有幾個重點可以多加留意：

利用QBOX檢驗商品長短期走勢之多空律動

建構策略的基本架構

量產偏多與偏空類型的不同週期策略群

運用軟體工具有效分攤與隔離人為干預時間

建立體檢函數進行策略自動化管理

多策略有很多種功用，除了前述互補功能以外，在執行上你也將會發現，實際進場點位是真的具有相當的分散性，讓你可以避免重度壓倉，當你攤開多策略的進場點位時，你會發現進場點位的分布是呈現順勢點狀圖；多策略也能提供你後續進行不同類型的組合，讓你不是只有期待手中幾個策略表現好而已，你將會比他人有更多的機會採用更貼近盤勢的策略群；多策略也可以為你達到部位縮放效果，不用太費心考量何時加碼何時減碼。利用策略計算器的比例方式，更能妥善運用你手上的資金。對於「追求45度角回測績效」的人可能會比較難接受多策略的概念，對於「手操交易邏輯」的人也是很難理解這樣的概念，但這也無須辯論誰好誰壞，因為，交易方式有萬種變化，無不精彩，在市場上凡是能獲利，又能符合你的心性，即是好方法。端看你想過著什麼型態的交易生活。

策略管理有很多種功用，除了可以抑制單一策略回檔擴大的不確定性，也可以動態的為你調配更貼近盤勢的策略群，與其說策略管理，不如也可以說是「自動配置策略之管理」。在管理策略之後，或許可以進行下一步的權重分配，但此步驟沒有也沒關係，因為增加權重分配，將會導致風險增加的疑慮，比如台積電占台股比重相當高，台積電股價只要稍微波動，就足以撼動整個台股的走勢，同樣的道理，若將表現很好的策略加以過大的權重，其策略的損益波動也會撼動你整個策略組合的績效表現，除非你能很肯定「未來」某策略可以幫你穩定獲利，不然增加權重似乎也是增加了你無法掌控的風險，因此策略權重有好有壞，權重差異太小，沒影響力，權重差異太大，風險又過度偏頗，所以讀者請慎之使用。讀者可以隨意挑選市場上的一檔「穩健型基金」，觀察其對於各檔股票的持股比例有多少差異，即便知曉其道理。

若有讀者有興趣持續學習或者有任何疑問，可以關注我的臉書粉絲頁「QMark 程式交易的異想世界」，也可以加入「30而立-程式交易」社團，與同好一起相伴學習與交流討論，社團中我也將會陸陸續續分享很多個交易策略讓大家一起學習。

本書也為讀者再補充一些策略程式碼於最後附錄，提供給讀者參考，希望讀者能因此有更多的靈感與體驗。

QMark / 30TradingStar

你的程式交易好朋友

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前言

不論是網路上或者書店裡，到處充斥著跟程式交易（或稱之為量化交易，機械交易，此後簡稱程式交易）有關的資訊，訴求輕鬆又簡單的「自動交易」讓你快速致富，比如100％勝率的策略，快速獲利的交易策略，但相信我，越美好的廣告，越容易深藏魔鬼，對於剛入門的新手而言，非常容易被吸引而且付出昂貴的代價，尤其是花費高價購買策略。在你付出高額學費（不論是花錢買策略，花錢租策略，花錢上課），或者在市場上花錢虧損繳學費之前，你可以靠著事先學習與回測練習，甚至透過我分享真實的學習經驗讓你自己可以更了解程式交易的真實一面，光明與陷阱。

開始進行程式交易之前你所抱持的主要動機要先想清楚，你是為了讓電腦自動執行你的想法嗎？你是為了避免自己人工干預嗎？你是為了可以穩定獲利嗎？你是為了玩玩看不同的理財工具嗎？你是因為大家都在做而盲從嗎？你是因為投資不順利而想換跑道嗎？你是因為工作太累，薪資太低而想多一個理財管道嗎？不論你是哪一個動機，只要你在學習的過程中沒有保持著熱情與戒心，你非常可能會是虧錢而傷心離開市場的那一位朋友。唯有堅持不斷學習與質疑，才是唯一成功的道路。因為程式交易並不是那麼簡單！（但很弔詭的是，程式交易要獲利的方法卻也簡單到你很難想像。）

本書我將分享多年來的心得，包含最開始的軟體工具使用，輕鬆建立策略，到最後的獲利關鍵：虧損管理。我將不藏私的分享給各位有興趣進入程式交易的朋友們。程式交易領域已經在歐美發展了幾十年，因此可以寫的很專業，猶如學術研究論文，但我想用最淺顯易懂的方式敘述，這些都是經過我親自投入資金，反覆驗證與虧損，不斷檢討與學習所得到的珍貴心得。在過去有緣分上過我課程的朋友，如今不僅可以輕鬆建構非常多策略，也能在市場上獲利中。希望讀者朋友也可以因為這本書，有所獲益。

讀者朋友可以依據自己所需，將此書當作參考工具書，挑選有幫助的篇幅進行閱讀即可。有朋友會擔心我公開了程式碼是否會讓策略失效，績效變差？其實真的不用太介意，因為我策略很多，而且我使用策略計算器與下單大師，自由調整下單總口數，縱然很多人使用跟我一樣的策略程式碼，也不會在同一時間點進出，況且程式交易的變化性如此之大，不論是策略的自動評比，自動分配權重，自動上下架，整體組合的自動休眠，只要系統有些微不同，就很難讓大家每次進出場都一模一樣。最後，我體悟出一件很有趣的事，利用程式交易來賺取獲利，最大的關鍵在於「市場行情」，而不是人定勝天的傲氣，當然，這還是得先建構出正確的策略組合模式與管理系統。

第一章[入門篇] 程式交易不一定會賺錢！！！

如果你還有興趣往後翻到下一頁，代表你真的對程式交易還有憧憬，並具有熱忱與信心，而且還有良好的心態。這樣你才有機會『隨著市場行情』賺取你可以擁有的獲利。

程式交易不一定會賺錢，但大部分會讓你賺到，而且錢滾錢。

本書所列程式碼僅提供研究學習與練習使用，嚴禁有散佈、轉賣、招攬客戶、用於商業用途或自行串接交易帳戶等非學習用途行為。

『工具成本』

進入程式交易之前會需要一些必要的生財工具，硬體設備與軟體，協助你開始進入程式交易的領域。讀者請自行評估後再做取捨。

基本硬體設備：

桌上型電腦（開發策略使用，著重CPＵ核心數與運算速度）

桌上型電腦（下單使用，不需太高檔，普通等級即可）

不斷電ＵPS（非必須）

網路專線（網路速度影響下單）

以上如果想以省錢的方式進行，可以先具備第一項即可，因為你需要一台電腦來建構屬於自己的大量策略，其餘第二項至第四項則可以考慮放置『雲端伺服器』，讓雲端機房幫你下單，不怕斷電與斷網，另外也建議讀者盡量不要使用無線網路Wifi進行交易，網路的穩定也是非常重要的。（各家雲端伺服器費用不一，請讀者自行比較）

基本軟體：

Multicharts（券商版只能使用10個策略，專業版無限制）

策略計算器SignalCalculator（應用於台指、國內外股票、海期、外匯、選擇權等等，各種商品的策略訊號比例計算）

下單大師（應用於台指、國內外股票、海期、外匯、選擇權等等，各種商品的穩定串接下單）

第一個軟體 Multicharts是讓我們進行交易邏輯判斷，產生交易的多空買賣訊號。對一般大眾而言這套軟體是比較簡單入門的，語法非常『口語化』，在本書所使用的語法更是簡單，不用擔心自己完全沒有程式背景。

第二個軟體「策略計算器」是我重新檢視多策略系統後重新設計的一套小工具，最能廣泛應用「多商品多策略」！我們可以利用這計算器工具進行小資金，如30萬台幣便能運作數十個至上百上千個策略在商品交易上。後面我再詳細為大家說明實務上如何運用這軟體在市場裡持盈保泰，加強獲利與避免虧損。

『營運成本』

建構自己的程式交易系統，猶如開店創業一樣，需要一筆資金來建構。建構好之後，需要評估營運成本。

期初成本

電腦 5～6萬台幣

有些人會買伺服器等級電腦當作開發機，這有錢好辦事，有是最好，不過沒有也沒關係，就像我沒有買，一樣可以快速生產大量的策略。

Multicharts

購買專業終身版（建議）69800台幣

策略計算器SignalCalculator

終身全球版（建議）9000台幣

下單大師

專業年租版（建議）6000台幣/年

營運維護成本（以交易台指期商品為例）

因為大家平時就會使用網路跟電費，所以電費與網路費就不必拿來出來評估了。

凱衛數據源 一年20000台幣（有時會有優惠）

艾揚數據源 一年 16000台幣

http://www.icetech.com.tw/

兆毅公司數據源 eSignal

https://www.kcdatanet.com/

機房租用或雲端租用

各家公司依據機台規格不同而有不同費用，建議若要使用雲端，請不要用最低規格，會影響下單品質。

中華電信雲端伺服器

http://hicloud.hinet.net/

國外亞馬遜Amazon 雲端伺服器AWS

https://aws.amazon.com/tw/

遠振資訊代管中心

https://host.com.tw/

以上營運成本並非最新資訊，請讀者可以自行網路搜尋，更新最新資訊。

交易成本

交易稅（該給國家的還是要乖乖給，躲也躲不掉）

手續費（各家不同，可以多家比較）

下單滑價（這跟電腦速度與網路速度有關）

閱讀到此，相信大家對程式交易的開店資金進入門檻有了一些認識，接著這我將會用最簡單而且最實務的方式分享給大家，如何快速建構大量的策略群，你將可以做到『一天產出30個以上可以直接上戰場的交易策略群』。當然，有些地方你還是可以有更省錢的方式，比如使用DDＥ當作數據源之類的方法，但一分錢一分貨，若想要有比較好的數據品質與交易品質，建議還是直接以上述的方法進行，該花的還是要花，免得開始交易後遇到更大的損失。

目前為止，除了必要的生財工具需要費用開銷，都沒有說明『需要多少資金』才能『進入市場』做投資，原因是我將告訴大家一個很少人知道的方法，既使你只有30萬元可以投資，也可以使用『非常多』的策略來交易，作為優缺點互補，多策略最主要就是希望避免『神化』某一個策略而誤踩地雷導致虧損。

我來為此部分做個最省成本的試算（台幣NTD計算）。

固定成本

桌上型電腦下單用 50,000

Multicharts 40,000（優惠時間購買）

策略計算器  6,000（優惠時間購買）

小計：96,000

流動成本

數據源 14,000（優惠時間購買）

下單大師 6,000

  小計：每年20,000

交易本金

5口小台準備金 300,000

第二預備金 200,000

  小計：500,000

如果你準備好了，接下來，讓我們直接進入『軟體』階段！簡單介紹。

<< 筆記時間 >>

開始建構程式交易的成本（一台電腦）可以負擔了嗎？

不要急著去花錢去上課，有沒有免費資源可以先學習？

不要想著別人的策略看起來很會賺，就直接租用或買來。建構自己的被動收入，如果連一點努力都沒有，未來虧損也不會知道原因。

『軟體平台介紹』

要進入程式交易，並非一定是理工背景的人才吃香，只要建構好多策略的交易邏輯，就能輕鬆踏入程式交易領域。藉助一些市面上已經存在又成熟的工具，你我一般人都可以達到程式交易被動收入的目標。

程式交易可以使用各種軟體來實現，比如 EXCEL、visual basic、JAVA、Python、C++，甚至老牌的奇狐系統（交易策略能用中文撰寫），都可以做到。以台灣目前比較親民多人使用又好上手的軟體，應該是中文版的Multicharts，雖然需要使用英文寫入程式碼（Code），但是其語法非常「口語化」，只要花幾分鐘就能瞭解。甚至讀者使用本書所分享的方式，就可以直接複製貼上，利用多變來組合出屬於你的策略組合。

Multucharts 軟體（往後簡稱MC）來自於美國，在台灣是由「凱衛公司」代理，讀者可以先到凱衛公司官網註冊下載中文版MC試用，也請將歷史數據一併下載。網址是

http://www.multicharts.com.tw/Trial_Apply.aspx

讀者也可以到美國官網下載最新英文版MC試用，網址是

https://www.multicharts.com/

試用版雖然只有一個月時間，但已經足夠讓你有基本使用的概念，試用版具有「專業版」的全功能，這一點非常重要，因為券商版MC有很多功能無法使用，比如最重要的多策略即時分析及交易（附屬功能Portfolio Trader），而且券商版只能支援10個圖表策略，如果你覺得10個策略就已經夠了，那也無妨，只是讓你的資金暴露在比較高的風險罷了，但依據我的實戰經驗，起碼30個以上的上架交易策略及邏輯比較能分散交易風險或者虧損風險。

軟體使用上若有問題，可以上網搜尋相關的MC操作教學網站。坊間與社區大學也有很多免費的教學課程，你可以參考看看。

參考教學網站：

「凱衛官網教學」

http://www.multicharts.com.tw/seminar/eTeaching.aspx?mme=2

「凱衛官網影片教學」

https://www.youtube.com/watch?v=VT0JBqXD990

「Ray’s Blog」

https://rane1220.blogspot.tw/

這是一位朋友的成長分享與紀錄，也有很多新手必須要知道的經驗談，網站也有很多「免費又珍貴」的交易策略程式碼，可以提供讀者參考，重點是學習。

Multicharts 只是一個寫策略的平台工具而已，在寫策略階段不太需要馬上學會深奧的使用方式，等未來讀者覺得有需要的時候，再進一步學習即可。當然，閱讀完此書之後，瞭解交易策略的架構，你也可以利用其他工具達到一樣的交易目的，比如TradeStation（簡稱TS），甚至你也可以利用Excel、Python、C++…等等，各種工具達到一樣的目標，自動分析，自動判斷，自動下單交易。

讀者可以上網搜尋相關的MC操作教學網站。坊間與社區大學也有很多免費的教學課程，你可以「優先」參考看看。

在網路搜尋「程式交易」等相關資料時，千萬要注意，很多是「銷售」或「開課」為前提的教學，那些內容並非不好，而是「急於想要透過程式交易達到被動收入的你」，暈船一下就會被其廣告內容吸引，口袋便會瘦了一圈，但不一定可以學到東西，多加搜尋相關評論是很重要的。

本書分享的內容，是我經過多年的觀察與拆解，以最簡單的方式讓讀者瞭解如何「快速建構多策略」的私密關鍵。

除了本書以外，讀者也可以從圖書館借閱「PowerLanguage程式交易語法大全」當作字典，若你覺得有幫助，可以再購買。

第二個軟體平台要介紹給讀者的是「策略計算器SignalCalculator」。

這是由我委請專業軟體開發人員所開發的策略管理與下單軟體，針對程式交易真實的交易經驗所累積的平台介面。Multicharts的策略管理工具比較複雜，因此簡單易懂的管理操作對我比較有幫助，也很容易讓一般人就上手。而且策略計算器是一個訴求「靈活運用」的軟體，所以可以依據使用者的想法來設計「管理策略規則」，計算各種商品的訊號比例，重點是如果未來你也想投入「股票」、「股期」 、「外期」、「外匯」等等商品，這小工具真的很好用。本書後面我也會分享各種策略管理的方式，給讀者參考。

閱讀完本書的讀者，「必然」可以建構出幾十上百，甚至上千個台指交易策略，但程式交易中的交易策略最擔心又最恐怖的是什麼？是你永遠不知道某策略會不會虧損到「無底限」！即使你是買來的名師策略或者是租來的高勝率策略，都有「未知」的「虧損」風險，而大部分讀者可能都還是上班族或者學生，沒有多少時間來監督「正在交易的策略群」，比如筆者個人光台指這商品就有上百個交易策略「同時進行」，根本沒法一次盯著那麼多策略的績效狀況，所以需要一個平台來「自動監督」。

另外，當讀者手上只有30萬的資金可做配置的時候，一般只能分配到「三四個策略」進行程式交易，因為一個策略最少下單一口，有些策略還可能下單至兩口以上。三四個策略？這樣就想利用程式交易賺取到「被動收入」，這是非常非常危險的事，因為一不小心就可能會踩到地雷策略，或者無法達到策略間互補的降低風險效果。

這是一個最簡單的風險思維，絕對不要把資金交給一個不確定未來績效的策略。如果四個策略，其中有一個策略累積虧損了5萬元（模擬小台計算為虧損1000點），則本金30萬裡將有5萬「被消失」，虧損金額佔比高達-17％！

而我利用策略計算器，只用30萬就能把上百個策略一起上線使用，以100個策略來舉例，當我只用30萬來配置時，一個策略平均只分配到 3000元的配置金額而已，而當其中有一個策略模擬虧損很多的時候（模擬虧損1000點），其虧損額度也只是佔我總資金的 -1％。因此利用策略計算器就可以把所有策略都推上場，一起進行「留強汰弱」的「團體戰」。

有人使用4個策略，有人使用100個策略，當其中一個策略失效或不如預期，則有人需要承受-25％的意外風險，有人則只需要承受-1％的意外風險。

當然，以此「分散策略風險」的概念所設計的相似軟體，讀者都可以多加研究瞭解，甚至讀者有能力，也可以自行設計相似的架構，為自己的多策略做分散風險與管理。一樣的道理，只要邏輯對了，使用的工具不同也沒關係。有位同學已經依據本書的概念利用MC的圖表串連做出相同的功能，這也是一個很棒的方法。

第二章[入門篇] 策略建構（概念）

只要策略架構對了，什麼軟體平台都適用。

你會發現就是這麼簡單～

『商品屬性界定』

每個商品都有其屬性，何謂屬性？

我在網路上看過上百個台指期商品相關的策略，也從書店看過很多介紹各門各派的交易邏輯，大家都敘述的非常有道理，但『學習若是從模仿開始』，那可能會很累，因為我看到的是上百種不同的交易策略『寫法』，模仿了一種，就和另一種不一樣，這樣非常難建立一套屬於自己的系統。再者，若是先從台指這商品開始，往後還想進軍『外期商品』，那國外網站上千上萬個以上的策略又如何輕鬆模仿呢？

因此，我觀察與研究了好幾年，有些商品走勢可能相似，有些商品走勢可能很不一樣，這一定要先有個『偵測器』來協助界定商品的屬性，這才能作非常初步的分類。

為何要先做這樣的分類？為的是加速各商品的策略開發時程。比如台指與日經指數走勢相似，我便可以從台指期策略群，應用到日經指數，改成適合日經指數的參數即可。此處講的相似，是『屬性』相似，而非『每天走勢』相似。

於是我建構一個商品屬性的偵測器『QBOX』。