市場輪廓：價值區、POC 與 ES 回測結果

目錄

1. 什麼是市場輪廓？
2. 什麼是 TPO、價值區與控制點？
3. 市場輪廓有效嗎？證據能說明什麼、不能說明什麼
4. 如何解讀 ES 的市場輪廓價位：價值區上緣、下緣與 POC？
5. 對 ES 的 POC 規則回測結果說明了什麼？
6. 哪裡能找到市場輪廓的學習指南？
7. 常見問題
8. 參考文獻

什麼是市場輪廓？

市場輪廓是一種描繪單一交易時段的方式，讓每個價位上停留的時間形成一個分布。它的兩項輸出，即控制點（時間最多的價位）與價值區（約佔該時段 70% 的價格帶），只有寫成精確的進場與出場規則後，才能被檢驗。

一般的 K 棒圖以時間為橫軸、價格為縱軸，因此一個交易時段是由左到右的一排 K 棒。市場輪廓則保留價格軸，丟棄時間的先後順序。交易時段中每半小時會分配一個字母，並將該字母寫在那半小時內成交過的每個價位旁。市場多次造訪的價位會累積許多字母，形成寬的一列；只是經過的價位則形成細的一列。整體看起來像一個側放的鐘形曲線，在市場停留最久的地方鼓起。這個方法於 1980 年代為芝加哥期貨交易所的期貨而發展，當時場內交易員能感受到人群在哪裡感到自在，卻沒有辦法把它畫出來。

交易員用輪廓來回答一個問題：今天市場在哪些價位達成共識，又在哪些價位拒絕停留？鼓起的部分是共識，細長的尾端是拒絕。這是有用的描述，而本文一再強調的正是這一點：描述不等於訊號。輪廓告訴你昨天的共識在哪裡，但它不會告訴你今天要不要在那個價位買進；在你寫下進場價、出場價與所要衡量的交易時段之前，圖上的任何東西都還不是可交易的規則。

什麼是 TPO、價值區與控制點？

TPO 是一個價位上佔用的一段 30 分鐘時間，控制點是 TPO 數量最多的價位，而價值區則是圍繞它的一段價格帶，依固定的步驟順序建立，並包含該時段約 70% 的 TPO。TPO 代表時間價格機會（time price opportunity）。如果市場在第一個半小時交易到 5,000.00，那麼 5,000.00 這一列就會得到字母 A。若市場在第四個半小時也在該價位成交，這一列還會得到一個 D。同一個價位上的一個字母，就是一個 TPO。

控制點（POC）是 TPO 數量最多的價位列，也就是該時段在該價位停留最久的地方。若兩列數量相同，大多數圖表軟體會取較接近該時段價格區間中間的那一列。價值區是包含 POC 在內的一組價位列，這些價位列合計約佔該時段全部 TPO 的 70%。最上面一列是價值區上緣（VAH），最下面一列是價值區下緣（VAL）。70% 是慣例值，大致是鐘形曲線中落在中心一個標準差內的比例，自方法最初被畫出來以來一直是標準設定。

1. 在每個價位列上計算 TPO 數量，範圍為你所選的交易時段。把數量寫在每一列旁邊。
2. 找出 TPO 數量最多的那一列。該列是 POC，價值區從這裡開始建立。
3. 看價值區上方與下方緊鄰的兩列。把其中 TPO 較多的那一列加入價值區。（有些軟體會在每一步比較上方兩列與下方兩列；結果通常相同，或只差一列。）
4. 重複第 3 步，直到價值區涵蓋約 70% 的 TPO。最上面一列是 VAH，最下面一列是 VAL。

這個程序中有兩件事對檢驗很重要。第一，每個輸出都取決於你計算的是哪個交易時段。同一天的一般交易時段輪廓、夜盤輪廓與 24 小時全日輪廓，會給出三個不同的 POC。第二，這些價位要等交易時段收盤後才定案。在今天仍在交易時使用今天的 POC，就是在使用一個還在移動的數字，這是常見的前視偏誤形式。

市場輪廓有效嗎？證據能說明什麼、不能說明什麼

市場輪廓是描述性的圖表，而不是訊號，所以誠實的答案是：它的主張只有在寫成精確規則並扣除成本後回測時才站得住腳，而且多數已發表的支持證據都是範例，而非實測結果。一張註記著「價格回到 POC」的圖，只能證明價格在那一天回到了 POC。它不能說明價格沒有回到 POC 的那些日子，也不能說明一位在 POC 下方買進並等待的交易者，會因滑價、手續費以及中間的虧損交易而付出多少代價。

這與每一種視覺化方法面臨的問題相同，而關於圖形型態的研究同時展示了這個問題與解決之道。Lo、Mamaysky 與 Wang（2000）把分析師一直用肉眼辨識的型態，改寫成精確的演算法，這是唯一能計算它們出現的頻率以及之後發生什麼事的方法。Park 與 Irwin（2007）回顧了數十年關於技術交易規則的研究，發現結果高度取決於交易成本，以及在報告的那條規則被選出之前試過了多少條規則。這兩篇論文都不是關於市場輪廓，但其中的教訓可以直接套用：一個主張只有在成為包含進場、出場與成本的規則時，才算是證據，在那之前都不算。我們的指南哪些技術分析工具與指標真正能夠回測，就是依照這條界線來分類各種方法。

市場輪廓主張	能否寫成精確規則？	測試必須固定什麼	回測能衡量什麼
價格會回到 POC	能	哪一個 POC（前一交易時段）、距離它多遠進場、若從未回到時的出場	扣除成本後的每筆結果
價值區能作為支撐或壓力	能	觸及距離、確認方式（收盤收回價值區內）、位於價位之外的停損	扣除成本後的每筆結果
開盤位於價值區之外會帶動趨勢日	能	「之外」從哪裡算起、持有多久、交易時段結束時出場	扣除成本後的每筆結果
輪廓形狀能告訴你日型	不能	日型（常態、趨勢、中性）是在交易時段結束後才貼上的標籤	沒有任何可以計算的交易

最後一列值得直接說明。日型是為一張已完成的輪廓形狀所取的名稱：又高又窄的輪廓稱為常態日，又長又細的稱為趨勢日，依此類推。這些名稱有助於描述發生了什麼，但無法被檢驗，因為當形狀確定時，交易時段已經結束。若一條規則在形狀還在形成時就依其行動，那是一條不同的規則，有自己的進場時點，必須另外寫下並檢驗。同樣的邏輯也說明了為什麼日內交易最佳指標一文會發現，多數日內工具只有在進場與出場固定、並扣除成本後，才能與雜訊區分開來。

如何解讀 ES 的市場輪廓價位：價值區上緣、下緣與 POC？

在 ES 上，前一個一般交易時段的三個價位會形成三種規則家族：在價值區之外的接受、在價值區邊緣的拒絕，以及回到 POC。每一種在回測前都需要定義交易時段、進場價與出場。最常見的做法是用前一天的一般交易時段（即 ES 與美股交易重疊的那一段）建立輪廓，並將其 VAH、VAL 與 POC 以固定水平線帶到隔天。現行的各交易所期貨交易時間工具會顯示該交易時段在你所在時區的位置；交易所可能調整交易時段，因此在測試中固定交易時段之前，請先在交易所的合約頁面確認。

接受是價格突破前一個價值區後持續留在其外，通常定義為一根或多根 K 棒收盤於 VAH 之上或 VAL 之下。拒絕是價格到達 VAH 或 VAL，並在同一根或下一根 K 棒收回價值區內。回到 POC 是價格在價值區內朝前一個 POC 回落，交易員會將其解讀為市場回測昨天的共識點。上述每一項描述都已隱含一些選擇：需要幾次收盤才算接受、K 棒可以超出邊緣多遠仍算是突破而非拒絕、以及交易時段結束時部位如何處理。

規則家族	進場	出場	使用的交易時段
價值區之上或之下的接受	一根完整的 30 分鐘 K 棒收盤於前一 VAH 之上後買進（收盤於前一 VAL 之下後賣出）	交易時段結束時平倉，或以前一 POC 作為停損	價位取自前一個一般交易時段；交易取自當天的一般交易時段
價值區邊緣的拒絕	K 棒觸及前一 VAH 並收回價值區內時賣出（在 VAL 則反向買進）	以前一 POC 為停利目標；停損設在邊緣外固定距離處	與上列相同
回到 POC	價格在價值區內且位於前一 POC 下方固定距離時買進（上方則反向賣出）	以前一 POC 為停利目標；以 VAL（或 VAH）為停損；交易時段結束時平倉	與上列相同

注意第一種家族與通道突破有多接近。唐奇安通道突破是在收盤突破最近 N 根 K 棒的最高價時買進；接受規則則是在收盤突破昨天價值區的上緣時買進。兩者都用前一天的價格畫出一條線，並用當天的收盤價穿越它。這種相似性很有用：所有關於突破規則的測試經驗，包括需要交易時段結束時出場，以及為快速行情後的成交設定合理的滑價數字，在這裡都可以原封不動地套用。相對地，拒絕家族是一種逆勢交易，而雙底圖形型態回測一文中的逐步方法，示範了一個視覺化的反轉想法如何變成包含觸及距離與確認收盤的規則。

對 ES 的 POC 規則回測結果說明了什麼？

我們的 AlphaPrime（Valynox）在 2019 年至 2025 年中的 ES 日 K 棒上進行的回測，使用的是替代用的 N 日規則，而非真正的輪廓規則；它從 1,024 個候選中保留了一個，依報酬對回撤來挑選，其 44 筆交易與 68,465 美元的回撤顯示，單一被保留的結果在具有意義之前，必須通過檢驗。真正的輪廓規則需要 30 分鐘 K 棒來建立 TPO 數量，並需要一個前一交易時段的價位作為交易依據。下方的回測是在日 K 棒上進行的，因此無法建立輪廓；它使用由標準指標構成的 N 日規則作為唯一的進場與出場，沒有停損、沒有停利，也沒有任何過濾條件。它的用途是作為替代，而不是本主題本身。

這次回測測試的內容：ES 日 K 棒、1 口、做多與做空、期間為 2019-01-02 至 2025-06-30，每筆交易扣除 20 美元手續費與 25 美元滑價。AlphaPrime 嘗試了 1,024 個候選，並依其報酬相對於回撤的表現保留了一個。閱讀表格時，首先要記住這一點。這個候選是事後從許多中挑出的，因為它在這段歷史上看起來最好，而從多個結果中挑出最好的，會讓結果顯得比實際更漂亮。Bailey、Borwein、López de Prado 與 Zhu（2014）說明，隨著嘗試次數增加，搜尋中最佳結果與同一規則在新資料上的表現之間的差距會擴大得多快。方塊中沒有任何地方說明 N 日規則確實賺了這些錢，也沒有任何地方建議讀者應該期待類似的結果。

有三個數字告訴你這距離一個完成的策略還有多遠。六年半內只有 44 筆交易，是很小的樣本：其中兩三筆的變動就會大幅改變平均每筆損益。93.14% 的在場時間表示規則幾乎始終持有部位，所以結果有很大一部分只是對 ES 的曝險，而這段期間包含一段長期上漲，並非來自擇時的優勢。最大回撤 68,465 美元對上淨損益 95,582.5 美元，表示帳戶曾長時間低於先前高點，而這正是你在結果中真正會經歷的部分。你寫下的任何以輪廓為基礎的規則，都會產生形狀相同的報表，也應該以同樣的方式閱讀。在 AlphaPrime 中，被保留的候選會接著進入策略檢驗，由推進分析與你事先設定的門檻來決定這類結果能否在搜尋從未見過的資料上存活；而後續檢查只要有一項失敗，就會立即停止。

哪裡能找到市場輪廓的學習指南？

一份實用的學習指南是一條六個部分的路徑，讓你在自己的 ES 資料上依序完成，從手工建立一天的輪廓，到寫下一條規則並加以測試，而不是讀一次就結束的文件。閱讀關於輪廓的文章可以學會專有名詞；親手建立二十個輪廓，則能讓你看見這些價位隔天早上實際上長什麼樣子；把其中一個輪廓寫成一條規則，則會讓你發現這個方法中哪些部分含糊不清。以下這條路徑大約花幾個晚上，最後會留下一條經過測試的規則，以及保留或放棄它的理由。

1. 用 30 分鐘 ES K 棒手工建立一天的輪廓。選定一個一般交易時段，為每個半小時分配一個字母，把每個字母寫在該 K 棒涵蓋的每一個價位列上，然後計數。產出：一個依前面各節方式建立、含 POC、VAH 與 VAL 的輪廓。
2. 為 20 個交易時段標出 POC、VAH 與 VAL。這一步可以使用圖表軟體，但其中兩個要與你的手工計數對照。產出：一張包含 20 個日期、每日三個價位的表格。
3. 記錄下一個交易時段的開盤相對於價值區的位置。在 VAH 之上、區間之內，或在 VAL 之下，以及當天是否回到前一 POC。產出：每種結果的次數統計，這已經是「價格是否會回到 POC」的粗略答案。
4. 寫下一條包含進場、出場與交易時段的規則。從上方表格選一個家族，並固定每一個數字：觸及距離、確認方式、停損、交易時段結束時的出場。產出：一段任何人不需要自行判斷就能照做的規則說明。
5. 扣除手續費與滑價後進行回測。使用下一根 K 棒成交，並採用你能為快速市場辯護的滑價數字，然後比較扣除成本後的平均每筆損益與一買一賣的交易成本。產出：一份先看回撤的報表，閱讀方式如前一節所述。
6. 通過檢驗，決定保留或放棄。依日期切分資料，在後段資料上原封不動地評估這條規則，並以你在查看結果前寫下的門檻做決定。產出：一個決定，以及說明理由的筆記。

如果你想看不同的堆疊方式會如何改變圖像，可以把其中一個交易時段建成成交量輪廓，它是以各價位的成交量而非時間來堆疊；其控制點往往與以時間為基礎的控制點很接近，而兩者不同的那些日子值得在第 3 步記錄下來。然後今晚就從第 1 步開始：一個交易時段的 30 分鐘 ES K 棒、十三個字母、每個價位上的一次計數，以及你第一個手工算出的 POC，明天拿來與圖表核對。

常見問題

交易中的市場輪廓是什麼？

市場輪廓是一種描繪單一交易時段的圖表，它將每個價位上的時間堆疊起來，而不是把價格對時間畫出來。每個 30 分鐘時段會分配一個字母，並寫在該時段成交過的每一個價位上，因此市場多次造訪的價位會形成較寬的列。最寬的那一列是控制點，包含約 70% 字母的區間則是價值區。這張圖描述交易集中在哪裡，它本身並不提供買進或賣出訊號。

市場輪廓有效嗎？

作為描述一個交易時段把時間花在哪裡的工具，它依定義就是有效的。作為交易方法，這個問題只有針對特定規則才有答案：在明確的價位進場、明確的出場、固定的交易時段，並計入實際成本。多數已發表的市場輪廓支持證據是標註過的成功日子範例，無法說明這個想法失敗的頻率，也無法說明交易它的成本。寫下規則，扣除成本後測試，並先看交易筆數與回撤來閱讀結果。

市場輪廓與成交量輪廓有什麼差別？

市場輪廓計算的是時間：一個價位上的一個 30 分鐘時段是一個單位，與成交了多少口無關。成交量輪廓計算的是口數：成交量最大的那一列就是它的控制點。在許多交易時段中，兩者的控制點會很接近，因為市場通常在停留時間最長的地方成交也最多；但在出現短暫大量成交的日子裡，兩者可能不同。兩種方法都會產生控制點與價值區，而在測試之前，都必須把它們寫成精確的規則。

價值區是如何計算的？

計算每個價位列上的 TPO 數量，從數量最多的那一列（即控制點）開始，然後反覆比較區間上方緊鄰的那一列與下方緊鄰的那一列，把 TPO 較多的那一列加入。當區間涵蓋約該時段 70% 的 TPO 時停止。最上面一列是價值區上緣，最下面一列是價值區下緣。有些圖表軟體會一次比較兩列而非一列，這可能使邊緣偏移一列。

參考文獻

• Lo, A. W., Mamaysky, H., & Wang, J. (2000). Foundations of Technical Analysis: Computational Algorithms, Statistical Inference, and Empirical Implementation. The Journal of Finance, 55(4), 1705–1765.
• Park, C.-H., & Irwin, S. H. (2007). What Do We Know About the Profitability of Technical Analysis? Journal of Economic Surveys, 21(4), 786–826.
• Bailey, D. H., Borwein, J., López de Prado, M., & Zhu, Q. J. (2014). Pseudo-Mathematics and Financial Charlatanism: The Effects of Backtest Overfitting on Out-of-Sample Performance. Notices of the American Mathematical Society, 61(5), 458–471.