附錄 - Open Souce 函數使用相關說明

MC 連結評價大師之函數使用說明

SetDavinciData 功能為存值，SendDavinciData2 功能為傳值， 請先將所有信息以 SetDavinciData 儲存後，再用 SendDavinciData2 一次傳送給評價大師。

SetDavinciData

參數名稱	類型	說明
SYMBOL_NAME	字符型	輸入商品名稱，如”ICE.TWF.FITX HOT”
STRATEGY	字符型	評價大師端策略列表顯示名稱，如”RSI”
DATA_KEY	數值型	請依照欲傳送信息選擇下列固定編號: 1: 策略評分 2: 策略風險評價口數 3: 負動能設定 4: 資金基底 ( 選用，有使用動態權益調整才需設定 ) 5: 部位縮放調整 ( 選用，有使用動態權益調整才需設定 ) 6: 商品組合編號
DATA_VAL	數值型	根據 DATA_KEY 設定，輸入相對應的數值， 如 DATA_KEY=1，則此參數輸入評分。

SendDavinciData

參數名稱	類型	說明
SYMBOL_NAME	字符型	輸入商品名稱，如”TWF.FITX HOT”
STRATEGY		輸入策略名稱，如”RSI”

使用範例

SetDavinciData("TWF.FITX HOT","RSI_Long",1,0.3); 評分設定為 0.3 SetDavinciData("TWF.FITX HOT","RSI_Long",2,10); 風險評價口數為 10 口 SetDavinciData("TWF.FITX HOT","RSI_Long",3,1); 該策略啟用負動能模式，設定為 1 SetDavinciData("TWF.FITX HOT","RSI_Long",6,1); 此商品歸類在商品組合 1 SendDavinciData2("TWF.FITX HOT","RSI_Long"); 將上列數值與設定一次傳遞給評價大師

常用公式表

項目	代表意義
評分函數	根據歷史多空權益作策略品質評估的衡量方法。 本範例採 Kelly Formula 概念，依據該策略過去 一段時間內績效及投入比例來計算益/損比率 (win/loss ratio)，以能讓總獲利極大化的最適 投入比例作為評分表現，評分越高，代表可投入 資金權限也越高。
風險評價口數	依據各自策略波動度決定部位比例，使得總體資產配置 有平均分散風險的效果。 本範例波動度採標準差、ATR、平均標準差等三種方法，亦可自行於 MC 端設計。
策略動能	透過結合評分(質)與風險評價口數(量)，評估策略權益的期望值。
參考口數	以初次符合條件且動能最高者的風險評價口數初值作為 該商品的風險整合部位，並在所有訊號出清前都不再變動，避免各策略波動變異太大，造成總評分劇烈變化。
總評分	將符合條件之策略，依據風險評價口數進行加權算， 作為衡量該商品的總體期望值。
損益權重分配	根據當前持倉損益作商品期望值評估的衡量變量。
動用風險	代表該商品可分配到的資金限額，評分越高，資金使用權限也越高。
下單數量	依據評分結果、風險設定及資金配置狀態所決定的策略部位。