Methodology

10-step 價格行為 framework

純 OHLC 數據驅動,零 LLM 幻覺。每一個 signal、每一個 trigger/target/stop 都係由 Python 確定性計出。

Author: Leeks Terminal(rule-based engine) Last updated: Data: Futu OpenD · T-1 OHLC only

① Phase 分類

5 種 phase,基於 20-day rolling high/low + 60-day trend:

② S/R Ladder

4-tier support / resistance levels,rolling pivots:

③ 4 種 Strategy

④ Backtest 4 Windows

每隻 stock 跑 30 / 60 / 90 / 197-day backtest × 4 strategy。

然後搵「recent regime 30-90d」最強 edge 配 strategy。

⑤ Action Plan

結合 phase + position + best strategy → verdict (BUY / SELL / WAIT) + 具體價位:

⑥ 點解唔用 LLM 出 signal

LLM 容易 hallucinate 數字 — 特別係 trigger / target / stop 呢啲具體價位。我哋用:

⑦ Reliability 分級

⑧ T-1 Hard Rule

⑨ Risk Management

⑩ 點解 multi-window

FAQ

Leeks Terminal 嘅信號係點計出嚟嘅?

全部由 Python 對 T-1 日線 OHLC 確定性計算:先分 5 種 phase,再疊 20/60/120/200 日 S/R ladder,跑 30/60/90/197 日 backtest 揀出最強 edge,最後輸出 BUY/SELL/WAIT 加 trigger/target/stop。LLM 只負責解釋文字,唔會產生任何數字。

Backtest win% 可以當幾準?

win% 是歷史統計而非預測。可靠性分三級:HIGH(n≥10 且 win%≥60)、MED(n≥5 且 win%≥50)、LOW(建議跳過)。樣本愈大、近期 regime 愈一致,參考價值愈高。

數據幾時更新?用即市價定收市價?

永遠使用 T-1 收市價(hard rule)。港股與美股各自在收市後重建全站,開市前查看訊號即可,不會使用 live intraday 數據計算。

呢個站係投資建議嗎?

不是。全部內容屬教育用途並附免責聲明;即日鮮交易風險極高,過往表現不代表將來回報。

⚠ Disclaimer · Educational only. Backtest 唔等於 live 表現。Day-trade 高風險,loss of capital possible.