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陳仕哲   神坊資訊公司開發部經理

 

 

摘要

本研究主要目的是應用遺傳演算法(Genetic Algorithms, GA)協助投資人在瞬息萬變的股票市場，建構一個捕捉股價趨勢轉折點(turning point)的最適技術指標(Technical indicator)組合，以及資金分配比率的模型，藉以提升獲利與降低風險。本研究以GA的演化尋優特性，以二階段方式發展台灣股價趨勢轉折點與資金配置的波動捕捉模型；第一階段是利用股價具有波段漲跌的特性，以GA挖掘股價轉折點，藉以確認每個技術指標組合的最適值；最後，採用技術指標值與其平均線的「相對」數值；第二階段為發掘每個技術指標不同的買賣「權重」(Weights)，藉由權重做為資金分配比率，做為股票的交易策略。本研究實驗結果發現：(1) 本研究的GA模型具有追蹤股價波動（volatility）與趨勢轉折點(turning point)的能力。實驗顯示GA模型在現貨交易與融資融券交易策略，都比買進持有（buy and hold）策略的報酬率高，而且融資融券又遠比現貨交易策略的獲利性大。(2) 在空頭市場(Bear Market)，本研究模型明顯比買進持有策略在虧損實驗期的虧損較少，但在獲利實驗期時卻又獲利較大，顯示本研究模組具風險控制的能力。(3)本研究創新採用GA進行股價趨勢轉折點的技術指標組合的最佳化，以及技術指標的「相對」數值與「權重」資金配置的萃取，確實能在具有複雜與混沌特性的股票市場中，降低其不確定性與隨機性。