碩士論文 · 電資工程研究所 · PPTS × GAPPTS

遺傳演算法於利潤價格分布為基礎的
交易策略最佳化技術之研究

依論文方法重建的互動展示頁,核心流程是先用 PPTS 將歷史價格切成等距區間,計算各區間的平均利潤與達標機率,再用 GAPPTS 在 48 檔元大台灣 50 股票樣本上搜尋最佳參數組合。

48 檔股票樣本 2019–2023 訓練 2024 測試 PPTS GAPPTS 價格區間利潤分析
正報酬覆蓋率
股票樣本數
訓練期間
測試期間

PPTS × GAPPTS 研究流程

論文把歷史價格資料拆成價格區間統計問題,再用遺傳演算法搜尋最佳區間數、持有天數、目標利潤與進場門檻,避免固定參數策略在不同個股與產業上失靈。

🗃
資料整理
48 檔個股 · 2019–2024
📏
PPTS 區間切分
將價格切成 m 個等距區間
📈
利潤機率分析
平均利潤 + 達標機率
🎯
輪盤選擇
保留高適應度參數組
🔀
交叉 / 突變
CR 0.8 · MR 0.1
最佳策略
輸出逐檔最佳參數
染色體結構(29 bit)
適應度與評估指標
研究資料設計
母體:元大台灣 50 成分股中的 48 檔股票
訓練集:2019–2023 歷史資料
測試集:2024 外樣本回測
系統:Python、SQL Server、Gradio 介面
目標:比較 GAPPTS、固定參數 PPTS 與 Buy & Hold

PPTS 價格區間利潤邏輯

PPTS 先依買入價把歷史交易切進不同價格區間,統計每個區間的平均利潤與達標機率,再用 α 門檻判斷該區間屬於買入訊號還是保守區間。

所選個股的價格區間平均利潤 / 達標機率
每個柱狀代表該價格區間的平均利潤,折線代表達成目標利潤的機率。綠色區間表示通過 α 門檻的買入候選。
48 檔樣本績效分級
論文把樣本分成「有效果」「一般」「無效果」三類。互動頁保留同一個分級框架,方便直接對照研究結果。
所選個股最佳化參數
所選個股測試績效
論文整體觀察

選股與 GAPPTS 參數產生 GAPPTS 策略

你可以切換不同 ETF50 個股,重新執行 GAPPTS,觀察相同方法在不同產業與價格結構上會如何收斂到不同的參數組合。

依論文的跨產業比較方式切換股票池
逐檔查看 PPTS / GAPPTS 的參數與績效差異
論文建議值:50
論文系統預設:50
輪盤選擇後的單點交叉機率
論文系統預設:0.10
PPTS 將價格切成 m 個等距區間
買入後持有天數
區間達標機率的門檻

最佳策略的測試集表現與交易明細

依 GA 搜尋得到的最佳參數(m / hold / target)回到 2024+ 測試集重跑,疊上買賣訊號、淨值曲線、績效統計與最近 8 筆交易。

測試集價格 + 買賣訊號
策略淨值曲線
績效統計
近 8 筆交易

GAPPTS 互動模擬器

逐代觀察族群適應度如何收斂,以及最優染色體如何在 4 維參數空間中逼近所選個股的最佳策略設定。

第 1 代 / 50
Fitness —
族群適應度收斂曲線
1 代族群 fitness 分布
當代最佳染色體 → PPTS 參數

GAPPTS vs 固定參數 PPTS vs Buy & Hold

論文指出 GAPPTS 相較固定參數策略與 Buy & Hold 能更有效提升報酬與風險控制。這裡用所選個股的互動重跑結果做同一視角比較。

所選個股報酬比較
同評估預算下的搜尋效率

股票分類與最佳訓練期間

論文第四章實證結果顯示,不同產業與公司特性對應不同的最佳訓練期間與參數組合。統一的預測模型在台股不適用,差異化策略才能發揮 GAPPTS 的優勢。

長期穩定型 · 5–8 年
中華電 (2412) · 台塑 (1301) · 合庫金 (5880)
產業特性穩定、現金流可預期
建議:年度重新訓練
中期轉型型 · 4–6 年
聯電 (2303) · 富邦金 (2881) · 廣達 (2382)
產業週期明顯、有轉型需求
建議:半年重新訓練
短期動態型 · 3–5 年
聯發科 (2454) · 鴻海 (2317) · 日月光 (3711)
國際供應鏈高度敏感、波動大
建議:3–4 個月重新訓練
代表性個股 fitness 排名(論文第四章)
聯電在中期轉型型中取得最高 fitness 0.7058,聯發科次之。長期穩定型股票整體 fitness 相對較低。
各產業最佳訓練期間範圍
科技類(半導體、電子製造)偏短,金融適中,電信/石化等傳統產業偏長。
高適應度股票的共通參數特徵
目標獲利率
低水位
避免過度貪婪 · 做頻繁但小額獲利
持有天數
18–29 天
中短期策略在台股較為有效
α 進場係數
0.4–0.8
中等門檻平衡機會與品質
染色體結構
29 bit
區間 5 · 週期 6 · 目標 10 · α 8

GAPPTS 相對其他演算法的定位

論文第二章系統性比較了多種股價預測方法。GAPPTS 的優勢在於不需要問題的嚴格數學模型、能避開局部最優、同時保留可解釋的交易規則輸出。

主流預測演算法比較表(論文表 4.4)
演算法類別 預測精度 計算複雜度 適用資料規模 解釋性 非線性捕捉
GAPPTS 定位: 結合基因演算法的全域搜索能力與 PPTS 的可解釋交易規則,在中型資料規模下取得高解釋性與高非線性捕捉的平衡 — 相較 LSTM/Transformer 不需海量資料,相較 ARIMA 能處理非線性區間結構。

布林通道 · MACD · KD · 籌碼面 — 輔助進場確認

PPTS 以統計利潤分布識別買入區間,搭配技術面與籌碼面訊號可進一步提升進場品質。台股量化實戰案例顯示,「BBand 收斂 + KD 低檔回升 + MACD 動能翻正」三重共振型態,對應 PPTS 買入區間時,能有效過濾假突破、提升勝率。

📊
布林通道 Bollinger Bands
上下軌 = MA20 ± 2σ,通道寬度代表市場波動程度。通道收斂(Width ≤ 70% 均寬)是即將變盤的預警訊號,收斂後突破方向往往延續。
收斂訊號:Width ≤ 均寬 × 0.70
📉
MACD 動能指標
DIF = EMA12 − EMA26,Signal = EMA9(DIF),OSC = DIF − Signal。OSC 直方圖由紅轉綠(負翻正)代表短期動能開始回升,是早期多方確認。
確認訊號:OSC 由負轉正(柱狀翻綠)
🎯
KD 隨機指標
RSV 計算最近 9 日相對位置,K = 2/3 × K_prev + 1/3 × RSV,D = 2/3 × D_prev + 1/3 × K。K 值從低檔向上穿越 D 值為黃金交叉,代表超賣後動能反轉。
黃金交叉:K 由低檔上穿 D(K < 50)
🏦
籌碼面 — 法人動向
外資 + 投信 + 自營商連續買超為多方籌碼訊號。主力買超千張以上且散戶同步賣超,代表聰明錢在低檔積累,是底部反轉候選股的關鍵條件之一。
多方籌碼:法人連 3 日淨買超
所選個股 · 布林通道(測試集)
實線為收盤價,橙色虛線為布林上下軌,半透明帶為通道範圍。通道收窄時即將面臨方向性突破。
KD 隨機指標 + MACD OSC(測試集)
藍/橙線為 K/D 值(左軸 0–100),綠/紅直方圖為 MACD OSC(右軸)。
三重共振訊號偵測 — 同時滿足 ≥ 2 項技術條件
偵測測試集中同時達到「BBand 收斂 + KD 黃金交叉 + MACD OSC 翻正」中至少兩項的訊號點,為 PPTS 買入區間提供技術面輔助確認。

權證 vs 選擇權 — GAPPTS 策略延伸討論

GAPPTS 以價格區間識別方向性進場機會,除現股之外可搭配衍生性商品放大槓桿。台灣市場中,選擇權(台指選 TXO)在定價透明度與流動性上遠優於個股權證,更適合量化策略重複執行與歷史回測驗證。

量化策略適用性比較:權證 vs 選擇權
特性 權證 (Warrant) 選擇權 (Option) 量化適用
台積電假設情境損益比較(買方)
現價 1000 元,履約價 1050,比較三種到期情境下的損益比。選擇權因 IV 公平定價,漲幅情境報酬明顯優於權證。
GAPPTS 延伸至衍生商品的操作建議

投資研究工具全覽 · 今日重點複習

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市場資料同步、TAIFEX 合約月與日線快取檢視

這一區直接讀取後端 market layer。你可以手動同步 TWSE 現貨、TAIFEX 期貨與 Yahoo fallback 資料,並直接檢查 instrument cache、contract month 與最近日線 bars。

Market Cache
點選 instrument 後,右側 bars 會重新查詢對應 symbol;若是 TAIFEX 來源,contract month 會一起顯示。
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PE × PB 情境矩陣計算器

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整合課程精華:四大市場連動、VIX 恐慌指數解讀、量比籌碼判讀、個股期 vs 融資券比較,以及台指期日內均值回歸策略模板。

VIX 恐慌指數速查
VIX 越高,未來 1 個月報酬統計上越好(均值回歸)
VIX 區間 狀態 統計預期報酬
< 12 極度平靜 正常水位
12–20 正常 正常水位
20–30 緊張 ↑ 略有正偏
30–40 恐慌 +3% / 月
> 40 崩盤級 +6% / 月
Contango(正價差)= 遠月 > 近月 = 平靜(80% 時間)
Backwardation(逆價差)= 近月 > 遠月 = 危機爆發
量比籌碼判讀
量先價行 — 量比 = 當前成交量 / N 日平均成交量
量比 成交量 價格 解讀
> 2 量增 價漲 主力買進 ✅
> 2 量增 價跌 主力出貨 ⚠️
1–1.5 正常 正常市況
< 0.5 量縮 價漲 力道不足
< 0.5 量縮 價跌 跌勢將盡
黃金組合:量比 > 2 + 法人連續買超 + 融資餘額下降 = 強烈做多訊號
商品工具箱比較:個股期 vs 融資 vs 融券
項目 個股期貨 ✅ 融資 融券
槓桿 7.4 倍 2.5 倍 1.1 倍
做空 ✅ 可 ❌ 不可 ✅ 可
持有成本 幾乎零 6–7%/年利息 借券費+回補
強制回補 ❌ 無 ❌ 無 ✅ 有
交易稅 十萬分之 2 千分之 3 千分之 3
一口規格 2,000 股
台指期規格速查
商品 每點 保證金 槓桿
大台 (TX) 200 元 ~18 萬 15–20×
小台 (MTX) 50 元 ~4.5 萬 15–20×
微台 12.5 元 ~1.1 萬 15–20×
結算:每月第三個禮拜三
日盤:08:45–13:45 / 夜盤:15:00–翌日 05:00
台指期日內均值回歸策略模板
進場09:00 前累計漲跌幅 > 0.5%,逆勢進場
止盈跳空缺口 50% 回補
止損−30 點
工具小台 1 口(保證金 ~4.5 萬)
風控單日最多 2 次 · 連虧 3 天暫停
均值回歸適用盤整行情;勝率 60–70%,賺賠比偏小

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今日重點 × 工具箱整理

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本週行動建議
01
財經M平方查一次 PMI 與 Fed 利率點陣圖,了解目前總經週期位置
02
對持有的個股,用財報狗確認最近 4 季 EPS 趨勢與毛利率變化
03
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