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。
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。
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。
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 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。
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。
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。
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。
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。
| 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 |
|---|
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。
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。
| 特性 | 權證 (Warrant) | 選擇權 (Option) | 量化適用 |
|---|
從總體經濟到個股分析,面對龐雜的財經資訊,善用對的工具能大幅提升研究效率。以下整理今日介紹的實用工具,建議依據自己的需求組合搭配使用。
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輸入個股的 EPS / BPS 與同業本益比範圍,即時產生悲觀 / 基本 / 樂觀三情境估值矩陣,並與真實市價比對。
選擇個股後自動載入真實價格,計算 MA5 / MA20 / MA60、RSI(14) 與關鍵支撐壓力位,並標示多頭排列 / 黃金交叉等訊號。
整合 MACD、KD 隨機指標、布林通道與成交量分析,透過多重指標確認趨勢方向,提升進場訊號的可靠性。
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 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 |
| 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 |
| 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 | — | — |
| 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× |
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