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基於遺傳演算法之配對交易技術的三個改進方法

為了解決Nvidia stock的問題，作者賴煒勛 這樣論述：

在金融的市場中，各種商品隨著時間有不同的價格變化，由此，投資人便有利可圖。因此，各種交易策略被提出用以獲得良好的收益。其中，配對交易就是這種關鍵的、廣泛使用且效果良好的策略。其主要概念是挑選兩個相關性高的標的，當其中一個標的股價出現落後時買進且在股價聚合時賣出，而另一標的則反向操作。現存方法中，遺傳布林通道和基於相關係數的配對交易(GBCPT)利用最佳化技術找出用於相關係數決定候選標的配對並使用布林通道決定交易訊號所需的參數。相關係數是透過歷史股價計算兩股票的相關性，布林通道是由股票的移動平均線和標準差所組成的指標。為達到更穩定之交易績效，本論文提出三個改良的演算法，分別是：(1) Adva

nced GBCPT (AGBCPT)；(2) GPU-based AGBCPT；(3) Industry-based AGBCPT。在AGBCPT中，我們將更多的參數納入了最佳化的步驟中，並考量風險設計評估函數，嘗試找出更有效的交易策略。由於 AGBCPT 訓練過程中的高計算成本，在方法二中，我們運用圖形處理器來降低計算時間。在方法三則透過公司產業類別進行標的分類企圖並找出獲利更佳之配對交易。在實驗中，透過與現存方法AGBCPT比較，其評估了新增參數和不同趨勢下方法一的效果。在方法二中，將GPU-based AGBCPT與AGBCPT進行時間成本的比較，其評估兩者在不同公司數量和不同計算周期

下計算相關係數矩陣所需的時間。在方法三中，Industry-based AGBCPT從台股中挑選不同股票，依照產業性來分類成群產生配對並觀察獲利能力。