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透過過去股價 預測未來走勢

你的情緒 決定今天的股價漲跌
有想過自己的Twitter或Facebook的發文,會影響到整個股市的走勢嗎?沒錯!你可以!在英國就有一間基金公司利用Twitter上的推文來預測股票的趨勢變化。透過每天超過3億4千萬則推文進行抽樣,並將推文情緒評分歸納出一套金融規則,以預測證券市場趨勢。

透過過去股價 預測未來走勢

隨著資訊的便利,網路的發達,投資人資訊取得更為快速,過去常經由報紙、新聞、投顧,甚至是小道消息的時代已經過去了,擁有更多資訊的同時,代表著操作方法勢必要做出改變,能夠理解數據、判斷數據已經是新的趨勢,而每個投資人都期望著能夠預測未來走勢,卻都無功而返,試圖透過消息在市場上低買高賣,但消息都輾轉他人之手,投資人終將成為最後一隻老鼠,而在近幾年市場轉變成數據分析,透過過去的資料找尋蛛絲馬跡,而不是透過小道消息來選股,但如何使龐大的數據幫助我們做判斷將是一大難題。模糊決策樹(Fuzzy Decision Tree)是結合模糊理論和決策樹的新演算法,而在近年陸續被廣泛使用,以少數資料便能產生規則進行判斷,對於股市的瞬息萬變,模糊決策樹能快速的做反映修正錯誤,達成正確預測的目的,本研究使用模糊決策樹來預測未來指數走勢發現預測點數方面誤差甚大,預測漲跌情形也不甚理想只有57.4%的準確率,但經過筆者改變原本變數,並設計為新的模型,模型預測準確率高達93.44%,使預測模型成為了資料庫,過去漲跌情形包含其中,能夠適時且靈活的改變交易策略。

預測股價可以更準嗎?Google提出TFT新解法

預測股價可以更準嗎?Google提出TFT新解法

如何藉由過去數值的變化趨勢來預測未來,這在許多領域都是一件重要的事情,例如精準地預測商品未來的銷售量會對公司帶來多大的幫助。在統計與機器學習領域中,這類的問題被稱為時間序列分析(Time Series Analysis)。除了過去一些經典的統計模型(e.g. ARIMA)外,在深度學習當道的時代,同樣也有新的模型架構被提出,本次為讀者們介紹的就是Google團隊提出的temporal fusion transformers (TFT)模型。

  1. 時間序列問題中,我們可能會希望讓模型同時觀察到 a. 不隨時間改變(time-invariant)的特徵, b. 隨時間變化的歷史特徵(observed inputs), 以及 c. 已知的未來特徵(future 透過過去股價 預測未來走勢 inputs)。由於這三類輸入特徵在時間上數量不同,因此單純將所有特徵合併在一起處理可能並非最好的做法。
  2. 除了單純預測未來某一天的數值,若能預測未來一段時間的數值(multi-horizon forecasting)對於實際使用上可能更有幫助。另外在預測數值上,除了預測單一數字(e.g. 平均數)外,提供一個數值可能坐落的範圍(區間估計)也能增加應用的決策彈性。
  3. 現有常見的模型解釋方法(e.g. LIME, SHAP)並不適合用於時間序列問題上。

更重要的是,由於TFT設計的特化模組Variable Selection Network與自注意力機制的性質,使用者可以針對模型進行預測所使用的特徵做觀察,達到傳統機器學習中萃取特徵重要程度(feature importance)的作用。在文章的範例展示中,也可以透過TFT來觀察資料內含的時間趨勢,例如電力使用會以天為單位做循環、而店家的銷售量會以週為單位做循環等,以及時間序列資料中是否有突發的事件。不免俗地,在文章提到的四個公開資料集中,TFT都拿到了最佳成績。目前在github上無論是tensorflow或是pytorch都有較完整實作TFT的程式碼,在Python的Darts套件中,也有納入TFT模型供使用者快速使用。

財團法人人工智慧科技基金會(AIF)以促進產業之人工智慧科技提升、應用發展及社會永續為宗旨,以客製化訓練、知識推廣及專案服務,賦能企業建立自己的 AI 團隊,發揮既有優勢、提升價值並促進轉型。AIF 技術發展中心不僅關注科技技術的提昇,也持續致力於科技人才的培育,為台灣的科技生態注入新的能量。

初哥學堂:一文學懂分析股票基本法則

市盈率 (P/E) :上市公司會向股東公佈期內盈利,也就是每股盈利 (EPS)。如果一家公司盈利為1,000萬美元,並有1,000萬股流通股,那麼期內的每股盈利就是1.00美元。市盈率的計算是以公司目前股價除以每股盈利(一般以年度化計算)。舉例說,如果股價為30.00美元,公司過去一年每股盈利2.00美元,那麼市盈率就相當於15,或者會說「市盈率15倍」。這是基本分析最常用的估值指標,兩隻股票若屬相同行業,又有相似的增長前景,那就最適合用這個指標進行比較。

市盈率與增長比率 (PEG) :這個指標令市盈率更加好用。不同企業的增長速度自然不同,這一點值得考慮。PEG比率的計算方法是以股票市盈率除以未來幾年預計年度化的盈利增長率。舉例說,如果市盈率為20倍,未來5年預計盈利增長率為10%,則PEG比率為2倍。這個指標背後有一個概念,高速增長的公司雖然市盈率較高,看似更昂貴,但若以這個指標看,隨時變得較低增長的公司「便宜」。

市賬率 (P/B) :一家公司的賬面值是指其資產價值總和。理論上說,當公司結業清盤,將所有資產變賣一空,這包括有形財產,還有專利、品牌名稱等等,屆時手上可有的資金就是賬面值。市賬率可用來比較一家公司股價與賬面值的比率。正如市盈率,這個指標最適合用來比較同一行業增長特點相似的公司,並應與其他估值指標同時使用。

股本回報率 (ROE) :這是一個最常用的盈利指標,股本回報率(或ROE)的計算方法是將公司的淨收入除以股東權益(資產減去負債)。簡言之,我們從股本回報率可見一家公司利用投資資本賺取利潤的效率,正如多數指標一樣,這指標最好用來比較同一行業的公司。換言之,某家公司的股本回報率為20%,另一家為10%,便可視為前者賺取利潤的效率更高。

債務對息稅折舊攤銷前利潤 (債務對EBITDA) :分析股票時亦應評估一家公司的財政狀況,其中一個好方法就是為公司的債務把脈。坊間雖然有多種評估債務的指標可用,但對於新手,不妨使用債務對EBITDA比率。您可從資產負債表上找到公司的總債務,至於EBITDA(未計利息、稅項、折舊和攤銷前的盈利)則可在損益表找到。到底債務到達哪個水平才算過多,其實沒有特定指標,但如果一家公司的債務對EBITDA比率明顯高於同業,則可能亮起紅燈,反映投資風險較高。

分析股票不應局限數據

歷久不衰的競爭優勢 :長線投資者期望了解一家公司能否長期保持市場份額,當然最好是可以增長。因此,在分析有潛質的股票時,很值得分析一家公司業務模式是否擁有長期競爭優勢,亦即經濟護城河。這種優勢可以有多種形式,這裡只舉幾個例子,知名品牌可賦予公司定價能力,專利則可保護公司免受對手威脅,龐大分銷網絡則可較對手具有成本優勢。

優秀管理層 :優秀的管理層有多重要,真是不言而喻。如果管理層乏善可陳,在重大決策上判斷錯誤,那麼即使公司的產品有多好,行業前景如何一片光明,都會白白糟蹋大好機會。最理想的情況,當然是公司行政總裁和其他主要高層在業界已有輝煌成就,擁有豐富經驗,而且樂意與股東分享成果。這些高層的薪酬最好是與公司股價掛鈎,又或手上有一定數量的公司股票,這能推動他們為公司打拼。

行業趨勢 :長線投資者應集中留意長期增長前景亮麗的行業。例如,網上零售就有這種明顯趨勢。過去約10年時間,網上零售佔整體比例從最初不到5%增長至目前超過11%。因此,電子商貿這個行業是很好的例子,足見增長趨勢亮麗。雲端運算、支付技術和康健護理是另外少數例子,這些行業未來多年很大機會都能高速發展。當您分析股票時,找出應重點投資的行業,或是避免沾手的行業,這對投資組合的表現會有很大幫助。

股票分析基本示例

我們簡略來看一個虛構的劇本。假設筆者想投資家居裝飾股,將之加進投資組合,現在正考慮是買入 家得寶 (Home Depot) ( NYSE:HD ),還是買入 勞氏公司 (Lowe’s) ( NYSE:LOW )。