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以支援向量迴歸與多元迴歸預測金融資產價格：以加權指數及個股為例

為了解決櫃買指數otc的問題，作者劉昱均 這樣論述：

隨著台灣金融市場的蓬勃發展，金融商品漸趨多元化，而以台灣加權股價指數及櫃買指數作為標的之衍生性金融商品也不斷推陳出新。此兩指數對證券市場的重要性不言可喻。台積電(2330)是台灣股本最大的上市公司，同時也是外資與一般投資大眾最為青睞的投資標的。近幾年，在金融科技、物聯網與電子商務等趨勢推波助瀾下，櫃買市場的網家(8044)儼然成為證券市場的明日之星。因此，本研究擬以支援向量迴歸模型為基礎，並結合多個技術指標如KD值、RSI及MACD等來建構三個預測模型，分別預測大盤(台灣加權股價指數、櫃買指數)及個股(台積電、網家)之隔日最高價、最低價、收盤價，並與多元迴歸模型進行相關預測能力比較。本研究以

日資料進行實證，而資料期間取自2010年1月1日至2015年6月30日，其中2010年1月1日至2012年12月31日為訓練期，2013年1月1日至2015年6月30日為預測期。本研究利用均方誤差(mean squared error, MSE)及平均絕對百分比誤差(mean absolute percentage error, MAPE)對實證模型進行預測能力比較。實證結果顯示預測台灣加權股價指數收盤價時，採用多元迴歸以及搭配模型三(開高低收價格搭配技術指標)，預測效果最佳，預測台積電收盤價時亦同，在預測OTC指數、網家收盤價時亦同。本實證結果有助於投資人掌握大盤及個股每日之股價資訊及波動程

度，進而提升證券投資績效。