利用基因規劃與磷蝦覓食演算法建構包含屬性篩選的股票價格波動度預測程序

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Title:	利用基因規劃與磷蝦覓食演算法建構包含屬性篩選的股票價格波動度預測程序
Authors:	徐志明
Contributors:	企業管理系
Keywords:	股票、波動度、基因規劃、磷蝦覓食最佳化演算法、屬性篩選
Date:	2018-10-30
Issue Date:	2018-12-20
Abstract:	股票指數選擇權(stock index options)是一種衍生性金融商品(derivatives)，其具有「風險有限，獲利無限」的特點，非常適合資金有限又想獲取股市漲跌利潤、不習慣設停損以及持有股票或期貨部位而具有避險需求的投資者。因此，若能精確地預測股票價格之波動度，進而預測指數選擇權之價格，並搭配適當的交易策略(例如單一部位、避險部位、價差部位及組合部位等)，將對投資者具有莫大的助益。故本計畫利用基因規劃(genetic programming, GP)與磷蝦覓食最佳化演算法(krill herd optimization algorithm, KH)，發展一個包含屬性篩選的股票價格波動度預測程序。其中，基因規劃是以技術指標、股票交易資料及選擇權交易資料為輸入變數，分別建構選擇權買權與賣權的價平、價外 1 檔、價外 2 檔、價內 1 檔及價內 2 檔所對應的股票價格波動度之完整預測模型。接著，利用建構之完整基因規劃模型，配合模擬程序，將輸入(預測)變數的個數降低，亦即「屬性篩選」；然後，以篩選過後之輸入變數，再次使用基因規劃法建構預測股票價格波動度的簡化預測模型；最後，再以磷蝦覓食最佳化演算法獲取最佳化的選擇權買權與賣權之價平、價外 1 檔、價外 2 檔、價內 1 檔及價內 2 檔所對應的股票價格波動度簡化預測模型之權重，藉以預測股票價格之波動度。本計畫將以為期數年的臺灣股市及其指數選擇權(TAIEX Options)與 S&P 500 股市及其指數選擇權(S&P 500 Index Options)之交易資料為例，驗證所提出的整合性股票價格波動度預測程序之可行性、有效性與優異性。
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