2009Q4，適逢 2008 金融海嘯及後續時期）Global 明顯優於 Buttom Up 外，兩種 取向並無顯著差別，故論文最終決定以 Global 取向作指標調整。（表 4）。
‧
股市大盤 France_CAC_40(^FCHI) 第一期
重要股市大盤 股市大盤 Mexico_IPC Adj_Close
股市大盤 China_SSE_Composite_Index
供需 零售投資需求（非金幣條塊）
生產者避險操作淨額 USA GNP、GDP USA 名目 GDP
USA 名目 GNP 技術指標 Gold Price_乖離率
Gold Price_RSI_n9
生產者股價 CBOE Gold_Index 收盤價
貴金屬 Silver Volume_Value
於指標篩選中發現各期間採用之指標，若以個別指標的角度視之，將有 著極大差異，可是若以指標種類視之，將發現重疊性，各時期中重要股市大盤以 及黃金供需等兩類均出現在較佳指標群中，股市與金價間的關連性，可能肇因於 近年黃金避難英雄的價值觀再度浮現，而黃金供需是支撐黃金價之基本因素。另
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
35
實驗結果呈現，於經濟情況較佳的時期，除上述兩因素外，我們還會發現其他如 GNP、GDP、相關利率指標等因素亦可於金價預測上發揮效能，可是當進入變動 劇烈的情況時上述因素之效果將不顯著，此時金價與量衍生出的技術指標開始展 現效果。
(二) 模型參數調整 1、挑選函式（ ）
實驗中實作菁英挑選法以及排序挑選法兩種挑選函式。菁英挑選法為模擬自 然界中雄性爭奪交配權的挑選方式。排序挑選法是將所有模型依適配值排成一 列，由適配值最高者開始進行挑選，下為兩者GP建模後 值比較（表6;圖15）。
表 6: 值比較
兩種挑選函式中菁英法的預測力在大多時候都較佳，可是考量 值的差距，
將發現其實兩者差距不大。
2、運算子集合（ ）
挑選函式 不分期 第一期 第二期 第三期
菁英法 75.0849 80.25782 89.36931 76.37968 排序法 71.60403 75.47984 91.19504 73.58453 差距 3.480865 4.777988 -1.82573 2.795148
圖 17: 兩種挑選法於各分類時期 值比較
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
36
論文包含四則運算、指對數運算以及基本三角函數相關運算子，並實作兩種 運算子集合（表7），而實驗發現兩種 在預測力上的差距大多時候並不顯著，
以下為實驗結果(表8; 圖16)。
表 7: 運算子集合內容
名稱 內容
Simple addition、subtraction、multiplication、division
Extended addition、subtraction、multiplication、division、sine、cosine、
natural logarithm、exponent、square root
表 8: 運算子集合 值比較
運算子集合 不分期 第一期 第一期 第三期
Simple 73.00376 64.84792 87.49323 75.5449 Extended 74.69204 69.80905 86.57788 73.61519 差距 -1.68828 -4.96114 0.915347 1.929704
圖 18: 兩種運算子集合於各分類時期 值比較
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
37
3、演化代數（ ）
模型群體（ ）中之模型經過突變、交配等步驟將會產生下代模型群體，而 演化代數多寡也或許會對運算結果優劣造成影響，而經實驗發現演化代數造成的 影響其實不大，而且演化代數（ ）越大表現甚至開始略為下降，以下列出演化 50次到演化950次等十種情況下GP建模之 值(表9;圖17)。
表 9: 不同演化代數 值比較
50 150 250 350 450 550 650 750 850 950 Avg
不分期 74.48 74.71 72.93 75.5 75.55 75.83 74.52 72.87 75.56 74.3 74.63
第一期 76.53 72.03 72.78 74.67 72.89 70.29 66.54 70.19 72.83 66.1 71.49
第二期 89.76 90.19 86.91 83.63 87.72 88.71 87.732 87.09 88.32 85.93 87.6
第三期 73.85 75.53 73.31 77.08 71.83 73.65 75.23 75.13 73.07 76.84 74.55
4、染色體群大小（ ）
Population Size越大表示演算時所擁有的模型越多，且初始模型都是隨機產 生，換言之，模型群體內不同染色體間的變化性以及交配時可使用的染色體 數 量也越多，論文中設計 從50、150到950等十種情況運算比較 值，結果顯示在 多數時候染色體群大小影響預測力程度相當有限，結果如下（表10;圖18）。
圖 19: 各分類時期下不同演化代數的 值比較
‧ 國
立 政 治 大 學
‧
N a tio na
l C h engchi U ni ve rs it y
38 表 10: 不同 之 值比較
(三) 塑模最終結果
研究在塑模包含的兩個子階段中分別歸納出一些結果，指標調整中我們發現 Global取向優於Button Up的現象以及較佳指標群，模型參數調整則發現模型參數 影響不大，演化代數及染色體群大小甚至呈現不宜過多的趨勢。本小節總結前述 所有結果，列出塑模中出現較佳金價預測模型，詳見附錄二。