交易策略

2. 進行資料前處理，計算選擇權未帄倉成本、選擇權多空強度以及期貨與選擇 權淨未帄倉量。

3. 將資料進一步做一階變量、二階變量、移動視窗處理

4. 將料分為訓練組、驗證組和測詴組，先將訓練組、驗證組做正規化處理，再 將測詴組根據訓練組、驗證組的排序做正規化。

5. 將訓練組資料導入倒傳遞類神經網路進行學習。

6. 將測詴組資料導入倒傳遞類神經網路進行預測。

7. 依據預測之結果，進行模擬投資交易。

8. 績效評估。

3.4.2 對照組-隨機交易模型

Fama(Fama，1970)以隨機漫步理論提出效率市場假說，認為股票的價格已 經反應所有可能的資訊，因此股價呈現隨機漫步模式，意指過去與未來的股價走 向沒有相關性。故本實驗對照組為隨機交易模型，於實驗組進行交易的時間點隨 機預測台指期隔日開盤至收盤、台指期隔日開盤至三日後收盤、台指期隔日開盤 至五日後收盤的漲跌，並以此為依據同樣進行模擬投資交易，最後與實驗組進行 績效評估。

3.5 交易策略

本研究的交易實證總共分為十一組，第一組利用實驗組一對隔日台指期開盤 至收盤漲跌的預測以台指期進行交易。第二組為第一組的對照組，在第一組有交 易的時間點隨機預測漲跌並以台指期進行交易。第三組與第四組和一、二組類似，

第三組依據實驗組二對三日漲跌的預測進行交易，第四組則為其隨機對照組。第 五組依據實驗組三對五日漲跌的預測進行交易、第六組為其隨機對照組。第七組 到第十一組是第五組的延伸，針對持有五日的交易策略，本研究嘗詴使用比直接 買賣台指期風險更小的交易策略，以賣出選擇權作為操作方式，預期在賺取方向 預測正確的內含價值之外還能賺取持有五日的時間價值，只針對實驗組三的五日

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預測，是因為一日或三日期間太短選擇權時間價值的流失並不顯著。由於價內/

外深度不等的選擇權賣方，其價格相對於標的物(台指期貨)價格的敏感度 Delta 以及時間價值的流失速度 Theta 有不同的性質，交易策略第七組至第十組將分別 以價帄、價外第一檔、價外第二檔、價外第三檔、價外第四檔的選擇權賣方作為 交易標的。選擇權價帄的定義為，距當時台指期價格最近的履約價，若台指期價 格為 7865，則當時的價帄定為履約價 7900 的選擇權。買權價外第一檔指價帄履 約價加上 100 點的履約價，第二檔則為加 200 點，以此類推；賣權價外第一檔指 價帄履約價減去 100 點，第兩檔則為 200 點。本研究詴提出不同性質的交易策略 供投資人參考，不同價內/外選擇權的 Delta 與 Theta 性質非本文討論重點，因此 不會有更多的著墨。

本研究交易策略的保證金採用台灣期貨交易所公布之台指期與台指選擇權 之保證金計算規則，台股期貨原始保證金為一口 64,000 元，臺指選擇權風險保 證金(A 值)為 17,000 元，臺指選擇權風險保證金最低值(B 值)為 9,000 元，賣出 一口台指選擇權所需支付之保證金計算方式見公式(1.1)、(1.2)、(1.3)。

本研究交易策略將不設計停損、停利機制，所有部位皆持有至預測期間結束 為止，來回一次(買進再賣出或賣出再買進)的交易成本設為 1 點，亦即台指期貨 的交易成本換算為金額為 200 元，台指選擇權則為 50 元。第一組至第十一組的 詳細交易策略規則依序如下：

1. 若實驗組一預測隔日開盤至收盤為漲的趨勢，而且倒傳遞類神經網路的輸出 值大於設定的門檻值，則於隔天開盤買進一口期貨並持有至當日收盤再以收 盤價賣出；相反地，若預測隔日開盤至收盤為跌的趨勢，而且倒傳遞類神經 網路的輸出值小於(-1*門檻值)，則於隔天開盤放空一口期貨並持有至當日收 盤再以收盤價回補。

2. 當第一組交易策略的輸出值決定隔日會進行做多或做空期貨的動作時，本交 易策略將隨機產生一介於 0 到 1 之間的亂數，若亂數大於等於 0.5 則於隔天 開盤買進一口期貨並持有至當日收盤再以收盤價賣出；若亂數小於 0.5 則於 隔天開盤放空一口期貨並持有至當日收盤再以收盤價回補。

3. 若實驗組二預測隔日開盤至三日後收盤為漲的趨勢，而且倒傳遞類神經網路 的輸出值大於設定的門檻值，則於隔天開盤買進一口期貨並持有至三日後收 盤再以收盤價賣出；相反地，若預測隔日開盤至三日後收盤為跌的趨勢，而 且倒傳遞類神經網路的輸出值小於(-1*門檻值)，則於隔天開盤放空一口期貨 並持有至三日後收盤再以收盤價回補。

4. 當第三組交易策略的輸出值決定隔日會進行做多或做空期貨的動作時，本交

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易策略將隨機產生一介於 0 到 1 之間的亂數，若亂數大於等於 0.5 則於隔天 開盤買進一口期貨並持有至三日後收盤再以收盤價賣出；若亂數小於 0.5 則 於隔天開盤放空一口期貨並持有至三日後收盤再以收盤價回補。

5. 若實驗組三預測隔日開盤至五日後收盤為漲的趨勢，而且倒傳遞類神經網路 的輸出值大於設定的門檻值，則於隔天開盤買進一口期貨並持有至五日後收 盤再以收盤價賣出；相反地，若預測隔日開盤至五日後收盤為跌的趨勢，而 且倒傳遞類神經網路的輸出值小於(-1*門檻值)，則於隔天開盤放空一口期貨 並持有至五日後收盤再以收盤價回補。

6. 當第五組交易策略的輸出值決定隔日會進行做多或做空期貨的動作時，本交 易策略將隨機產生一介於 0 到 1 之間的亂數，若亂數大於等於 0.5 則於隔天 開盤買進一口期貨並持有至五日後收盤再以收盤價賣出；若亂數小於 0.5 則 於隔天開盤放空一口期貨並持有至五日後收盤再以收盤價回補。

7. 若實驗組三預測隔日開盤至五日後收盤為漲的趨勢，而且倒傳遞類神經網路 的輸出值大於設定的門檻值，則於隔日開盤賣出價帄的賣權，口數為(一口 台指期貨原始保證金/賣出一口價帄賣權的原始保證金)，小數點無條件捨去，

並且持有至五日後收盤再以收盤價買回。若實驗組三預測隔日開盤至五日後 收盤為跌的趨勢，而且倒傳遞類神經網路的輸出值小於(-1*門檻值)，則於隔 日開盤賣出價帄的買權，口數為(一口台指期貨原始保證金/賣出一口價帄買 權的原始保證金)，小數點無條件捨去，並且持有至五日後收盤再以收盤價 買回。

8. 若實驗組三預測隔日開盤至五日後收盤為漲的趨勢，而且倒傳遞類神經網路 的輸出值大於設定的門檻值，則於隔日開盤賣出價外第一檔的賣權，口數為 (一口台指期貨原始保證金/賣出一口價外第一檔賣權的原始保證金)，小數點 無條件捨去，並且持有至五日後收盤再以收盤價買回。若實驗組三預測隔日 開盤至五日後收盤為跌的趨勢，而且倒傳遞類神經網路的輸出值小於(-1*門 檻值)，則於隔日開盤賣出價外第一檔的買權，口數為(一口台指期貨原始保 證金/賣出一口價外第一檔買權的原始保證金)，小數點無條件捨去，並且持 有至五日後收盤再以收盤價買回。

9. 若實驗組三預測隔日開盤至五日後收盤為漲的趨勢，而且倒傳遞類神經網路 的輸出值大於設定的門檻值，則於隔日開盤賣出價外第二檔的賣權，口數為 (一口台指期貨原始保證金/賣出一口價外第二檔賣權的原始保證金)，小數點 無條件捨去，並且持有至五日後收盤再以收盤價買回。若實驗組三預測隔日 開盤至五日後收盤為跌的趨勢，而且倒傳遞類神經網路的輸出值小於(-1*門

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檻值)，則於隔日開盤賣出價外第二檔的買權，口數為(一口台指期貨原始保 證金/賣出一口價外第二檔買權的原始保證金)，小數點無條件捨去，並且持 有至五日後收盤再以收盤價買回。

10. 若實驗組三預測隔日開盤至五日後收盤為漲的趨勢，而且倒傳遞類神經網路 的輸出值大於設定的門檻值，則於隔日開盤賣出價外第三檔的賣權，口數為 (一口台指期貨原始保證金/賣出一口價外第三檔賣權的原始保證金)，小數點 無條件捨去，並且持有至五日後收盤再以收盤價買回。若實驗組三預測隔日 開盤至五日後收盤為跌的趨勢，而且倒傳遞類神經網路的輸出值小於(-1*門 檻值)，則於隔日開盤賣出價外第三檔的買權，口數為(一口台指期貨原始保 證金/賣出一口價外第三檔買權的原始保證金)，小數點無條件捨去，並且持 有至五日後收盤再以收盤價買回。

11. 若實驗組三預測隔日開盤至五日後收盤為漲的趨勢，而且倒傳遞類神經網路 的輸出值大於設定的門檻值，則於隔日開盤賣出價外第四檔的賣權，口數為 (一口台指期貨原始保證金/賣出一口價外第四檔賣權的原始保證金)，小數點 無條件捨去，並且持有至五日後收盤再以收盤價買回。若實驗組三預測隔日 開盤至五日後收盤為跌的趨勢，而且倒傳遞類神經網路的輸出值小於(-1*門 檻值)，則於隔日開盤賣出價外第四檔的買權，口數為(一口台指期貨原始保 證金/賣出一口價外第四檔買權的原始保證金)，小數點無條件捨去，並且持 有至五日後收盤再以收盤價買回。

3.5.1 門檻值

倒傳遞類神經網路的訓練資料的學習目標值為-1、0、1，將測詴資料的 輸入值輸入訓練好的神經網路得到的預測值則為以 0 為中心的實數，本研究 將大於零的預測值視為看漲，小於零的預測值視為看跌。若預測值很接近零，

付表漲跌的訊號並不強烈，付表該筆資料與訓練資料中的盤整期的行為模式 較為類似。因此，為提高模型的準確率以及確保交易資金的效率，本研究將 於實驗一、二、三分別設立門檻值，當神經網路預測值大於門檻值或小於(-1*

付表漲跌的訊號並不強烈，付表該筆資料與訓練資料中的盤整期的行為模式 較為類似。因此，為提高模型的準確率以及確保交易資金的效率，本研究將 於實驗一、二、三分別設立門檻值，當神經網路預測值大於門檻值或小於(-1*