第四章 研究結果
第一節 模式建構與交易模擬
由於統計軟體不斷精進，當人們在使用SPSS-20進行時間序列分析時，已不 需要經過模式識別、參數估計、模式檢定這三個步驟(如圖3.4)來逐項求得最佳配 適模式，SPSS-20裡的Expert Modeler會直接透過數據，建構出一個最佳配適模式 (IBM Manual, 2012)。本研究使用SPSS統計軟體，理由在於它具有豐富的統計分 析的手法，而且是世界性普及的手法，可用性也是採用的理由之一。
一、個案研究一(研究對象：鴻海) 模擬一
預測規劃：自105年3月1日09：01 ~ 10:00之10點整之收盤價，來預測10:01
~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(0,1, 0)，其模式檢定各項誤差在7.6% ~10.9%，如表4.1.1所示。
模式與預測結果如圖4.1.1。圖4.1.2其模式之ACF與PACF，
由該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符 合時間序列基本要求。
預測分析：走勢向上(如圖4.1.1)。股價預測結果77.5 ~ 77.6元(如表4.1.2)。
選擇10:05進場買入1張，股價為77.3元。
32
買賣決策：當日13:30之股價大於等於買入價的0.5元則賣出，否則持有。
13:30股價為77.7元，故持有，俟日後一併賣出。
圖4.1.1 鴻海2016/03/01，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖4.1.2 鴻海2016/03/01，09:01~10:00股價模式之殘差ACF與PACF圖
33
表4.1.1 鴻海2016/03/01，09:01~10:00股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.076 0.098 0.109
表4.1.2 鴻海2016/03/01，10:01~10:10股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10 預測 77.5 77.5 77.5 77.5 77.6 77.6 77.6 77.6 77.6 77.6 UCL 77.7 77.8 77.9 78.0 78.0 78.1 78.2 78.2 78.2 78.3 LCL 77.3 77.2 77.2 77.1 77.1 77.0 77.0 77.0 76.9 76.9
模擬二
預測規劃：自105年3月1日09：01 ~ 10:00之10點整之收盤價，來預測10:01
~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(1, 0, 0)，其模式檢定各項誤差在5.9% ~ 8.3%，如表4.1.3所示。模 式與預測結果如圖4.1.3。圖4.1.4其模式之ACF與PACF，由 該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符合 時間序列基本要求。
預測分析：走勢向上(如圖4.1.3)。股價預測結果78.5 ~ 78.6元(如表4.1.3)。
選擇10:05進場買入1張，股價為78.5元。
買賣決策：當日13:30之股價大於等於買入值的0.5元則賣出，否則持有。
13:30股價為79.5元，將本日、與0301日買入之股票賣出，獲 利為2800元。
34
圖4.1.3 鴻海2016/03/02，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖4.1.4 鴻海2016/03/02，當日09:01~10:00股價模式之殘差ACF與PACF圖
35
表4.1.3 鴻海2016/03/02，09:01~10:00股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.059 0.075 0.083
表4.1.4 鴻海2016/03/02，10:01~10:10股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10 預測 78.5 78.5 78.5 78.5 78.5 78.5 78.6 78.6 78.6 78.6 UCL 78.7 78.7 78.8 78.8 78.8 78.8 78.9 78.9 78.9 78.9 LCL 78.3 78.3 78.3 78.3 78.3 78.3 78.3 78.3 78.3 78.3
模擬三
預測規劃：自105年3月3日9點01分至10點整之收盤價，來預測10:01 ~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(0, 0, 3)，其模式檢定各項誤差在5.0% ~ 7.5%，如表4.1.5所示。模 式與預測結果如圖4.1.5。圖4.1.6其模式之ACF與PACF，由 該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符合 時間序列基本要求。
預測分析：走勢向下(如圖4.1.5) ，不進場。股價預測結果80.2 ~ 80.1元 (如表4.1.6)。
買賣決策：當日13:30之股價大於等於買入值的0.5元則賣出，否則持有。
13:30股價為80.5元，故持有。
36
圖4.1.5 鴻海2016/03/03，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖4.1.6 鴻海2016/03/03，09:01~10:00股價模式之殘差ACF與PACF圖
37
表4.1.5 鴻海2016/03/03，09:01~10:00股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.050 0.062 0.075
表4.1.6 鴻海2016/03/03，10:01~10:10股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10 預測 80.2 80.2 80.2 80.1 80.1 80.1 80.1 80.1 80.1 80.1 UCL 80.3 80.4 80.4 80.4 80.4 80.4 80.4 80.4 80.4 80.4 LCL 80.0 80.0 79.9 79.9 79.9 79.9 79.9 79.9 79.9 79.9
二、個案研究二(研究對象：佳格) 模擬一
預測規劃：自105年3月1日09：01 ~ 10:00之10點整之收盤價，來預測10:01
~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(1, 1, 0)，其模式檢定各項誤差在4.4% ~ 9.7%，如表4.1.7所示。模 式與預測結果如圖4.1.7。圖4.1.8其模式之ACF與PACF，由 該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符合 時間序列基本要求。
預測分析：走勢平穩(如圖4.1.7)。股價預測結果83.0元(如表4.1.8)。選擇 10:05進場買入1張，股價為83元。
買賣決策：當日13:30之股價大於等於買入值的0.5元則賣出，否則持有。
13:30股價為83.2元，故持有，俟日後一併賣出。
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圖4.1.7 佳格2016/03/01，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖4.1.8 佳格2016/03/01，09:01~10:00股價模式之殘差ACF與PACF圖
39
表4.1.7 佳格2016/03/01，09:01~10:00股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.044 0.053 0.097
表4.1.8 佳格2016/03/01，10:01~10:10股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10 預測 83.0 83.0 83.0 83.0 83.0 83.0 83.0 83.0 83.0 83.0 UCL 83.2 83.2 83.3 83.3 83.4 83.4 83.4 83.4 83.5 83.5 LCL 82.8 82.8 82.7 82.7 82.6 82.6 82.6 82.6 82.5 82.5
模擬二
預測規劃：自105年3月2日09：01 ~ 10:00之10點整之收盤價，來預測10:01
~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(1, 0, 0)，其模式檢定各項誤差在6.3% ~ 9.1%，如表4.1.9所示。模 式與預測結果如圖4.1.9。圖4.1.10其模式之ACF與PACF，由 該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符合 時間序列基本要求。
預測分析：走勢向下(如圖4.1.9)。股價預測結果83.4 ~ 83.3元(如表4.1.10)。
不進場。
買賣決策：當日13:30之股價大於等於買入值的0.5元則賣出，否則持有。
13:30股價為83.5元。將0301買入之股票賣出，獲利500元。
40
圖4.1.9 佳格2016/03/02，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖4.1.10 佳格2016/03/02，09:01~10:00股價模式之殘差ACF與PACF圖
41
表 4.1.9 佳格 2016/03/02，09:01~10:00 股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.063 0.075 0.091
表4.1.10 佳格2016/03/02，10:01~10:10股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10 預測 83.4 83.4 83.4 83.4 83.3 83.3 83.3 83.3 83.3 83.3 UCL 83.6 83.6 83.6 83.6 83.6 83.6 83.6 83.6 83.6 83.6 LCL 83.2 83.2 83.1 83.1 83.1 83.1 83.1 83.1 83.1 83.1
模擬三
預測規劃：自105年3月3日09：01 ~ 10:00之10點整之收盤價，來預測10:01
~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(0, 1, 0)，其模式檢定各項誤差在4.9% ~ 10.1%，如表4.1.11所示。
模式與預測結果如圖4.1.11。圖4.1.12其模式之ACF與PACF，
由該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符 合時間序列基本要求。
預測分析：走勢向上(如圖4.1.11)。股價預測結果83.5 ~ 83.6元(如表 4.1.12)。選擇10:05進場買入1張，股價為83.5元。
買賣決策：當日13:30之股價大於等於買入的0.5元則賣出，否則持有。
13:30股價為83.8元，故持有，俟日後一併賣出。
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圖4.1.11 佳格2016/03/03，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖4.1.12 佳格2016/03/03，09:01~10:00股價模式之殘差ACF與PACF圖
43
表 4.1.11 佳格 2016/03/03，09:01~10:00 股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.049 0.059 0.101
表4.1.12 佳格2016/03/03，10:01~10:10股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10 預測 83.5 83.5 83.5 83.5 83.5 83.5 83.5 83.5 83.5 83.6 UCL 83.7 83.8 83.9 83.9 84.0 84.0 84.1 84.1 84.2 84.2 LCL 83.3 83.2 83.2 83.1 83.1 83.0 83.0 83.0 82.9 82.9
三、個案研究三(研究對象：台泥) 模擬一
預測規劃：自105年3月1日09：01 ~ 10:00之10點整之收盤價，來預測10:01
~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(0, 1, 0)，其模式檢定各項誤差在3.4% ~ 11.5%，如表4.1.13所示。
模式與預測結果如圖4.1.13。圖4.1.14其模式之ACF與PACF，
由該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符 合時間序列基本要求。
預測分析：走勢向下(如圖4.1.13)。股價預測結果30元(如表4.1.14)。不 進場。
買賣決策：當日 13:30 之股價大於等於買入的 0.5 元則賣出，否則持有。
13:30 股價為 29.85 元。
44
圖4.1.13 台泥2016/03/01，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖4.1.14 台泥2016/03/01，09:01~10:00股價模式之殘差ACF與PACF圖
45
表 4.1.13 台泥 2016/03/01，09:01~10:00 股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.034 0.115 0.046
表4.1.14 台泥2016/03/01，10:01~10:10股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10
預測 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
UCL 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
LCL 30 29 29 29 29 29 29 29 29 29
模擬二
預測規劃：自105年3月2日09：01 ~ 10:00之10點整之收盤價，來預測10:01
~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(0, 1, 0)，其模式檢定各項誤差在2.6% ~ 8.7%，如表4.1.15所示。
模式與預測結果如圖4.1.15。圖4.1.16其模式之ACF與PACF，
由該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符 合時間序列基本要求。
預測分析：走勢向下(如圖4.1.15)。股價預測結果29.95 ~ 29.93元(如表 4.1.16)。不進場。
買賣決策：當日 13:30 之股價大於等於買入的 0.5 元則賣出，否則持有。
13:30 股價為 29.85 元。
46
圖4.1.15 台泥2016/03/02，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖4.1.16 台泥2016/03/02，09:01~10:00股價模式之殘差ACF與PACF圖
47
表 4.1.15 台泥 2016/03/02，09:01~10:00 股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.026 0.087 0.044
表4.1.16 台泥2016/03/02，10:01~10:10股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10 預測 29.95 29.95 29.94 29.94 29.94 29.94 29.94 29.94 29.93 29.93 UCL 30.04 30.07 30.10 30.12 30.14 30.16 30.17 30.19 30.20 30.21 LCL 29.86 29.82 29.79 29.77 29.74 29.72 29.70 29.68 29.67 29.65
模擬三
預測規劃：自105年3月3日09：01 ~ 10:00之10點整之收盤價，來預測10:01
~ 10:10之股價。樣本數60 (1個/分鐘)。
建模型式：ARIMA(p, d, q)。經Expert Modeler分析，模式為ARIMA(1, 0, 0)，其模式檢定各項誤差在2.3% ~ 7.6%，如表4.1.17所示。
模式與預測結果如圖4.1.17。圖4.1.18其模式之ACF與PACF，
由該圖顯示其殘差值均在信賴界限內，即殘差為白噪音，符 合時間序列基本要求。
預測分析：走勢向下(如圖4.1.17)。股價預測結果30元(如表4.1.18)。不 進場。
買賣決策：當日13:30之股價大於等於買入的0.5元則賣出，否則持有。
13:30股價為30.4元。
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圖4.1.17 台泥2016/03/03，09:01~10:00股價模式與走勢圖
圖 4.1.18 台泥 2016/03/03，09:01~10:00 股價模式之殘差 ACF 與 PACF 圖
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表 4.1.17 台泥 2016/03/02，09:01~10:00 股價模式檢定之誤差表
MAE MAPE RMSE
0.023 0.076 0.030
表 4.1.18 台泥 2016/03/03，10:01~10:10 股價預測表
時間 10:01 10:02 10:03 10:04 10:05 10:06 10:07 10:08 10:09 10:10
預測 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
UCL 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30
LCL 30 30 30 30 30 30 30 30 30 30