fit油電選配的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

利用機器學習配置台灣指數多空模型

為了解決fit油電選配的問題，作者邱正凱 這樣論述：

本篇論文透過主成分分析(principal component analysis, PCA)的方式，處理預測變數，並利用簡單線性回歸模型(simple linear regression)計算個股的期望報酬率，並使用下而上(bottom-up)的方式，建構市場期望報酬，並以此計算市場期望指數，搭配技術分析的方式，通過乖離率、布林通道等核心概念，配置台灣加權的多空頭模型。並透過機器學習的方式，以支持向量機迴歸(support vector regression, SVR)，優化預期報酬的計算，並提升多空模型的績效表現。並以此作為十三個產業進出場的時間點，檢視各產業的報酬以及勝率表現。十三個產業

名單如下：塑膠類(M1300)、紡織纖維(M1400)、化學工業(M1721)、生技醫療(M1722)、半導體(M2324)、電腦及週邊設備(M2325)、光電(M2326)、通信網路葉(M2327)、電子零組件(M2328)、電子通路(M2329)、其他電子(M2331)、金融保險(M2800)、油電燃氣(M9700)。在市場多頭的部分，採用台灣技術指標以及美國經濟數據做為預測變數，其配置出的模型，透過SVR優化後的結果，其勝率可達100%；在市場空頭的部分，分為台灣技術指標及美國經濟數據個別做為預測變數的兩個模型，經SVR優化後的結果，在前者的部分，勝率可達100%，後者則為71.43%。

在此，空頭的部分，採取聯集的方式，作為進出產業的時間依據。在產業多頭模型表現上，除紡織纖維(M1400)、其他電子(M2311)、油電燃氣(M9700)、生技醫療(M1722)，其餘產業皆可達80%以上之勝率；在產業空頭模型表現上除電腦及週邊設備(M2325)、電子通路(M2329)、半導體(M2324)、油電燃氣(M9700)、生技醫療(M1722)、通信網路業(M2327)，其餘產業皆可達75%以上之勝率。