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配對交易結合SVM 於台股市場之應用研究

為了解決googl goog差異的問題，作者童韋傑 這樣論述：

本文利用配對交易之距離法策略，找出歷史走勢相近且具有高相關性的股票進行配對，當兩支配對股票價差（spread）偏離均值時，選擇進場，買入被低估股票、放空被高估股票，等待兩檔股票回歸長期均衡關係，則平倉賺取獲利。除此之外，本文利用機器學習分類方法中的支援向量機，預測兩支股票原本進場時的價差在未來是否會持續擴大，以此發展出延後交易策略，希望找出最佳進場時機，賺取最佳報酬。本篇論文以台灣50指數成分股和台灣中小型100指數成分股在103年至108年之股價做為資料，把兩種指數的成分股合在一起並分類出傳統、電子和金融產業，再與台灣50指數成分股和台灣中小型100指數成分股分別選取距離最小前五對，比較獲

利的差異；另外利用機器學習多種不同交叉驗證方法，同樣比較獲利和價差增減預測準確率的差異。