研究成果

Research Result

透過Ensemble Learning

(集成學習)所訓練好之模型，進行程式交易。

發現:

入場金額為100萬元 ; 出場金額為91.95萬元，總獲利為(-8.85萬元)

透過Reinforcement Learning

(強化學習)所訓練好之模型，進行程式交易。

發現:

入場金額為100萬元 ; 出場金額為115.8萬元，總獲利為15.8萬元

從兩者獲利結果的比較下，

發現:

在集成學習模式的操作下，是以準確率為操作基準，會因準確率的高低而直接影響總獲利，因此獲利結果較差；在強化學習模式的操作下，是以獎勵為操作基準，因此獲利結果較好。