工商時報

運用技術指標與流動性指標 預測比特幣期貨:樹模型的實證研究

楊重任
銘傳大學財金系副教授楊重任。圖/本報資料照片
銘傳大學財金系副教授楊重任。圖/本報資料照片

本文探討比特幣期貨在10日、22日與6日三種預測期間的報酬可預測性,並使用技術面與流動性指標作為解釋變數。研究資料來自 Yahoo Finance,涵蓋 2014年9月至2025年7月,樣本切分為70%內樣本與30%外樣本。本文採用的模型包括普通最小平方法(OLS)、主成分迴歸(PCR)、偏最小平方法(PLS)、決策樹以及隨機森林。

從樣本內的結果顯示,隨機森林在所有預測期間均表現最佳,而這一優勢亦延伸至樣本外的預測效果。研究結果凸顯技術指標與流動性指標之間的非線性交互作用,並支持以樹模型應用於加密貨幣的預測。

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本研究主要貢獻:第一,顯示樹模型,能有效提升加密貨幣期貨的方向性準確率與風險調整績效;第二,實證結果指出中期(10-66日)預測期能降低雜訊,並維持超額報酬。

作者:銘傳大學財金系副教授 許智翔、*銘傳大學財金系副教授 楊重任、銘傳大學財金系教授 李修全

*通訊作者E-mail:cjyang@mail.mcu.edu.tw

發表人:楊重任

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