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VPIN 於股價預測應用分析: 以決策樹與隨機森林模型為例

為了解決2338光罩台積電的問題，作者劉兆倫 這樣論述：

本研究針對兩家資訊揭露評鑑高與一家低的股票，使用機器學習中的決策樹(Gini) 、決策樹(Entropy)和隨機森林三個模型，驗證同步交易量知訊交易機率(VPIN)技術指標對於下一個 VPIN 的時間點的股價，預測漲與跌是否有幫助。透過一些研究中常用的技術指標和市場指標當作控制變數，共 27 種特徵加入模型做預測，得出的結果並與分別加入第 28 種特徵 PIN 或 VPIN 做比較。我們發現加入 PIN 或 VPIN 能明顯的改善 Type I error，故相較於 Recall 和 F1-Score 而言，Precision 績效指標顯著改善。整體樣本期間若加入 PIN 或 VPIN，評鑑

高與低的公司於隨機森林模型下的 Precision 皆呈現顯著改善;惟在金融風暴期間，評鑑高的公司僅在加入 VPIN 後，採用決策樹(Gini)和決策樹(Entropy)模型表現優於隨機森林模型，即兩個決策樹模型其 Precision 和 Recall能顯著改善。總體上，研究結果顯示 PIN 或 VPIN 兩項指標皆能改善預測效果，而 VPIN 略優於 PIN。