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黃金價格關聯分析與決策樹預測

比對黃金與 27 項指數、商品、公債的相關性,找出與殖利率、公債期貨的連動關係,並以技術指標訓練決策樹模型,誠實檢視預測能力的極限。

黃金價格關聯分析與決策樹預測 畫面

挑戰

2020 年在貿易戰、疫情與寬鬆貨幣政策下,金價從每盎司約 1,064 美元一路漲到 2,075 美元。這份研究想回答兩個問題:金價跟哪些市場數據連動最明顯?只用技術指標,能不能預測短期漲跌?

解決方式

關聯分析:計算黃金與美元指數、美國公債殖利率、公債期貨、道瓊、那斯達克、原油等 27 項標的的相關係數。結果與十年期美國公債期貨的正相關最高(約 0.7),與五年期公債殖利率、美元指數則呈明顯負相關,再用十年走勢疊圖確認這些關係。

決策樹預測:以 2010–2020 年的金價計算 MACD、RSI、MOM、KD 等技術指標,標記「五日後上漲/下跌」,訓練決策樹模型並用混淆矩陣與 AUC 評估。

成果

測試集準確度約 50%,等於沒有預測力。從不同樹深度的 AUC 圖也看得出,訓練資料的分數隨深度一路上升到接近 1,測試資料卻一直停在 0.5 附近,是典型的過度擬合。這個結果本身就是重點:只靠技術指標難以預測短期金價,相對地,總經數據(殖利率、公債價格)提供的資訊更有參考價值。

本研究不構成投資建議。

流程

  1. 01

    資料蒐集

    黃金與美元指數、公債、股指、原物料共 27 項,2010–2020 年

  2. 02

    相關性分析

    熱力圖找出正、負相關最高的項目

  3. 03

    走勢比對

    黃金與殖利率、公債期貨的十年走勢疊圖

  4. 04

    特徵與標記

    MACD、RSI、KD 等指標;以五日後漲跌標記

  5. 05

    決策樹建模

    7:3 切分訓練與測試,用混淆矩陣與 AUC 評估

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