TW201333863A - 金融商品之走勢力道分析系統及其方法 - Google Patents

Abstract

一種金融商品之走勢力道分析系統及其方法，係適用於電腦、平板電腦、行動電話或個人數位助理等電子裝置中，用以分析基金、股票、期貨、外匯、債券、選擇權及認股權證之至少一金融商品之力道走勢，以利用不同之複數個適應參數計算該金融商品之複數個交易淨值，以獲得長短交易均值、時間參數及預測因子等參考值後，透過此些參考值分析一時間點之交易淨值而獲得指標淨值及估測淨值，如此，即可估測出該金融商品之多空力道及最佳買賣點。

Description

金融商品之走勢力道分析系統及其方法

本發明係屬於電子數位資料處理之技術領域，特別是關於一種利用淨值均值、時間參數及預測因子計算投資標的未來走勢力道之金融商品之走勢力道分析系統及其方法。

隨著社會大眾理財觀念的覺醒，有越來越多人將資產投入股市、基金、期貨或黃金等投資市場中，以期獲取更優渥的報酬。又近年來掀起一陣定期定額的熱潮，使得基金投資儼然成為不少人定期儲蓄的標的。然而，承如投顧廣告所說「基金投資有賺有賠，申購前應詳閱公開說明書」，與銀行或郵局的定期存款不同，定期定額投資基金商品需承擔較大的風險。因此，為掌握投資市場之財經新聞、產業走勢、經濟政策、指數行情及國際情勢等金融資料，且為作出正確選擇以獲取優渥利潤，投資人將採用各式看盤系統輔助判讀投資情勢。

而目前看盤系統係使用交易量、MACD、RSI、KD等專業術語表示分析圖示，使得非熟悉金融投資的投資人難以理解且無法判讀。再者，投資人自行整合此些零散的曲線資訊時，不僅需耗費大量的時間及精力，且往往因投資人主觀意識或個人喜惡的影響，造成判斷結果失準而作出不正確的決定，諸如於獲利需了結或於賠損需出場時，投資人因無法冷靜判斷而造成紙上富貴或慘遭套牢的情況發生。

因此，如何以現有資訊進行運算估測，而提供更精準的看盤分析系統及其方法，即為本發明之目的

有鑑於習知技藝之問題，本發明之目的在於提供一種走勢力道分析系統及其方法，其係適用於電腦、平板電腦、行動電話或個人數位助理等電子裝置中，用以分析基金、股票、期貨、外匯、債券、選擇權及認股權證之至少一金融商品之力道走勢，以藉一資料擷取模組透過網際網路電訊連接遠端之至少一終端伺服裝置並擷取該金融商品之一歷史資料後，使用一均值計算模組接收該歷史資料之複數個交易淨值，並利用不同之複數個適應參數計算該等交易淨值，以獲得一短期均值、一長期均值及不同之複數個時間參數。接著，一指標分析模組使用該長期均值、該短期均值、該等時間參數及該等適應參數運算獲得一預測因子後，復而使用該預測因子及該等時間參數分析該長期均值及該短期均值，以形成一指標淨值及一估測淨值。最後，透過訊號處理模組接收該等交易淨值、該指標淨值及該估測淨值，且當一時間點之該交易淨值大於該估測淨值減該指標淨值後加總該估測淨值之值時，即輸出一支撐值及一買進訊號，反之則輸出一壓力值及一賣出訊號。

其中，當該資料擷取模組擷取該等交易淨值NV後，該均值計算模組係以該金融商品之交易時間依序排列該等交易淨值NV，並分別賦予各該交易淨值NV一次序碼SC，且當該均值計算模組以該等適應參數AP₁、AP₂計算一時間點t之該交易淨值NV_t時，利用該次序碼SC_t分別比對該等適應參數AP₁、AP₂，若該次序碼SC_t分別小於該適應參數AP₁、AP₂，則SAV_t=NV_t*2/(SC_t+n)+SAV_t-1*(1-2/(SC_t+n))，而LAV_t=NV_t*2/(SC_t+n)+LAV_t-1*(1-2/(SC_t+n))。接著，利用SAV_t及LAV_t求出該等時間參數TPA₁、TPA₂、TPA₃，當該時間點t之該交易淨值NV_t大於零時，TPA_{1_t}=SAV_t-LAV_t，又NV_t＞0且SC_t＜AP₃，則TPA_{2_t}=TPA_{1_t}*2/(SC_t+1)+TPA_{2_t-1}*(1-2/(SC_t+1)，再利用TPA_{1_t}、TPA_{2_t}取得TPA_{3_t}，若NV_t＞0，TPA_{3_t}=(TPA_{1_t}-TPA_{2_t})*3。

再者，該指標分析模組分析出該指標淨值INV及該估測淨值EDV時，係利用該上一時間點t-1之該預測因子EFA_t-1、該等適應參數AP₄～AP₈、該時間點t之該時間參數TPA_{2_t}、該短期均值SAV_t及該長期均值LAV_t運算該時間點t之該指標淨值INV_t，而使用該上一時間點t-1之該預測因子EFA_t-1、該等適應參數AP₄～AP₈、該時間參數TPA_{2_t-1}、該短期均值SAV_t-1及該長期均值LAV_t-1運算形成該時間點t之該估測淨值EDV_t。

為使　貴審查委員能清楚了解本創作之內容，謹以下列說明搭配圖式，敬請參閱。

請參閱第1圖及第2圖，其係分別為本發明較佳實施例之系統方塊圖及介面示意圖。如圖所示，該金融商品之走勢力道分析系統1係裝設於電腦、平板電腦、行動電話或個人數位助理等電子裝置2之一處理器20中，用以分析基金、股票、期貨、外匯、債券、選擇權及認股權證之至少一金融商品100之力道走勢，其包含一資料擷取模組10、一均值計算模組11、一指標分析模組12及一訊號處理模組13。該資料擷取模組10連接該均值計算模組11，且透過有線之乙太網路或無線之WiFi電訊連接遠端之至少一終端伺服裝置3，例如各證券投顧商之資料庫、YAPhoo！奇摩之理財入口網頁、MoneyDJ或鉅亨網等，以透過網際網路擷取該金融商品100之一歷史資料30、基本資料、相關新聞或持股明細等資料。該均值計算模組11連接該指標分析模組12，而該訊號處理模組13連接該指標分析模組12及該資料擷取模組10，以將分析結果輸出並顯示於該電子裝置2之一顯示螢幕21上。

該資料擷取模組10擷取之該歷史資料100包括複數個時間點之一交易淨值NV而傳送至該均值計算模組11，使該均值計算模組11利用不同之複數個適應參數AP₁…AP_n計算該等交易淨值NV，以獲得一短期均值SAV、一長期均值LAV及不同之複數個時間參數TPA₁…TPA_n。接著，該指標分析模組12利用該短期均值SAV、該長期均值LAV、該等時間參數TPA₁…TPA_n及該等適應參數AP₁…AP_n運算獲得一預測因子EFA，復而使用該預測因子EFA及該等時間參數TPA₁…TPA_n分析該長期均值LAV及該短期均值SAV，形成一指標淨值INV及一估測淨值ENV。最後，該訊號處理模組13接收該等交易淨值NV、該指標淨值INV及該估測淨值ENV，當一時間點t之該交易淨值NV_t大於該估測淨值ENV減該指標淨值INV後加總該估測淨值ENV之值時，即輸出一支撐值BRA及一買進訊號130，反之則輸出一壓力值PRE及一賣出訊號131。如此，即可利用該等交易淨值NV統計繪出該金融商品100之多空力道K線圖及較佳買賣點，有助於投資人了解該金融商品100現況而提升判斷準確性。

進一步說明，請一併參閱第3圖、第4A圖及第4B圖，其係分別為本發明較佳實施例之分析說明圖及方法流程圖。如圖所示，該金融商品之走勢力道分析方法係適用以分析基金、股票、期貨、外匯、債券、選擇權及認股權證之至少一該金融商品100之力道走勢，其分析方法包含下列步驟：

首先，步驟S1，該資料擷取模組10擷取該金融商品100之該歷史資料100，以基金為例，可包括複數個時間點之一交易淨值NV，即各交易日之淨值、漲跌及漲跌幅等資訊。

於步驟S2中，該均值計算模組11接收該等交易淨值NV後，依據該金融商品100之先後交易時間依序排列並分別賦予一次序碼SC，如此，具最大數值之該次序碼SC即代表最近一交易日期之該交易淨值NV。

接著步驟S3，該均值計算模組11以一時間點t之該交易淨值NV_t運算該短期均值SAV_t及該長期均值LAV_t時，以該次序碼SC_t分別比較該適應參數AP₁與AP₂，若步驟S30：該次序碼SC_t小於該適應參數AP₁，則步驟S300：SAV_t=NV_t*2/(SC_t+n)+SAV_t-1*(1-2/(SC_t+n))，反之步驟S301：SAV_t=NV_t*2/(AP₁+n)+SAV_t-1*(1-2/(AP₁+n))，且n為可調整之一敏感數，例如n=1。同時，若步驟S31：該次序碼SC_t小於該適應參數AP₂，則步驟S310：LAV_t=NV_t*2/(SC_t+1)+LAV_t-1*(1-2/(SC_t+1))，反之步驟S311：LAV_t=NV_t*2/(AP₂+1)+LAV_t-1*(1-2/(AP₂+1))。本實施例中，該短期均值SAV及該長期均值LAV之初始值係為對應時點之該交易淨值NV，並且，該等適應參數APP₁…AP_n可為依據該金融商品100之實際交易天數而調整設定，以作為微調計算精準度之用。

步驟S4，該均值計算模組11直接使用該短期均值SAV_t、該長期均值LAV_t與該適應參數AP₃運算取得該等時間參數TPA_{1_t}、TPA_{2_t}、TPA_{3_t}。首先，步驟S40：判斷該交易淨值NV_t是否為零？若NV_t＞0，則步驟S400：TPA_{1_t}=SAV_t-LAV_t，反之步驟S401：該等時間參數TPA_{1_t}、TPA_{2_t}、TPA_{3_t}未更新而仍為上一時間點t-1之參數，即TPA_{1_t}=TPA_{1_t-1}、TPA_{2_t}=TPA_{2_t-1}及TPA_{3_t}=TPA_{3_t-1}。又步驟S41：判斷該次序碼SC_t是否小於該適應參數AP₃？若NV_t＞0且SC_t＜AP₃，步驟S410：TPA_{2_t}=TPA_{1_t}*2/(SC_t+1)+TPA_{2_t-1}*(1-2/(SC_t+1)，反之步驟S411：TPA_{2_t}=TPA_{1_t}*2/(SC_t+1)+TPA_{2_t-1}*(1-2/(SC_t+1)。再以TPA_{1_t}及TPA_{2_t}取得TPA_{3_t}，若NV_t＞0，於步驟S42中，TPA_{3_t}=(TPA_{1_t}-TPA_{2_t})*3。特別注意的是，該等時間參數TPA₁…TPA_n之初始值係為零，亦即此等參數表示短、中、長期時間對該金融商品100之可能影響力。

進入步驟S5，該指標分析模組12進一步運算該等適應參數AP₁、AP₂、AP₃、該時間參數TPA_{2_t}、TPA_{3_t}、該短期均值SAV_t及該長期均值LAV_t，如此，於長短期基金均值為基礎的前提下，考量實際經濟因素及時間影響力，即形成可能影響基金目標價位之該預測因子EFA_t。

於步驟S6中，該指標分析模組12再利用該上一時間點t-1之該預測因子EFA_t-1、該等適應參數AP₄～AP₈、該時間點t之該時間參數TPA_{2_t}、該短期均值SAV_t及該長期均值LAV_t運算該時間點t之該指標淨值INV_t。並且，利用該上一時間點t-1之該預測因子EFA_t-1、該等適應參數AP₄～AP₈、該時間參數TPA_{2_t-1}、該短期均值SAV_t-1及該長期均值LAV_t-1運算形成該時間點t之該估測淨值EDV_t。

最後，步驟S7，根據該指標淨值INV_t及該估測淨值EDV_t，該訊號處理模組13估測並輸出該時間點t之該支撐值BRA_t或該壓力值PRE_t，係於步驟S70：NV_t＞0，判斷該交易淨值NV_t是否大於該估測淨值EDV_t減該指標淨值INV_t後加總該估測淨值EDV_t之值，即NV_t＞EDV_t+(EDV_t-INV_t)？若是，則步驟S700：BRA_t=EDV_t，同時輸出高電位“1”之該買進訊號130，以於該顯示螢幕21中顯示估測之最佳買進點，反之步驟S701：PRE_t=EDV_t，同時輸出低電位“-1”之該賣出訊號131，以於該顯示螢幕21中顯示估測之最佳賣出點。順帶一提的是，當該交易淨值NV_t為零時，代表未交易，則BRA_t=EDV_t-1或PRE_t=EDV_t-1。

以上所述僅為舉例性之較佳實施例，而非為限制性者。任何未脫離本發明之精神與範疇，而對其進行之等效修改或變更，均應包含於後附之申請專利範圍中。

1．．．金融商品之走勢力道分析系統

10．．．資料擷取模組

100．．．金融商品

11．．．均值計算模組

12．．．指標分析模組

13．．．訊號處理模組

130．．．買進訊號

131．．．賣出訊號

2．．．電子裝置

20．．．處理器

21．．．顯示螢幕

3．．．終端伺服裝置

30．．．歷史資料

NV．．．交易淨值

SC．．．次序碼

AP．．．適應參數

SAV．．．短期均值

LAV．．．長期均值

TPA．．．時間參數

EFA．．．預測因子

INV．．．指標淨值

ENV．．．估測淨值

BRA．．．支撐值

PRE．．．壓力值

S1～S701．．．步驟

第1圖　係為本發明較佳實施例之系統方塊圖。

第2圖　係為本發明較佳實施例之介面示意圖。

第3圖　係為本發明較佳實施例之分析說明圖。

第4A圖　係為本發明較佳實施例之方法流程圖(一)。

第4B圖　係為本發明較佳實施例之方法流程圖(二)。

S1～S701．．．步驟

Claims (10)

1. 一種金融商品之走勢力道分析系統，係適用於電腦、平板電腦、行動電話或個人數位助理等電子裝置中，用以分析基金、股票、期貨、外匯、債券、選擇權及認股權證之至少一金融商品之力道走勢，其包含：一資料擷取模組，係電訊連接遠端之至少一終端伺服裝置，以透過網際網路擷取該金融商品之一歷史資料，該歷史資料包括該金融商品於複數個時間點之一交易淨值；一均值計算模組，係連接該資料擷取模組，接收該等交易淨值，且利用不同之複數個適應參數計算該等交易淨值，以獲得一短期均值、一長期均值及不同之複數個時間參數；一指標分析模組，係連接該均值計算模組，接收該長期均值、該短期均值、該等時間參數及該等適應參數而運算獲得一預測因子，復而使用該預測因子及該等時間參數分析該長期均值及該短期均值，以形成一指標淨值及一估測淨值；一訊號處理模組，係連接該資料擷取模組及該指標分析模組，接收該等交易淨值、該指標淨值及該估測淨值，當一時間點之該交易淨值大於該估測淨值減該指標淨值後加總該估測淨值之值時，即輸出一支撐值及一買進訊號，反之則輸出一壓力值及一賣出訊號。
2. 如申請專利範圍第1項所述之金融商品之走勢力道分析系統，其中該均值計算模組係以該金融商品之交易時間依序排列該等交易淨值NV，並分別賦予各該交易淨值NV一次序碼SC。
3. 如申請專利範圍第2項所述之金融商品之走勢力道分析系統，其中，當該均值計算模組利用一時間點t之該交易淨值NV_t運算該短期均值SAV_t及該長期均值LAV_t時，係以該次序碼SC_t分別比較該等適應參數AP₁、AP₂，若該次序碼SC_t分別小於該適應參數AP₁、AP₂，則SAV_t=NV_t*2/(SC_t+n)+SAV_t-1*(1-2/(SC_t+n))，而LAV_t=NV_t*2/(SC_t+n)+LAV_t-1*(1-2/(SC_t+n))。
4. 如申請專利範圍第3項所述之金融商品之走勢力道分析系統，其中該均值計算模組係使用該時間點t之該短期均值SAV_t、該長期均值LAV_t與該適應參數AP₃運算取得該等時間參數TPA_{1_t}、TPA_{2_t}、TPA_{3_t}，當該交易淨值NV_t大於零時，TPA_{1_t}=SAV_t-LAV_t，又NV_t＞0且SC_t＜AP₃，則TPA_{2_t}=TPA_{1_t}*2/(SC_t+1)+TPA_{2_t-1}*(1-2/(SC_t+1)，再利用TPA_{1_t}、TPA_{2_t}取得TPA_{3_t}，若NV_t＞0，TPA_{3_t}=(TPA_{1_t}-TPA_{2_t})*3。
5. 如申請專利範圍第4項所述之金融商品之走勢力道分析系統，其中該指標分析模組係利用該上一時間點t-1之該預測因子EFA_t-1、該等適應參數AP₄～AP₈、該時間點t之該時間參數TPA_{2_t}、該短期均值SAV_t及該長期均值LAV_t運算該時間點t之該指標淨值INV_t，並且，利用該上一時間點t-1之該預測因子EFA_t-1、該等適應參數AP₄～AP₈、該時間參數TPA_{2_t-1}、該短期均值SAV_t-1及該長期均值LAV_t-1運算形成該時間點t之該估測淨值EDV_t。
6. 一種金融商品之走勢力道分析方法，係適用以分析基金、股票、期貨、外匯、債券、選擇權及認股權證之至少一金融商品之力道走勢，其包含下列步驟：擷取該金融商品之複數個交易淨值；利用不同之複數個適應參數計算該等交易淨值，獲得一長期均值、一短期均值及不同之複數個時間參數；使用該長期均值、該短期均值、該等時間參數及該等適應參數運算獲得一預測因子；利用該預測因子及該等時間參數分析該長期均值及該短期均值，形成一指標淨值及一估測淨值；及當一時間點之該交易淨值大於該估測淨值減該指標淨值後加總該估測淨值之值時，即輸出一支撐值及一買進訊號，反之則輸出一壓力值及一賣出訊號。
7. 如申請專利範圍第6項所述之金融商品之走勢力道分析方法，其中當擷取該等交易淨值後，更包含下列步驟：以該金融商品之交易時間依序排列該等交易淨值NV，並分別賦予各該交易淨值NV一次序碼SC。
8. 如申請專利範圍第7項所述之金融商品之走勢力道分析方法，其中於運算獲得該短期均值SAV及該長期均值LAV前，更包含下列步驟：利用該等適應參數AP₁、AP₂計算一時間點t之該交易淨值NV_t；及利用該次序碼SC_t分別比對該等適應參數AP₁、AP₂，若該次序碼SC_t分別小於該適應參數AP₁、AP₂，則SAV_t=NV_t*2/(SC_t+n)+SAV_t-1*(1-2/(SC_t+n))，而LAV_t=NV_t*2/(SC_t+n)+LAV_t-1*(1-2/(SC_t+n))。
9. 如申請專利範圍第8項所述之金融商品之走勢力道分析方法，其中於運算獲得該等時間參數TPA₁、TPA₂、TPA₃前，更包含下列步驟：當該時間點t之該交易淨值NV_t大於零時，TPA_{1_t}=SAV_t-LAV_t，又NV_t＞0且SC_t＜AP₃，則TPA_{2_t}=TPA_{1_t}*2/(SC_t+1)+TPA_{2_t-1}*(1-2/(SC_t+1)，再利用TPA_{1_t}、TPA_{2_t}取得TPA_{3_t}，若NV_t＞0，TPA_{3_t}=(TPA_{1_t}-TPA_{2_t})*3。
10. 如申請專利範圍第9項所述之金融商品之走勢力道分析方法，其中於分析出該指標淨值及該估測淨值前，更包含下列步驟：利用該上一時間點t-1之該預測因子EFA_t-1、該等適應參數AP₄～AP₈、該時間點t之該時間參數TPA_{2_t}、該短期均值SAV_t及該長期均值LAV_t運算該時間點t之該指標淨值INV_t；及使用該上一時間點t-1之該預測因子EFA_t-1、該等適應參數AP₄～AP₈、該時間參數TPA_{2_t-1}、該短期均值SAV_t-1及該長期均值LAV_t-1運算形成該時間點t之該估測淨值EDV_t。