AI遇上加密資產:混合式人工智慧方法 預測AI加密貨幣報酬與投資組合優化之應用

本研究提出一套混合式人工智慧（AI）技術，整合多種機器學習（ML）演算法，以預測AI加密貨幣之報酬率並進行投資組合配置優化。研究設計兩種AI導向的交易策略，並以2021年7月至2025年4月的每日AI加密貨幣報酬資料，與傳統「買進並持有」（Buy-and-Hold, B&H）策略進行比較。

　第一種策略採用混合式AI技術，結合隨機森林（Random Forest）、極限梯度提升（XGBoost）與邏輯迴歸（Logistic Regression）等平均綜合模型之預測結果，平均投資報酬率達60.23％。第二種策略由ChatGPT-4o生成，融合技術指標、情緒分析與機器學習模型，於同一期間內投資績效達成2.45％的報酬率。

　兩種策略皆採用馬可維茲平均-變異數模型（Markowitz Mean-Variance）進行投資組合權重配置，並結合SHAP特徵歸因方法，以提升模型解釋性與資產配置的適應性。值得注意的是，兩種AI策略皆顯著優於傳統B&H策略（報酬率為-1.54％），突顯AI驅動方法於波動性高的加密市場中之潛在價值。

作者：*銘傳大學會計學系副教授 陳國興、銘傳大學會計學系學士生 莊涵雅

*通訊作者E-mail：moses@mail.mcu.edu.tw

發表人：陳國興