HISTORICAL PATTERN CLUSTERING
AI 模型分析：K-means 歷史型態分群
將一檔上市股票的歷史觀察窗轉成報酬、趨勢、波動、量比與回撤等特徵，再由 K-means 找出三組相似狀態。這是瀏覽器內執行的非生成式機器學習整理，不是未來價格預測。
MODEL INPUT
設定分析標的
請輸入 TWSE 上市證券代號。較長期間通常可提供更多分群樣本，但也可能混合不同市場環境。
歷史特徵分群圖
各點代表一個歷史觀察窗；距離相近代表選用特徵較相似。
| 群組 | 型態 | 樣本 | 20 日對數報酬 | 20 日對數趨勢 | 年化波動 | 量比 | 60 日回撤 |
|---|
模型怎麼計算？
每個歷史觀察窗使用 20 日對數報酬、20 日對數價格線性趨勢、日對數報酬年化波動、20 日與 60 日平均成交量比，以及 60 日最大回撤；各特徵先標準化，再以歐氏距離進行三群 K-means 疊代。
r₂₀ = ln(Pₜ ÷ Pₜ₋₂₀)；趨勢₂₀ = 20b（b 為 ln(P) 對交易日序號的斜率）；z = (x − 特徵平均值) ÷ 特徵標準差
假設與閱讀方式
- 分群名稱是依各群中心的相對特徵產生，僅用來描述歷史型態。
- 所有計算都在使用者瀏覽器內完成，不會呼叫生成式模型，也不會產生個人化指示。
- 相同型態只表示特徵接近，不代表之後會出現相同結果。
限制
K-means 必須預先指定群數，且結果受期間、特徵尺度、極端值與資料完整度影響。企業事件、除權息及市場制度變化未必能由價量特徵完整反映；本工具不預測未來。
資料來源與顯名
資料來源：金融監督管理委員會證券期貨局／臺灣證券交易所（2026），「上市個股日成交資訊」政府資料集。資料依政府資料開放授權條款第 1 版使用；可至 TWSE 個股日成交資訊官方查詢頁核對。官方資料可能延遲、缺漏或修正。
一般資訊提醒
本頁結果只供一般資訊與教育用途，不構成投資建議或招攬。歷史資料與分群結果不代表未來表現，請自行核對原始資料並評估風險。閱讀完整免責聲明