本研究主要目的,乃運用基因表達規劃法(Gene Expression Programming,GEP),創新設計一個集成學習(ensemble learning)機制的擇時交易策略,試圖解決多個技術指標如何合作解決股票交易規則,以及技術指標門檻值如何客觀決定的問題。本研究採用GEP的多基因染色體的編碼方式,透過其強韌的搜尋解答能力,機巧地學習指標門檻值,並以群體智慧的概念,結合了多樣性的指標,避免了單一性的指標鈍化問題。最後,將演化出有效的買進、賣出訊號。這個新的集成交易規則訊號具有動態調適性(adaptive),期望能符合金融市場交易之多變性與投資環境之適應性。實驗結果顯示：(1)本研究設計之模型,搭配不同的資金配置,在震盪、多頭與多空不明的市場中,能追蹤進出場訊號以避開風險；在上漲趨勢中掌握住獲利,在下跌與不明的趨勢之中,減少過多損失。(2)本研究之投資模型,報酬率的標準差均小於買入持有、類股與大盤指數的波動率。從風險角度來看,本研究的投資模型,獲利與虧損相當穩定,檢驗了本研究所設計的集成擇時策略的可靠性。