以類神經網路提高股票單日交易策略之獲利

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題名:	以類神經網路提高股票單日交易策略之獲利
作者:	張振魁;Zhen-Kuan Chuang
貢獻者:	資訊管理研究所
關鍵詞:	類神經網路;當日沖銷;選股策略;股價預測
日期:	2000-07-21
上傳時間:	2009-09-22 15:15:22 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	大多數投資人都希望能從股票投資中獲得超額的報酬，由於投資人必須考量關於資金面、政治面、經濟面、技術面及心理面等各種因素，所以此眾多因素糾纏在一起實非單一人類專家所能全權掌控的。本研究試圖透過人工智慧的類神經網路方法，藉由過去歷史交易資料預測隔日日內股價的漲跌幅度。佐以不同的預測標的、不同的進出場策略及不同的資金分配策略進行實證研究，試圖發展一套高報酬率的預測模式，提供投資者進行股票交易時之決策輔助。一般的研究都著重於選股或單一股票的長期預測，而少有文獻探討到兩者的結合，本研究包含兩個部份︰(1)選股，(2)類神經網路預測。在選股方面，選取滿足前一期間內每日漲跌幅期望獲利最大的股票為投資標的。在類神經網路方面，則於選股後利用類神經網路進行操作預測。並搭配使用移動視窗方式，每隔一段期間重新進行選股及類神經網路訓練，以達到最佳獲利。經實證研究結果顯示，以股票原始股價資料配合適當的選股策略，應用於類神經網路預測，是可以在單日沖銷的交易策略下獲得超額利潤。而運用空間移動的選股策略觀念，更能提高獲利率。
顯示於類別:	[資訊管理研究所] 博碩士論文

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