類神經網路於股價波段預測及選股之應用

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Title:	類神經網路於股價波段預測及選股之應用
Authors:	楊孟龍;Mo-Long Yang
Contributors:	資訊管理研究所
Keywords:	類神經網路;預測擇時;資金配置;交易策略;選股;移動視窗
Date:	2000-06-15
Issue Date:	2009-09-22 15:15:26 (UTC+8)
Publisher:	國立中央大學圖書館
Abstract:	本研究取台灣證券交易市場部份歷史資料，應用類神經網路於選股和預測個股股價在波段中漲跌走勢，輔以資金配置及交易策略實驗投資報酬。財務問題中證券投資包含四個部份：預測擇時、資金配置、交易策略和選股。在本實驗中互相配合，以獲取較大利潤。歷史資料的選擇，分為時間與空間兩部份。在時間軸上，以「移動視窗」方式，使測試期間能緊接著訓練期間。保持訓練資料和測試資料的時間相關性。另外，選股的功能，為空間軸上的移動視窗。分為兩種：一是選出當期波段完全預測到的理想報酬率最高個股，為下期操作標的；另一是當期理想狀況下最低價買入、最高價賣出(低買高賣)的個股，為下月操作標的股。相較於同一股持續操作十二期實驗，分析比較選股和報酬率的關係。利用1999年度的歷史資料，由倒傳遞類神經網路預測短期波段走勢，將預測結果輔以資金配置及交易策略，計算報酬率。實驗結果，依「低買高賣報酬最高」原則選股操作，比未選股，同一個股連續操作的報酬率高，亦比「依波段報酬最高」原則選股的較佳，且超越相同期間買入持有策略的報酬率。
Appears in Collections:	[Graduate Institute of Information Management] Electronic Thesis & Dissertation

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