應用遺傳演算法於財務指標選股策略之探討

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題名:	應用遺傳演算法於財務指標選股策略之探討
作者:	陳柏年;Bo-Nian Chang
貢獻者:	資訊管理研究所
關鍵詞:	遺傳演算法;財務指標;選股策略;證券投資
日期:	2001-06-14
上傳時間:	2009-09-22 15:17:22 (UTC+8)
出版者:	國立中央大學圖書館
摘要:	股票價格與財務報表資訊之間的關係，長久以來一直是研究證券投資的重要課題與方向之一，財務指標不僅能提供企業診斷時的一項有用工具，也是在進行投資決策時的一項重要參考，因此，如何如何將財務報表內的財務指標資訊應用在股市投資上，長久以來就一直是產官學界所感興趣的課題。一般來說，針對不同的研究目的與系統架構來挑選可能合適的財務變數一直是這類研究攸關績效成敗的重要前提之一。而本研究的做法為在不預先設定任何可能對股價有顯著解釋能力的財務指標的情況下，使用遺傳演算法﹝Genetic Algorithm﹞強大的空間搜尋能力，希望由遺傳演算法自行找出對不同的標的類股有顯著解釋能力的財務指標，且進一步的找出該財務指標最具解釋能力的數值區段﹝或稱為門檻值﹞，以作為投資人在實際投資股市選股時作為一個可以依循的參考。在本研究為了讓實驗有著充分的訓練期間來搜尋財務指標即門檻值演化參數與績效，採取在資料容許的範圍內儘可能的延長訓練期間﹝分別為7年和6年﹞，並且統一使用在訓練期間所產生的最佳選股策略在測試期間以『買入-持有』的方式持有一年，以簡化研究環境，觀察本研究成果在股市在進入多頭、空頭及震盪格局均呈的民國80年代間不同市場類型的績效變化，而在本論文的實證研究中也發現到：『在兩次訓練期間分別為七年六年的實驗中，每人營業利益和內部保留率其值在同業間排名介於7~14名和67~80名間對公司股價來年表現最具有顯著解釋能力，另外，諸如營業利益率、稅前純益?實收資本、營業費用率、固定資產成長率即每股淨值都是對電子產業具有顯著解釋能力的財務指標』。
顯示於類別:	[資訊管理研究所] 博碩士論文

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