投資策略發掘; Investment Strategy Discovery

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題名:	投資策略發掘;Investment Strategy Discovery
作者:	陳稼興
貢獻者:	資訊管理系
關鍵詞:	資料探勘;關聯規則;遺傳演算法;投資策略;管理科學
日期:	2005-07-01
上傳時間:	2010-11-30 17:21:52 (UTC+8)
出版者:	行政院國家科學委員會
摘要:	資料探勘是一種智慧型資料分析的方法，但是應用於證券投資領域上的研究相當有限。其中關聯規則是資料探勘當中最具說服力的一種方法，它專門用來描述資料庫中資料間的關聯性。本研究即是希望利用關聯規則的方法來挖掘進出場規則，並以台灣股市進行驗證。然而關聯規則只能找出許多符合最小支持度和最小信心度的規則，缺乏一套有系統的方式去選擇在測試期應用的規則和驗證方式。此外，支持度或信心度高的規則並不保證高獲利。所以本研究將嘗試利用遺傳演算法來挑選在測試期應用的規則。以證券投資問題為例，就是將挖掘出的進出場規則，挑選組合成最適的證券交易策略，並以移動視窗的訓練方式做長期的驗證。目前在遺傳演算法於證券交易策略的相關研究中，遺傳演算法雖然成功的以強大的解答搜尋能力解決部分的問題。然而由於先天上使用固定的二元字串結構，使得在證券交易策略的架構上有所限制。雖然透過遺傳程式規劃，利用樹狀的結構，允許以組合或分解的方式，產生前所未有的技術指標，可以在證券交易策略的架構上提供較大的彈性，但是它所產生的證券交易策略卻令人難以理解。本研究將嘗試先以關聯規則找出適合該股票的進出場規則，再以遺傳演算法組合成最適的證券交易策略，希望藉以發掘出易懂且具彈性的證券交易策略。研究期間：9308 ~ 9407
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[資訊管理學系] 研究計畫

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