遺傳程式規劃於股市擇時交易策略之應用

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姓名

林耀堂(Yao-Tang Lin ) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理研究所

論文名稱

遺傳程式規劃於股市擇時交易策略之應用
(An Application of Genetic Programming on Trading Rules)

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摘要(中)

「投資者眾而獲利者寡」是目前台灣股市投資環境的最佳寫照，顯示出投資台股獲利之不易，也顯示出大多數投資者決策之盲目，缺乏以理論為基礎的投資策略，因此許多研究都期望能在選股、擇時及資金配置三大股市投資議題中，發展出可獲得超額報酬的交易策略。
近年來遺傳演算法（Genetic Algorithm）已被廣泛的應用在投資決策的議題上，其強大的解答搜尋能力成功的解決了部份的問題。然而遺傳演算法缺乏彈性的字串結構框架，使其只能表示「數量」型態的知識，在解答型式較為複雜的決策規則搜尋問題上，將難以對「完整的解答空間」進行編碼，導致落入僅對特定區域解空間進行搜尋的窘境。透過遺傳程式規劃（Genetic Programming）在結構上所提供的強大彈性，此缺點將在本研究中獲得改善。
本研究採技術分析的角度，利用Koza於1992年發展出之遺傳程式規劃於台灣股市作實證之研究，藉以找出用以進出股市之擇時交易策略，進而改善投資報酬率、降低風險。本研究運用三種不同類型之運算子（包含邏輯運算類、比較運算類、算術運算與函數類）及三種層次之運算元（包含隨機常數、原始交易資料、技術指標）分別作為遺傳程式規劃之「函數節點集合」（Function Set）及「終端節點集合」（Terminal Set）之元素，並企圖將所有技術指標納入，再以演化的力量來作選擇，甚至允許以組合或分解的方式，產生前所未有的新技術指標，改善以往技術指標挑選在質和量方面不足的問題。透過世代的演化，產生最終代表多單進場、空單進場、多單出場、空單出場的4條交易規則，再配合多、空2條停止規則（停損或停利）之輔助，進而建構出完整的擇時交易策略。
本研究採用移動視窗（Sliding Windows）的訓練方式，隨著時間的演變，不斷的修正交易策略，以適應環境的變遷。在適應函數分別以「獲利追求導向」及「風險趨避導向」為原則的設計下，由遺傳程式規劃所產生之擇時交易策略，在以大多頭市場為測試期間的平均投資報酬率，皆能略高或貼近於買入持有策略。而其中在風險趨避導向設計下所產生之交易策略，更能在追求高報酬之餘，同時兼顧到風險的考量。

關鍵字(中)

★ 擇時交易策略
★ 遺傳演算法
★ 遺傳程式規劃

關鍵字(英)

★ Genetic Algorithm
★ Genetic Programming

論文目次

壹、緒論
一、研究背景與動機
二、研究目的
三、研究方法
四、研究範圍與基本假設
貳、文獻探討
一、股市投資理論
（一）市場效率假說
（二）技術分析
二、遺傳程式規劃
（一）簡介
（二）前置處理
（三）運作流程
參、遺傳程式規劃之擇時交易策略模型
一、執行交易策略之演算法
二、遺傳程式規劃架構
（一）終端節點集合
（二）函數節點集合
（三）適應函數
（四）系統參數
肆、實驗與分析
一、實驗設計
（一）實驗基本假設
（二）移動視窗
二、實驗結果
（一）實驗一：獲利追求導向
（二）實驗二：風險趨避導向
三、實驗結果分析
伍、結論
一、研究貢獻
二、後續研究建議
參考文獻

參考文獻

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指導教授

陳稼興(Jiah-Shing Chen)

審核日期

2001-7-11

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