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姓名 林昇暉(Sheng-Hui Lin) 查詢紙本館藏 畢業系所 資訊工程學系在職專班 論文名稱 金融商品走勢預測
(Financial Product Tendency Prediction)相關論文 檔案 [Endnote RIS 格式]
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摘要(中) 資本主義社會，投資是人們累積財富的路徑之一，市場推出各種金融商品讓投資人操作，投資人藉由經驗累積佐以經濟學理論，發展出多種面向的投資策略，例如技術面、基本面、籌碼面以及消息面。其中技術面是透過分析每日股價以及成交量來預測未來走勢，取得適當買賣點進行操作。但是金融商品數量繁多，非專職投資人無法在短暫的時間內消化這麼多數據，本論文研究透過深度學習方法，佐以技術分析理論對金融數據進行訓練，得出模型，用以預測未來走勢，並能夠快速地在大量金融商品中找出理想投資標的。 摘要(英) In Capitalism, investment is a method to earn more money. There are lots of financial products to let humans invest. By financial theory, people create couples strategy to make invest decision. Including technical analysis, fundamental analysis, chip analysis and news analysis. The technical analysis is based on daily price and volume to predict future tendency to figure out appropriate buy or sell timing. There are a large amount of financial products. People who are not an expert can’t analyze all products in a short time. This paper is focus on training models through deep learning method with technical analysis theory. By those models to predict price, we can easily get excellent products in a amount of stocks. 關鍵字(中) ★ 金融商品
★ 類神經網路關鍵字(英) ★ Financial
★ LSTM論文目次 中文提要 ……………………………………………………………… iv
英文提要 ……………………………………………………………… v
誌謝 ……………………………………………………………… vi
目錄 ……………………………………………………………… vii
圖目錄 ……………………………………………………………… ix
表目錄 ……………………………………………………………… xi
一、 緒論………………………………………………………… 1
1.1 前言………………………………………………………… 1
1.2 研究動機與目的…………………………………………… 1
1.3 章節排序…………………………………………………… 2
二、 文獻探討…………………………………………………… 3
2.1 金融分析…………………………………………………… 3
2.1.1 技術分析…………………………………………………… 3
2.1.2 基本面分析………………………………………………… 3
2.1.3 籌碼面分析………………………………………………… 3
2.1.4 消息面分析………………………………………………… 4
2.2 技術分析簡介……………………………………………… 4
2.2.1 K線………………………………………………………… 5
2.3 類神經網路………………………………………………… 6
2.3.1 前饋式神經網路…………………………………………… 6
2.3.2 回饋式神經網路…………………………………………… 7
2.3 研究方向…………………………………………………… 8
三、 研究方法…………………………………………………… 9
3.1 資料預處理………………………………………………… 10
3.1.1 取得歷史資料……………………………………………… 11
3.1.2 特徵標準化………………………………………………… 12
3.2 訓練及驗證………………………………………………… 12
3.2.1 資料分群…………………………………………………… 12
3.2.2 資料處理…………………………………………………… 12
3.2.3 訓練模型…………………………………………………… 14
3.2.4 測試模型…………………………………………………… 16
3.3 透過交易策略回測模型…………………………………… 19
3.3.1 做多與放空………………………………………………… 20
3.3.2 移動停損點………………………………………………… 22
3.3.3 累積報酬率………………………………………………… 23
3.3.4 投資策略…………………………………………………… 23
3.3.5 回測模型並搭配投資策略………………………………… 26
四、 實驗結果…………………………………………………… 28
4.1 實驗設置與環境…………………………………………… 28
4.2 實驗股票…………………………………………………… 28
4.2.1 水泥類股…………………………………………………… 28
4.2.2 塑膠類股…………………………………………………… 31
4.2.3 紡織纖維類股……………………………………………… 33
4.2.4 資訊電子類股……………………………………………… 35
4.2.5 百貨類股…………………………………………………… 36
4.2.6 金融保險類股……………………………………………… 37
4.3 實驗結果…………………………………………………… 39
五、 結論………………………………………………………… 40
參考文獻 ……………………………………………………………… 41
參考文獻 [1] 林文修、陳仕哲,“遺傳演算法在台灣股價趨勢轉折點與波動訊號捕捉之應用” , 輔仁管理評論, 第二十二卷第三期, 2015
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[13] MetghalchiM., MarcucciJ.andChangY.-H., “Are moving average trading rules profitable? ” , Evidence from the European stock markets, Journal Applied Economics , 2012
指導教授 王家慶(Jia-Chin Wang) 審核日期 2019-7-30 推文 plurk
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