台灣50走勢分析：以多重長短期記憶模型架構為基礎之預測

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姓名

陳希棟(Hsi-Tung Chen) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理學系在職專班

論文名稱

台灣50走勢分析：以多重長短期記憶模型架構為基礎之預測

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摘要(中)

股票市場是一種非常熱門且便利的一種投資方法，但投資人很難透過基本面與技術分析預測未來股價，因為股票市場是個複雜且難以預測的系統，影響股價變動的因素非常多，是個非線性的系統，故期望能建立一個模型，該模型能提高預測標的的價格準確性。
想要對股價這種非線性、時間序列的資料，進行準確預測有相當難度，為了預測的準確，須將資料依照日期切齊，加入到預測模型中，並利用深度學習中長短期記憶模型(LSTM模型)能夠記憶資料的特性，來預測股價這種非線性且具有時間序列的資料。
本研究分別設計各種維度與不同LSTM層數組合的神經網絡模型，使用台灣50、台灣MSCI指數及道瓊台灣指數相關數據，作為訓練與測試的不同維度，經由充分的訓練和調變及優化，對隔天的台灣50收盤價進行預測。模型建立方式包括資料蒐集與前處理，神經網路模型的設計和訓練，測試和評估。
本研究利用長短期記憶模型(LSTM)解決了遞歸神經網絡(RNN)無法解決長期依賴的問題，證明長短期記憶模型(LSTM)在非線性、時間序列的股價預測上有較佳的表現，且最終三維雙LSTM模型獲得了最好的預測效果，也證明了LSTM在同時有三種資料來源，較複雜的環境下，反而有更好的表現。

摘要(英)

The stock market is a very popular and convenient investment method, but it is difficult to predict the future stock price through fundamental analysis and technical analysis, because the stock market is a complex and difficult System, and there are many factors can affect stock price changes, this such a non-linear System. So I suppose to build a model that can improve the accuracy of the forecast price.
It is not easy to accurately predict the non-linear, time-series data of stock prices. In order to make accurate predictions, the data must be aligned according to the date and added to the prediction model, and the Long Short-Term Memory model (LSTM) is one of the Deep Learning’s models, can memorize the characteristics of data to predict the non-linear and time-series data of stock price.
In this study, we design neural network models of various dimensions and different combinations of LSTM layers, using the relevant data of Taiwan 50 ETF, Taiwan MSCI index and Dow Jones Taiwan index as different dimensions of training and testing, after sufficient training, modulation and optimization, forecast the closing price of Taiwan 50 ETF the next day. Model building methods include data collection and pre-processing, neural network model design and training, testing and evaluation.
This study uses the Long Short-Term Memory model (LSTM) to solve the problem that the Recurrent Neural Network (RNN) cannot solve the long-term dependence, and proves that the Long Short-Term Memory model (LSTM) has better performance in non-linear, time series stock price prediction, and In the end, the three-dimensional double LSTM model obtained the better prediction effect, which also proved that LSTM has three data sources at the same time, and it has better performance in more complex environments.

關鍵字(中)

★ 深度學習
★ 長短期記憶模型
★ 台灣50
★ 股價預測

關鍵字(英)

★ Deep Learning
★ Long Short-Term Memory
★ LSTM
★ ETF50
★ price prediction

論文目次

目錄
中文摘要 I
Abstract II
誌謝 IV
目錄 V
表目錄 VII
圖目錄 VIII
第一章緒論 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究動機 2
1.3 研究目的 4
1.4 論文架構 6
第二章文獻探討 8
2.1 台灣50股價預測相關文獻 8
2.2 類神經網路價格預測相關文獻 9
2.3 LSTM價格預測相關文獻 12
2.4 小結 14
第三章研究方法 15
3.1 系統架構 15
3.2 資料蒐集與前處理 16
3.2.1 資料來源 16
3.2.2 資料樣本 16
3.2.3 資料輸入與輸出方法 16
3.2.4 資料前處理 17
3.2.5 資料正規化 (Normalization) 17
3.2.6 資料分割 18
3.3 訓練參數設定 20
3.4 長短期記憶模型LSTM（Long Short-Term Memory） 21
3.4.1 LSTM的輸入與輸出結構 21
3.4.2 LSTM的內部結構 22
3.5 LSTM模型及雙LSTM模型設計 24
3.6 模型訓練方法 27
3.6.1 訓練模式 27
3.6.2 測試模式 28
3.6.3 梯度下降(Gradient descent) 28
3.6.4 Adam (Adaptive Moment Estimation) 30
3.6.5 反向傳播法(Backward-Propagation) 31
3.6.6 均方誤差（Mean Squared Error, MSE） 32
3.6.7 均方根差（Root Mean Square Error, RMSE） 33
3.6.8 決定係數 R平方(coefficient of determination, R2) 33
第四章實驗結果 36
4.1 實驗一 : 各種模型結果比較 36
4.1.1 Related Work - 現有RNN模型 37
4.1.2 Baseline 1 - 單維GRU模型 37
4.1.3 Baseline 2 - 單維LSTM模型 38
4.1.4 Baseline 3 - 二維GRU模型 39
4.1.5 Baseline 4 - 二維LSTM模型 39
4.1.6 Baseline 5 - 二維GRU模型 40
4.1.7 Baseline 6 - 二維LSTM模型 41
4.1.8 Proposal 1 - 三維LSTM模型 41
4.1.9 Proposal 2 - 三維雙LSTM模型 42
4.2 實驗二 : 三維雙LSTM模型參數實驗結果 43
4.3 實驗三 : 三維雙LSTM模型參數位移實驗結果 45
4.4 實驗四 : 個案分析 47
第五章結論 50
5.1 研究總結 50
5.2 研究貢獻 51
5.3 研究限制 51
5.4 未來研究方向 52
參考文獻 53
中文文獻 53
英文文獻 54
參考書目講義 55
參考網站 55

參考文獻

參考文獻
中文文獻
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英文文獻
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參考書目講義
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參考網站
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https://zh.wikipedia.org/wiki/%E5%8F%8D%E5%90%91%E4%BC%A0%E6%92%AD%E7%AE%97%E6%B3%95
[34] 證交所網站(2020)
www.twse.com.tw/ch/trading/indices/twco/tai50i.php
[35] Batch, Mini Batch & Stochastic Gradient Descent(2020)
https://towardsdatascience.com/batch-mini-batch-stochastic-gradient-descent-7a62ecba642a

指導教授

陳以錚(Yi-Cheng Chen)

審核日期

2020-8-20

推文