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研究生:林敏鈞
研究生(外文):Min-Jiun Lin
論文名稱:運用基因演算法改進三階段投資組合建構程序
論文名稱(外文):A Genetic Algorithm Approach to Supporting a Three-Staged Portfolio Construction Process
指導教授:洪新原洪新原引用關係
指導教授(外文):Shin-Yuan Hung
學位類別:碩士
校院名稱:國立中正大學
系所名稱:資訊管理學系
學門:電算機學門
學類:電算機一般學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2000
畢業學年度:88
語文別:中文
論文頁數:65
中文關鍵詞:基因演算法投資組合套利定價理論類神經網路決策支援系統系統整合
外文關鍵詞:Genetic AlgorithmPortfolioArbitrage Price Theory (APT)Neural networkDecision Support SystemsSystem Integration
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投資法人機構為求在固定的風險下來獲取最大的投資利潤,或者在固定的利潤下來得到最小的投資風險,需要經由投資組合分析來建構適當的投資組合。然而,投資組合分析是個相當複雜的技術,經常需要加入專家的經驗,這些專家經驗又非常難以獲得。因此,許多相關研究開始應用人工智慧技術來克服這個難題。
Hung et al. (1996)提出一個整合類神經網路與套利定價理論的三階段投資組合建構程序(ANN-Case Model),他們首先應用套利定價理論來找出影響各個投資標的物價格波動的共同因素,其次利用類神經網路來預測這些共同因素的未來走向,最後應用亂數來產生候選投資組合並從中挑選出最佳投資組合。雖然這套方法提供了一個明確可行的投資組合建構程序,同時經由實證結果顯示所建議投資組合的績效也能夠優於大盤。然而,它並無法保證所建議投資組合為全體最佳。也就是說,當全體最佳的投資組合無法被亂數產生出來,而被包含於候選投資組合中時,那麼從這些候選投資組合中所選出來的最佳投資組合就不為全體最佳投資組合。
基於上述過去方法的缺點,本論文參考Hung et al. (1996)所提出之三階段投資組合建構程序,並利用基因演算法來搜尋最佳投資組合。改進後新的三階段投資組合建構程序(ANN-GA Model),其進行流程為:(1)應用套利定價理論來找出影響各個投資標的物價格波動的共同因素;(2)利用類神經網路來預測這些共同因素的未來走向;(3)運用基因演算法來搜尋最佳投資組合。
為了檢驗新方法的有效性,我們在採取了兩段不同時間區間來驗證,它們分別是Hung et al. (1996)過去驗證所使用之時間區間,另一則為反應臺灣近期股市變化的近期股市時間區間。實證結果顯示,ANN-GA Model的績效顯著地優於大盤,而且其風險並無顯著高於大盤;但在與過去ANN-Case Model的績效來作比較時,則發現ANN-GA Model的平均報酬都優於ANN-Case Model,但新舊資料的顯著效果則不一致。我們同時在最後會對結果的背後可能成因作一討論。
The whole process of portfolio construction can be separated into three steps, including choosing the right assets, predicting the future prices of the assets, and constructing the portfolio. The research pursues an improvement in the last two steps. We modified the approach developed by Hung et al. (1996) (ANN-Case Model) and tried to find out the globally optimal portfolio by integrating the genetic algorithm. The new approach (ANN-GA Model) firstly uses the arbitrage pricing theory to price risk assets. This is followed by using the artificial neural network to predict the future trend of each risk factor. Finally, the genetic algorithm is applied to optimize the portfolio.
In order to verify the effectiveness of the new approach, we adopted two time periods for evaluation. The first time period is the same as prior research for comparison and the other time period is recent data to reflect the current trend of the Taiwan stock market. The empirical findings show that the ANN-GA Model beats both benchmarks (i.e. TSEWPI and MSCI Taiwan stock index) and outperforms the ANN-Case Model. Further discussions are also provided as well.
第一章 緒論1
第一節 研究背景與動機1
第二節 研究目的2
第三節 研究流程3
第四節 研究貢獻4
第五節 本文結構4
第二章 文獻探討5
第一節 傳統投資組合分析法5
(一) 決定投資組合比重方式5
(二)資產評價模式7
第二節 人工智慧的應用10
(一)人工智慧在財務的應用10
(二)人工智慧整合運用於投資組合建構11
第三節 基因演算法14
(一)基因演算法簡介14
(二)基因演算法支援投資組合決策之實際應用18
第三章 投資組合建構程序之改進23
第一節 三階段投資組合建構程序之改進23
第二節 基因演算法之投資組合模型建構25
第四章 實證方法27
第一節 研究架構 27
第二節 研究資料來源與模擬時間區間28
第五章 研究結果31
第一節 基因演算法之設定31
第二節 資料的重新驗證32
第三節 近期資料的驗證39
第六章 結論與討論49
第一節 研究結果討論49
第二節 研究限制51
第三節 未來研究方向51
參考文獻52
中文部份52
英文部份53
附錄56
附錄一 基因演算法原始碼56
附錄二 共同因素screen plot65
中文部份
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英文部份
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