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研究生:張政一
研究生(外文):cheng-yi chang
論文名稱:類神經網路於有價證券預測股價及漲跌之研究
論文名稱(外文):Applying Back propagation Neural Network to predict Stock price : evidence from Taiwan stock market
指導教授:賴素鈴賴素鈴引用關係
指導教授(外文):sue-ling Lai
學位類別:碩士
校院名稱:中國文化大學
系所名稱:國際企業管理研究所
學門:商業及管理學門
學類:企業管理學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2001
畢業學年度:89
語文別:中文
論文頁數:97
中文關鍵詞:類神經網路人工智慧決策支援系統股價預測漲跌預測
外文關鍵詞:artificial neural networkBack propagation Neural Networkdecision support systemstock prediction
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本研究有四大目的:
一、針對台灣電子類股的日、週、月股價進行預測,但為了避免技術指標間具有高度的相關,而影響了預測的結果,於是應用因素分析先對輸入變數進行融合成綜合指標,減少輸入變數的個數以期避免共線性的問題與增加類神經網路的收斂速度,並比較有無加入因素分析的差異。但實證發現有加入因素分析之類神經網路收斂較差。
二、針對預測時間的長短進行比較分析,也就是比較日、週、月股價預測的類神經網路的收斂速度,以期提供投資者欲進行股價預測應選擇何種時間長度為最佳。經實證發現,以週為預測單位預測能力最好。
三、針對股價漲跌進行預測分析,並比較日、週、月漲跌預測的錯誤預測比例,以期提供投資者欲進行股價漲跌預測應選擇何種時間長度為最佳。經實證發現,以週為預測單位預測能力最好。
四、分析輸入變數的多寡與資料比數多寡的關係,以期提供投資者欲進行股價漲跌預測時的一個挑選準則。經實證發現,當類神經網路訓練期資料筆數增加,則類神經網路進行預測的結果愈準確;而變數愈多並不一定會增加類神經網路的預測能力。
Stock market is an important part of Economics. Companys can finance from stock market and investors also can get profit from stock market. Therefore, for a country, stock market really is a way to develop economics.
The past, people almost use regression and time series to predict stock price. But recently, artificial neural network is a new way to predict stock price. My research will predict stock price by an artificial neural network.
This paper has four conclusion:
1. The factor analysis can’t speed Back-propagation neural network converge.
2. For Back-propagation neural network, the best predict stock higher or lower period is week.
3. For Back-propagation neural network, the best predict stock price period is week.
4. The more training period has the more predict correct rate. But the more variables uncertainly increase predict correct rate.
第一章  緒論....................1
  第一節  研究動機與背景.............1
第二節 研究目的................ 2
第三節 研究範圍與資料來源...........3
第四節  研究限制................4
第五節  研究架構................5
第二章  文獻探討..................6
  第一節  資料擷取................6
  第二節  決策支援系統..............7
第三節 股票分析相關理論............ 8
第四節 傳統預測方法.............. 19
第五節 類神經網路理論............. 20
第六節 類神經網路在股價預測上的應用......25
第三章  研究方法..................29
  第一節  系統架構................29
第二節 因素分析................ 34
第三節 研究對象及期間.............37
第四章 實驗結果與分析............... 38
第一節 變數相關分析.............. 38
第二節 比較有無加入因素分析預測股價結果.... 40
第三節 比較長短期預測股價結果......... 52
第四節 變數多寡與資料筆數的關係........ 56
第五節 預測股價漲跌結果............ 58
第五章 研究結論與建議............... 66
第一節 研究結論................ 66
第二節 後續研究建議.............. 67
參考文獻 ......................69
附錄A  個股訓練期有無因素分析比較圖........ 75
附錄B 個股股價漲跌預測表.............86
參考文獻
中文部分
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