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研究生:陳怡雅
研究生(外文):I-ya Chen
論文名稱:利用類神經模糊理論建構價指標交易系統之績效研究
論文名稱(外文):The trading performance of filter rules by using Neuro-Fuzzy
指導教授:杜宏毅 林金賢 
指導教授(外文):Hung-Yi TuChin-Shien Lin
學位類別:碩士
校院名稱:靜宜大學
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:2001
畢業學年度:89
語文別:中文
論文頁數:87
中文關鍵詞:技術分析過濾法則類神經網路模糊理論類神經模糊理論預測
外文關鍵詞:filter rulesforecastingNeural NetworksFuzzyNeuro-Fuzzy
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股價之分析,可以概分為基本分析與技術分析兩種。基本分析需要以大量的背景知識為基礎,因此一般投資人習慣以技術分析的方式進行投資。技術分析常會搭配一些工具配合進行,其中常用的一種工具為類神經網路,但因其本質上只解決了非線性的問題,且有黑箱藝術的問題發生;另一種常用的工具--模糊理論--則缺乏一套可定義歸屬函數的原則與有效率的學習演算法。因此本論文採用結合類神經網路與模糊理論兩種方法之類神經模糊理論進行投資分析,以補使用其中任一方法之不足,使預測結果更佳。
本研究針對三種較常使用之過濾法則:變動長度移動平均(Variable Length Moving Average, VMA)、固定長度移動平均(Fixed Length Moving Average, FMA)、以及交易範圍破裂(Trading Range Break, TRB)。嘗試利用類神經模糊之技術來描述此三種過濾法則精神,進而利用其漲跌勢訊號進行模擬交易。
實證結果顯示在12支大盤指數中,有十支大盤指數之績效皆優於原來之過濾法則及買入持有策略,只有吉隆坡綜合股價指數與紐約S&P500股價指數二指數之部份模擬結果劣於原來過濾法則或買入持有之績效。
There are the basic analysis and the technical analysis about analyzing stocks’ prices. Because the base of the basic analysis is many background and knowledge, most investors are used to use the technical analysis to invest stocks. The technical analysis usually invest with some tools; one is Neural-Network which just solves the problems of non-linearity and makes the Black-box art problem; another one is Fuzzy which lacks a rule to mean membership function and has no effective learning algorithm. So we use Neuro-Fuzzy associated Neuro-Network with Fuzzy to invest and analyze so that we can supply any shortage of two and makes the forecasting results better.
There are three filter rules that we usually use, which are Variable Length Moving Average (VMA), Fixed Length Moving Average (FMA), and Trading Range Break (TRB). We try to describe the spirit of the three filter rules by Neuro-Fuzzy and take simulated trade by using its rising or falling information more.
We train 12 indexes by Neuro-Fuzzy。The results are that all of the returns of 10 indexes are better than the original decision-rules and buy-hold and that some of the returns of Kuala Lumpur-Stock Index and NY S&P 500 Stock Index are less than the original decision-rules or buy-hold.
目  錄
中文摘要 ……………………………………………………………………… i
英文摘要 ……………………………………………………………………… ii
誌謝 ……………………………………………………………………… iii
目錄 ……………………………………………………………………… iv
表目錄 ……………………………………………………………………… v
圖目錄 ……………………………………………………………………… vi
符號說明 ……………………………………………………………………… vii
第一章 緒論 ………………………………………………………………… 1
1.1 研究背景與動機…………………………………………………… 1
1.2 研究目的 …………………………………………………………… 2
1.3 研究範圍 …………………………………………………………… 2
1.4 研究架構…………………………………………………………… 3
第二章 文獻探討 …………………………………………………………… 5
2.1 基本分析與技術分析……………………………………………… 5
2.2 技術分析之實證文獻……………………………………………… 10
2.3 類神經網路理論…………………………………………………… 14
2.4 模糊理論 …………………………………………………………… 24
2.5 類神經模糊理論…………………………………………………… 31
2.6 人工智慧型系統之實證文獻……………………………………… 35
第三章 研究方法 …………………………………………………………… 42
3.1 過濾法則 …………………………………………………………… 42
3.2 模型架構 …………………………………………………………… 43
3.3 系統之建構………………………………………………………… 47
3.4 模擬交易準則 ……………………………………………………… 57
3.5 系統績效評估 ……………………………………………………… 58
第四章 實證結果與分析…………………………………………………… 59
4.1 大盤指數之訓練、測試期間……………………………………… 59
4.2 大盤指數個別模擬結果…………………………………………… 60
4.3 綜合分析…………………………………………………………… 76
第五章 結論與建議………………………………………………………… 78
5.1 研究結論 …………………………………………………………… 78
5.2 建議與改進………………………………………………………… 78
參考文獻 ……………………………………………………………………… 80
簡歷 ……………………………………………………………………… 88
表 目 錄
表2-1 類神經網路與模糊理論之相異處………………………………………… 32
表2-2 類神經網路和模糊理論的優缺點………………………………………… 33
表2-3 國外人工智慧技術相關研究彙整表……………………………………… 40
表2-4 國內人工智慧技術相關研究彙整表……………………………………… 41
表3-1 類神經模糊系統之設定…………………………………………………… 48表3-2 VMA與FMA模型之語言變數表 …………………………………………… 49
表3-3 TRB模型之語言變數表 …………………………………………………… 49
表3-4 輸入變數MA_n1、MA_n2、MA_t、及MA_t_1之特性 ……………… 51
表3-5 輸出變數Decision之特性 ……………………………………………… 52
表3-6 輸入變數max_n、min_n之特性 ………………………………………… 54
表3-7 輸出變數Decision之特性 ……………………………………………… 54
表4-1 大盤指數之訓練、測試期間……………………………………………… 59
表4-2 東京日經225指數之模擬績效…………………………………………… 64
表4-3 新加坡海峽時報指數之模擬績效………………………………………… 65
表4-4 馬尼拉綜合股價指數之模擬績效………………………………………… 66
表4-5 南韓綜合股價指數之模擬績效…………………………………………… 67
表4-6 東京東證股價指數之模擬績效…………………………………………… 68
表4-7 雪梨綜合股價指數之模擬績效…………………………………………… 69
表4-8 威靈頓NZSE-40指數之模擬績效………………………………………… 70
表4-9 布魯塞爾綜合股價指數之模擬績效……………………………………… 71
表4-10 米蘭MIBTEL股價指數之模擬績效……………………………………… 72
表4-11 馬德里綜合股價指數之模擬績效………………………………………… 73
表4-12 吉隆坡綜合股價指數之模擬績效………………………………………… 74
表4-13 紐約S&P500股價指數之模擬績效……………………………………… 75
表4-14 類神經模糊之績效皆優於原來過濾法則與買入持有之彙整表………… 77
圖 目 錄
圖1-1 論文架構圖………………………………………………………………… 4
圖2-1 系統之基本模型…………………………………………………………… 15
圖2-2 類神經網路之基本模型…………………………………………………… 15
圖2-3 類神經元模型……………………………………………………………… 16
圖2-4 倒傳遞網路模型…………………………………………………………… 20
圖2-5 帥哥的模糊集合…………………………………………………………… 26
圖2-6 S函數……………………………………………………………………… 27
圖2-7 π函數……………………………………………………………………… 27
圖2-8 模糊理論基本架構圖……………………………………………………… 28
圖2-9 類神經模糊理論架構圖…………………………………………………… 34
圖3-1 VMA與FMA模型架構……………………………………………………… 44
圖3-2 TRB模型架構……………………………………………………………… 46
圖3-3 系統建構之流程…………………………………………………………… 48
圖3-4 變數MA_n1之歸屬函數………………………………………………… 50
圖3-5 變數MA_n2之歸屬函數………………………………………………… 50
圖3-6 變數MA_t之歸屬函數…………………………………………………… 51
圖3-7 變數MA_t_1之歸屬函數………………………………………………… 51
圖3-8 變數Decision之歸屬函數………………………………………………… 52
圖3-9 變數max_n之歸屬函數…………………………………………………… 53
圖3-10 變數min_n之歸屬函數…………………………………………………… 53
圖3-11 變數Decision之歸屬函數………………………………………………… 54
圖3-12 VMA與FMA模型之模糊規則……………………………………………… 55
圖3-13 TRB模型之模糊規則……………………………………………………… 55
圖3-14 東京日經225指數VMA之1-150系統模糊規則庫…………………… 56
圖3-15 東京日經225指數VMA之1-150系統3D圖…………………………… 57
符 號 說 明
MA_n1:短期移動平均價格
MA_n2:長期移動平均價格
n1-n2:短期移動平均價格與長期移動平均價格之組合
MA_t:時間t之短期移動平均價格與長期移動平均價格之差
MA_t_1:時間t-1之短期移動平均價格與長期移動平均價格之差
Decision:漲跌幅度
max_n:當期收盤價與n日來最大收盤價之差
min_n:當期收盤價與n日來最小收盤價之差
n:n日
參考文獻:
國內:
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23. 邵泰璋,「類神經網路於多光譜影像分類之應用」,國立交通大學土木工程系研究所碩士論文,民國88年6月
24. 柯千禾,「山坡地社區防災體系之研究與建立」,國立台灣科技大學營建工程系研究所碩士論文,民國88年6月
25. 柑俊晟,「以類神經網路為基礎之品質設計系統之研究」,中華大學土木工程學系研究所碩士論文,民國89年6月
26. 柳振意,「應用模糊方法於無刷直流馬達之速度控制」,國立中正大學電機工程研究所碩士論文,民國89年6月
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28. 洪新原,「結合套利定價理論及類神經網路以支援投資組合分析之研究」,國立中山大學資訊管理研究所碩士論文,民國83年6月
29. 胡國瑞,「網路商店經營績效評估決策系統之研究」,大葉大學資訊管理研究所碩士論文,民國89年6月
30. 秦群立,「智慧型數位影像自動曝光補償系統」,中華大學電機工程學系研究所博士論文,民國89年6月
31. 高清泉,「模糊集理論在邊坡穩定分析之應用」,國立成功大學土木工程研究所碩士論文,民國84年6月
32. 涂家章,「使用MAT2000語料庫之中文語音辨認」,國立交通大學電信工程系研究所碩士論文,民國89年6月
33. 張順傑,「以模糊推論解析降雨對道路工程施工作業時間之影響」,國立台灣科技大學營建工程系研究所博士論文,民國89年6月
34. 梁明凱,「因應上市公司財務危機下之授信策略研究」,義守大學管理科學研究所碩士論文,民國89年6月
35. 陳劭儀,「技術指標與法人買賣超資訊配合運用之可行性實證研究」,實踐大學企業管理研究所碩士論文,民國89年6月
36. 陳嘉文,「模糊邏輯在機械設計之應用」,元智大學機械工程研究所碩士論文,民國87年6月
37. 陳嘉榮,「區域雨量分析與降雨-逕流預報之研究」,國立成功大學水利及海洋工程學系研究所博士論文,民國89年6月
38. 曾莉雅,「動態性行銷策略資訊化成功關鍵因素之研究」,朝陽科技大學資訊管理系研究所碩士論文,民國90年6月
39. 黃煥彰,「提高台灣電子類股投資績效之研究-類神經網路結合技術指標」,國立中興大學企業管理研究所碩士論文,民國87年6月
40. 楊孟龍,「類神經網路於股價波段預測及選股之運用」,國立中央大學資訊管理研究所碩士論文,民國88年6月
41. 楊家維,「技術分析用於當沖之有效性研究--台灣股市之實證分析」,國立台北大學經濟學系研究所碩士論文,民國89年6月
42. 楊筆琇,「台灣電子股指數與美國股價指數互動關係之實證研究」,國立成功大學企業管理研究所碩士論文,民國88年6月
43. 萬中一,「神經網路應用於孔型輥軋與擠製加工之製程參數分析」,國立台灣科技大學機械工程系研究所碩士論文,民國90年6月
44. 劉杰文,「模糊理論應用於語音辨識系統上之研究與設計」,大葉大學電機工程研究所碩士論文,民國84年6月
45. 劉馨隆,「公共工程建設計畫時序性組合規劃模式之研究」,國立中央大學土木工程研究所博士論文,民國89年6月
46. 蔣岡霖,「應用股價技術圖型比對分析預測未來股價趨勢」,大葉大學事業經營研究所碩士論文,民國89年6月
47. 鄧少華,「以生物特徵為基礎的圖形識別--手寫簽名辨認及人臉識別」,國立中央大學資訊工程研究所博士論文,民國89年6月
48. 謝龍生,「類神經網絡颱風降雨預報模式與半分布並聯型線性水庫概念逕流預報模式之研究及其整合應用」,國立臺灣大學農業工程學研究所博士論文,民國88年6月
49. 藍信傑,「以模糊理論為基礎之雜訊影像與分割臨界值的改善」,大葉大學自動化工程研究所碩士論文,民國90年6月
50. 蘇建宏,「模糊理論於機器人路徑規劃之研究」,國立成功大學電機工程研究所碩士論文,民國83年6月
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