近幾年來由於國際金融的快速發展，為了因應金融環境變動的需要，金融商品不斷的創新及市場的持續開拓。回顧我國金融商品市場也如此，其中又以認購權證的發展最為快速蓬勃。多數人在評價權證時，仍採用Black-Scholes的選擇權訂價模式，屬於模式驅動理論(model-driven approach)的Black-Scholes必須建立在許多前提假設下，然而這些假設與真實世界是不盡相符的，使得此模型在實際運作上易產生價格偏誤的現象。因此，本研究應用遺傳程式規劃(Genetic Programming, GP)其符合資料驅動理論(data-driven approach)無母數方法的特質具有強大平行搜尋能力，可以描述複雜非線性的權證價格。此外，本研究設計模糊的交配率與突變率，在演化過程中動態的調整它們。
本研究結果顯示：(1)使用模糊邏輯控制單元的遺傳程式規劃在與固定參數的遺傳程式規劃相比，擁有較佳的搜尋能力亦在訂價精確度上優於BS模式。(2)組合型權證比個股型權證更適合運用FGP進行預測訂價。(3)權證在接近到期日時可能預測落差過大的情形發生，可縮短期間以提升FGP的預測精確度。(4)將權證依價內、價平、價外分群的策略，使模糊遺傳程式規劃更能學習到優於未分群權證的績效。(5)模擬投資的策略實驗中，FGP模式的報酬率優於傳統GP模式。

Due to the rapid development of the international finance, and the response to the change of financial environment, the new varieties of financial products is emerging and the financial markets keep growing. Similar phenomena appeared in the financial products and markets in Taiwan, too. Among them, the development of the pricing of warrants growing most fast. In warrants pricing, the Black-Scholes model was used most frequently. This model adopts model-driven approach and should meet many assumptions. These assumptions are often not met in the real world. Therefore, the Black-Scholes model produced pricing bias. The present study uses Fuzzy Genetic Programming(FGP) to price warrants. These methods belong to data-driven approach. They are nonparametric, and have strong abilities in horizontal searching. They can describe the complex nonlinear warrants pricing. The methods also adopt fuzzy crossover rate and mutation rate, in order to dynamic regulation of the evolution processes.
The results of the present study showed: 1.The fuzzy genetic programming have better searching abilities than the fixed parameter genetic programming and the better precision of pricing than the Black-Scholes model.2.The fuzzy genetic programming is more suitable to basket warrants than individual warrants in predicting prices.3.If the predictive bias near the pay time is large, to shorten the period will raise the predictive accuracy of the fuzzy genetic programming.4.The classification of the warrants based on In-the-money, At-the-money, and Out-of-the-money make fuzzy genetic programming learn more effectively.5.Simulation of investment strategy found the fuzzy genetic programming is better than genetic model.

表次……………………………………………………………………………vi
圖次…………………………………………………………………………vii
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究問題 2
第三節 研究目的 3
第四節 研究流程 4
第五節 論文架構 4
第貳章 文獻探討 7
第一節 認購權證 7
第二節 遺傳程式規劃法 18
第三節 模糊理論 26
第四節 選擇權評價模式與遺傳程式規劃相關研究 31
第五節 本章小結 32
第參章 研究方法 35
第一節 研究架構 35
第二節 模糊遺傳程式規劃架構設計 36
第三節 模擬投資策略 43
第四節 實驗設計 43
第肆章 實驗結果與分析 47
第一節 系統穩定度測試 47
第二節 實驗結果說明 49
第三節 模糊遺傳程式規劃訂價模型分析 63
第四節 分析與討論 68
第伍章 結論與建議 71
第一節 結論 71
第二節 研究貢獻 72
第三節 未來研究建議 72
參考文獻 73

參考文獻
一、中文部分：
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