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研究生:陳志龍
研究生(外文):Chih-Lung Chen
論文名稱:運用類神經網路與技術指標預測股票型基金漲跌及交易時機之研究-以臺灣50指數股票型基金為例
論文名稱(外文):Application of Artificial Neural Network and Technical Indicators to Forecast Stock-A Case study of TW50ETF
指導教授:郭木興郭木興引用關係
指導教授(外文):Mu-Hsing Kuo
學位類別:碩士
校院名稱:朝陽科技大學
系所名稱:資訊管理系碩士班
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:2006
畢業學年度:94
語文別:中文
論文頁數:99
中文關鍵詞:臺灣50指數ETF類神經網路
外文關鍵詞:Artificial Neural NetworkTaiwan 50 Index ETF
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本研究主要針對臺灣證券交易所推出之臺灣50指數ETF,建立以常用技術指標為輸入變數的臺灣50指數ETF買賣時機建議模型,使用各種不同的技術指標搭配技術指標的應用規則,經由類神經網路的訓練學習後,提供投資人對於臺灣50指數ETF的買賣時機建議,並結合臺灣50指數ETF的漲跌預測結果,建立臺灣50指數ETF交易策略。研究結果顯示,運用本研究模型的輸出結果實際進行買賣的模擬交易,比運用同時間的臺灣加權指數進行買賣有較佳的獲益表現。
This study was mainly based on TSEC Taiwan 50 Index ETF to engineer a recommendation model for transaction timing with frequently used indicators as input variables. Various indicators were employed with corresponding application principles as the neural network underwent assigned training and learning procedures. The purpose was to provide investors with suggestions on transaction timing of Taiwan 50 Index ETF, as well as to construct transaction strategies by comparison with estimation results on fluctuations of Taiwan 50 Index ETF. It was revealed in the study results that the simulated transaction behavior following recommendations by this model yielded better profits than solely applying Taiwan’s weighted stock index.
摘要 ii
Abstract iii
目 錄 iv
圖 目 錄 v
表 目 錄 vii
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 研究對象與範圍 3
第四節 研究限制 8
第五節 研究步驟 9
第二章 文獻回顧 11
第一節 技術分析名詞解釋 11
第二節 國內相關研究 21
第三節 國外相關研究 25
第四節 類神經網路 27
第三章 研究方法 32
第一節 網路建構流程 32
第二節 網路模型發展 35
第四章 實證結果與分析 61
第一節 臺灣50指數ETF買賣時機網路模型結果分析 61
第二節 臺灣50指數ETF漲跌預測網路模型結果分析 79
第三節 臺灣50指數ETF交易策略網路模型結果分析 87
第四節 報酬率的驗證 88
第五章 結論與建議 92
第一節 結論 92
第二節 研究貢獻 93
第三節 後續研究建議 94
參考文獻 95
一、中文文獻
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二、英文文獻
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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