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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:蔡炳煬
研究生(外文):Tsai, Ping Yang
論文名稱:應用Elman回饋式類神經網路於臺灣50指數之研究
論文名稱(外文):The Study of Elman Recurrent Neural Network in TSEC Taiwan 50 Index
指導教授:薛 友 仁 博士
指導教授(外文):Shiue, Yeou-Ren
口試委員:顧瑞祥 博士曾綜源 博士薛 友 仁 博士
口試委員(外文):Guh, Ruey-ShiangTseng, Tsung-YuanShiue, Yeou-Ren
口試日期:中華民國100年7月19日
學位類別:碩士
校院名稱:華梵大學
系所名稱:資訊管理學系碩士班
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:2011
畢業學年度:99
語文別:中文
論文頁數:53
中文關鍵詞:類神經網路Elman回饋式類神經網路臺灣50倒傳遞類神經網路
外文關鍵詞:Elman neural networkTaiwan 50Back-Propagation Neural Network
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本研究使用類神經網中的Elman回饋式類神經網路(Elman Recurrent Neural Network)為模型,以臺灣證劵交易所的臺灣50指數為標的,探討其隔日收盤指數預測,並與倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network, BPN)為模型的研究做一分析探究。
資料範圍以臺灣證劵交易所,自2003年1月01日迄2010年9月30日止。將臺灣50指數資料,以及國際股市、台股盤後資訊並結合技術指標等,當做類神經網路的輸入變數。由Elman與BPN進行分析,以日為單位,做測試、訓練,探討Elman網路做為股市預測是否可行。
實驗結果以MSE為評估指標,整體表現Elman網路優於BPN;Elman的MSE為1.17E-08優於BPN的1.04E-03,所以;Elman類神經網路用於臺灣50指數隔日收盤預測是可行、有效的。

In this study, the Elman neural network feedback artificial neural networks(Elman Recurrent Neural Network) for the model to the Taiwan Securities Exchange was the subject of Taiwan 50 Index, the closing index of the next day forecast, and with the back-propagation neural Network(Back-Propagation Neural Network, BPN) as a model to do an analysis to explore.
Scope of information to the Taiwan stock exchange since January 1, 2003 until September 30, 2010 only. Taiwan 50 Index data, as well as international stock markets, Taiwan stocks after-hours information combined with technical indicators, as neural network input variables. Elman and by the analysis of BPN, in days, for testing, training, stock market forecasts of Elman network as is feasible.
The results show that the overall performance of the Elman network is better than BPN; Elman of the MSE of 1.17E-08 better than the BPN of 1.04E-03, so; Elman neural network for forecasting the Taiwan 50 Index closed the next day is feasible, effective .

目 錄
項次
誌謝………………………………………………………………Ⅰ
摘要………………………………………………………………Ⅱ
ABSTRACT………………………………………………………Ⅲ
目錄………………………………………………………………Ⅳ
表錄………………………………………………………………VI
圖錄………………………………………………………………Ⅶ
一、緒論 …………………………………………………………1
1.1 研究背景……………………………………………………1
1.2 研究動機……………………………………………………2
1.3 研究目的……………………………………………………2
1.4 研究限制……………………………………………………3
1.5 論文架構…………………………………………………3
二、文獻探討……………………………………………………6
2.1 類神經網路…………………………………………………6
2.2 Elman回饋式類神經網路……………………………………9
2.3 倒傳遞類神經網路 …………………………………………12
2.4 臺灣50指數ETF………………………………………………16
2.5 技術分析……………………………………………………20
2.6 相關文獻 ……………………………………………………22
三、研究方法………………………………………………………27
3.1 定義輸入輸出變數…………………………………………28
四、研究設計………………………………………………………36
4-1 實驗架構……………………………………………………36
4.2 目標訂定與樣本期間………………………………………38
4.3 資料收集……………………………………………………39
4.4 建立類神經網路模型………………………………………41
4.5 實驗結果與討論……………………………………………43
五、結論與建議……………………………………………………50
5.1 結論 ………………………………………………………50
5.2 建議 ………………………………………………………50
參考文獻 ………………………………………………………51

參考文獻
[1]http://www.twse.com.tw/(臺灣證券交易所)。
[2]蔡晨瑩,「臺灣50指數ETF整合型分類預測之研究」,國立成功大學統計學研究所碩士論文,民國94年。
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[4]曾憲雄 蔡秀滿 蘇東興 曾秋蓉 王慶堯,資料探勘,旗標出版股份有限公司,台北市,2007年。
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[14]朱佩亭,「運用遞迴式類神經網路為基礎之股票交易決策支援系統」,國立臺灣大學資訊管理研究所碩士論文,民國85年。
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[19]蔡依玲,「台灣股票市場報酬率之研究」,成功大學統計學系研究所碩士論文,民國89年。
[20]郭英哲,「應用倒傳遞類神經網路技術於臺灣指數期貨預測之研究」,南台科技大學資訊管理研究所碩士論文,民國93年。
[21]陳國玄,「人工神經網路與統計方法應用於台灣上市電子類股價指數預測與分類之研究」,成功大學統計學研究所碩士論文,民國93年。
[22]Elman, J.L 1990. Finding structure in time. Cognitive Science. 14:179-211.

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