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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉盈珊
研究生(外文):Ying-Shan, Liu
論文名稱:資料採礦於選擇權評價模型之應用 - 以美國CME黃金期貨選擇權為例
論文名稱(外文):The Research of Applying Data Mining on Option Pricing - The Case of CME Gold Options
指導教授:張耀鴻張耀鴻引用關係楊泰寧
指導教授(外文):Yao-Hung, ChangTai-Ning, Yang
口試委員:蔡敦仁鄭為民孫振東李志仁
口試委員(外文):Dwen-Ren, TsaiWei-Min, JengJenn-Dong, SunChih-Jen, Lee
口試日期:2013-06-22
學位類別:碩士
校院名稱:中國文化大學
系所名稱:資訊管理學系碩士在職專班
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:2013
畢業學年度:101
語文別:中文
論文頁數:74
中文關鍵詞:資料採礦黃金期貨選擇權倒傳遞類神經網路
外文關鍵詞:Data MiningGold Futures OptionsBPNN
相關次數:
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  金融海嘯後,黃金市場持續熱絡且價格節節攀升,但近日愈發不穩定有急速下滑之趨勢,未來多空行情眾說紛紜。選擇權是一種多空皆有利可圖的商品,但其非線性的價格因素特徵,適合以倒傳遞類神經網路(Back-Propagation Neural Network, BPNN)找出較適價位。目前資料採礦技術被廣為應用在各領域,採礦工具也一直推陳出新,幾乎都有類神經網路的功能,本研究採用學術界常用的採礦工具WEKA,針對美國CME黃金期貨選擇權自1983年1月至2011年3月每日買權結算資料,以BPNN進行評價研究。實證結果發現,除BS (Black-Scholes Option Pricing Model)模型既有基本變數外,注入選擇權及標的商品的當日及前日結算未平倉量有助於提升模型準確度。震盪走勢時,多注入CME隱含波動率並不會使模型全然提升品質。
After the subprime financial crisis, gold market continues to heating up and the price is climbing. However, the gold market has turned downward in 2013 with a rapid price decline, and the outlook is divergent.

Options payoff could be expected in both bull and bear market. Its nonlinear pricing characteristic could apply back-propagation neural network (BPNN) to identify a suitable price level. Nowadays data mining technology is widely used in various fields. Data mining tools have been innovation, and most of them have included neural network function.

In this study, I use WEKA, a widely-used academic data mining tool, to conduct evaluation studies by BPNN. The data uses U.S. CME gold future call options daily settlement price with the period from January 1983 to March 2011.

Empirical results show that, in addition to BS model (Black-Scholes Option Pricing Model) basic variables, the additional variable inputs of current and previous open-interest volume from options and the underlying commodity could improve the model accuracy. In an up-down oscillation market, including sorely CME option implied volatility might not be necessary to improve the model accuracy.
中文摘要 i
英文摘要 ii
誌謝辭  iii
內容目錄 iv
表目錄  vi
圖目錄  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 3
  第三節  研究範圍與限制 4
  第四節  論文章節架構 4
第二章  文獻探討 6
  第一節  選擇權概述 6
  第二節  CME及OG 10
  第三節  資料採礦 11
  第四節  倒傳遞類神經網路(BPNN) 12
  第五節  WEKA資料採礦軟體 21
  第六節  相關論文探討 23
第三章  研究方法 33
  第一節  研究架構 33
  第二節  資料來源 34
  第三節  研究設計 35
第四章  實證結果與分析 49
  第一節  實證結果 49
  第二節  模型績效分析 50
第五章  結論與未來展望 60
  第一節  結論 60
  第二節  後續研究建議 60
參考文獻 62
附錄 70
  附錄一  OG 合約內容 70
  附錄二  GC 合約內容 72
  附錄三  本研究使用之CME每日結算資料媒體規格(舊版) 74

一、中文部分
王派洲譯(2008),資料探勘概念與方法,滄海書局。
王珮紋(2012),利用資料探勘技術建立現金預測模式:決策樹方法之應用,國立中正大學會計與資訊科技研究所碩士論文。
江函謙(2013),股價報酬指數、基差與期貨、選擇權大額交易人未平倉契約之動態關係,國立臺灣科技大學財務金融研究所碩士論文。
吳瑞芸(2012),基於類神經網路與模糊理論之臺指選擇權交易策略設計,國立臺灣科技大學資訊工程系碩士論文。
吳萬益(2000),企業研究方法,華泰文化。
李佳倩(2011),國際黃金價格預測─ARIMA模式與迴歸模式之比較(民國87-99年),國立臺北科技大學商業自動化與管理研究所碩士論文。
李恩慈(2011),基於 EEMD 之類神經網路預測方法進行台指選擇權交易策略,國立政治大學應用物理研究所碩士論文。
周慶華(2001),整合基因演算法及類神經網路於現貨開盤指數之預測-以新加坡交易所摩根台股指數期貨為例,輔仁大學金融研究所碩士論文。
林宜嫻(2012),馬可夫狀態轉換模型與Black-Scholes模型之比較:黃金選擇權的實證研究,國立高雄第一科技大學金融研究所碩士論文。
林芝榕(2007),以二元樹模型評價歐式障礙選擇權之收斂,臺灣大學數學研究所碩士論文。
林國平(2007),台灣商品期貨市場發展條件之探討:以黃金期貨、農產品期貨與DRAM期貨為例,國立高雄大學高階經營管理碩士在職專班碩士論文。
林楷儒(2011),應用粒子群演算法模擬黃金價格,義守大學資訊管理學系碩士班碩士論文。
林聖智(2008),應用自組織映射圖神經網路與倒傳遞類神經網路於台指選擇權波動率指數之研究,國立交通大學資訊管理研究所碩士論文。
洪振家(2009),以模糊時間序列為主的類神經網路方法預測臺灣證券交易所股價指數選擇權價格,國立臺灣科技大學資訊管理系碩士論文。
張添智(2009),即時黃金選擇權智慧型投資決策,嶺東科技大學財務金融研究所碩士論文。
張竣傑(2003),期貨與選擇權概念及應用,學富文化事業有限公司。
許鎂(2012),應用資料探勘技術探討遵循診治指引預測慢性阻塞性肺病之預後,國立中正大學資訊管理學系暨研究所碩士論文。
郭奕緯(2012),影響黃金價格的關鍵因子與金價預測:金價漲到每盎司2000美元是不是泡沫?,國立中山大學財務管理學系研究所碩士論文。
陳文進、陳哲炯、蘇明達、王台榮、洪隆盛譯(2007),數量方法,台灣培生教育出版股份有限公司。
陳佑霖(2012),黃金價格的分析與預測,中華大學應用統計學系碩士班碩士論文。
陳威光(2002),選擇權理論.實務與應用,智勝文化事業有限公司。
陳珮瑩(2011),運用類神經網路預測環境因子於氣喘病人之影響,國立陽明大學生物醫學資訊研究所碩士論文。
賀力行、林淑萍、蔡明春(2008),統計學觀念、方法、應用,前程文化事業有限公司。
黃羿薇(2011),國際黃金市場價格動態關聯性研究,中興大學應用經濟學系所碩士論文。
黃景聰(2011),台灣指數期貨選擇權市場之研究-未平倉指標分析,國立高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文。
萬進財(2007),以蒙地卡羅模擬法為核心的金融商品評價系統之建構與實證:以新奇選擇權買權、認購權證與結構型商品為例,國立高雄應用科技大學金融資訊研究所碩士論文。
葉怡成(2000),類神經網路模式應用與實作,儒林出版社。
葉惟仁(2008),應用最小平方蒙卡羅模擬法計算GARCH股價模型下之美式選擇權價格,靜宜大學應用數學研究所碩士論文。
趙智穎(2010),我國黃金期貨市場投資價值之分析,元智大學管理研究所碩士論文。
劉宗聖、譚士屏、魏伯宇(2011),黃金貴金屬投資的第一本書,麥格羅希爾。
劉智斌(2010),黃金價格之預測,長庚大學工商管理學系碩士論文。
蔡玉慈(2012),應用資料探勘法在面板業售後客服價值分析之研究,國立成功大學工學院工程管理碩士在職專班碩士論文。
謝智維(2011),類神經網路在選擇權波動交易組合之研究:以台指選擇權為例,雲林科技大學財務金融系碩士班碩士論文。
謝劍平(2004),期貨與選擇權財務工程的入門捷徑,智勝文化事業有限公司。
簡月娥(2012),多空市場下黃金報酬率影響因素之分析,朝陽科技大學財務金融系碩士班碩士論文。


二、英文部分
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Lippmann, R. P. (1987). An introduction to computing with neural nets. IEEE ASSP, 4-22.
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三、網頁部分
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CME(2013a),GC合約規格,http://www.cmegroup.com/trading/metals/precious/gold_contractSpecs_futures.html (accessed June 1, 2013)。
CME(2013b),OG合約規格,http://www.cmegroup.com/trading/metals/precious/gold_contractSpecs_options.html (accessed June 1, 2013)。
CME(2013c),每日結算資料媒體規格,http://www.cmegroup.com/market-data/datamine-historical-data/files/EODLayoutGuideCSV.pdf (accessed March 1, 2013)。
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Waikato(2013b),WEKA-ARFF,http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/arff.html (accessed June 1, 2013)。

QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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