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研究生:吳宇生
研究生(外文):Yu-Sheng Wu
論文名稱:蒙地卡羅樹搜尋應用於黃金市場的交易決策
論文名稱(外文):Monte Carlo Tree Search on Transaction Decision in Gold Market
指導教授:顏士淨顏士淨引用關係
指導教授(外文):Shi-Jim Yen
學位類別:碩士
校院名稱:國立東華大學
系所名稱:資訊工程學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2014
畢業學年度:102
論文頁數:41
中文關鍵詞:黃金現貨交易決策技術分析UCB蒙地卡羅樹搜尋
外文關鍵詞:Spot goldTransaction decisionsTechnical analysisUCBMonte Carlo tree search
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黃金在許多用途上具有一定的重要地位,由於國際上諸多的不確定因素影響著黃金的交易價格,投資者想要在多變的投資環境下獲利是一件不容易的事。自從金融風暴發生以來,投資風險管理的意識抬頭,投資者不再單純專注於高收益的投資,並在投資資金的控管上變得更加謹慎。

因此本研究中將提出蒙地卡羅樹搜尋演算法應用於黃金市場的交易決策架構,並利用簡單的技術分析方法減少過度交易的問題。由實驗結果表示在拉長交易期限後,本研究架構將有助於減少投資失利的情形。並在最後進行相關討論,提出相關可能的改善方法。

Gold has a certain position on many important uses. Because there are many uncertainties affect the price of gold, it is not easy to profit from the changeable investment environment. Since the financial crisis befall, the rise of investment risk management awareness makes investors no longer simply focus on investment in high-yield, and leads investors to more cautious with investment funds.

This study proposes the research framework which is an application of Monte Carlo tree search on the transaction decision on the gold market. And it uses simple technical analysis methods to reduce the problem of excessive transaction. The results represents that it can reduce the probability of investment failure when the settlement deadline is elongated.

目錄
摘要 I
Abstract II
目錄 IV
圖目錄 VI
表目錄 VII
第一章 緒論 1
1.1 研究背景與動機 1
1.2 研究目的 1
1.3 論文概述 2
第二章 黃金交易市場介紹 3
2.1 黃金 3
2.2 黃金交易市場 3
2.2.1 國際現貨黃金 3
2.2.2 黃金存摺 4
2.3 黃金價格特性 5
2.4 研究問題描述 6
第三章 文獻探討 9
3.1 蒙地卡羅方法概念簡述 9
3.2 蒙地卡羅樹搜尋演算法 10
3.3 Single-Player蒙地卡羅樹搜尋演算法 13
3.4 技術分析 15
3.4.1 移動平均線(Moving Average, MA) 15
3.4.2 相對強弱指標(Relative Strength Index, RSI) 16
第四章 研究架構與方法 17
4.1 研究對象 17
4.2 系統架構 18
4.3 系統方法 18
4.3.1 搜尋樹節點(Tree Node) 18
4.3.2 路徑挑選(Selection) 19
4.3.3 展開節點(Expansion) 21
4.3.4 交易模擬(Simulation) 22
4.3.5 回饋更新(Backpropagation) 25
4.3.6 交易方法 26
第五章 實驗與結果分析 27
5.1 實驗方法 27
5.2 實驗結果 31
第六章 結論與未來展望 39
6.1 結論 39
6.2 未來展望 39
參考文獻 41


【1】 Nicholas Metropolis, S. Ulam, “The Monte Carlo Method”, Journal of the American Statistical Association, Vol.44, No.247, September, 1949.
【2】 L. Kocsis and C. Szepesvari. “Bandit based monte-carlo planning”, In 15th
European Conference on Machine Learning (ECML), pages 282–293, 2006.
【3】 Maarten P.D. Schadd, Mark H.M. Winands, Mandy J.W. Tak, Jos W.H.M. Uiterwijk, “Single-Player Monte-Carlo Tree Search”, In 6th international conference on Computers and Games, pages 1–12, 2008.
【4】 Wiki Pedia, “http://en.wikipedia.org/wiki/gold”

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