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研究生:柯佩吟
研究生(外文):Ke, Pei-Yin
論文名稱:類神經網路應用於選擇權交易策略之研究
論文名稱(外文):Neural network based Strategy for Trading Options
指導教授:楊婉秀楊婉秀引用關係
指導教授(外文):Yang, Wan-Shiou
口試委員:楊婉秀吳仰哲王謙
口試委員(外文):Yang, Wan-ShiouWu, Yang-CheWang, Chian
口試日期:2016-07-14
學位類別:碩士
校院名稱:國立彰化師範大學
系所名稱:資訊管理學系所
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:2016
畢業學年度:104
語文別:中文
論文頁數:87
中文關鍵詞:選擇權交易策略類神經網路股價預測
外文關鍵詞:Options trading strategiesNeural networkStock prediction
相關次數:
  • 被引用被引用:1
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選擇權工具分別分為交易與風險管理兩個部分,但是操作選擇權要找到正確的策略是關鍵因素。因此,本研究建構類神經網路預測模型,以預測股價結果為基礎,制定適當選擇權交易策略,首先,我們透過結合各項股票市場指標和衍生產品市場指標,將預測結果分類於多頭、空頭、盤整市場,制定適當選擇權交易決策。實驗執行於臺灣證券交易所發行量加權股價指數,以2011年1月1日至2015年12月31日作為測試區間。研究結果顯示,類神經網路結合選擇權交易策略表現優於不考慮投資決策。


Options are tools for both position trading and risk management, but finding the right strategy is key to using these tools. Therefore, in this research, we develop an artificial neural network model for constructing option trading strategies. First, we predict stock prices by combining the indicators from stock and financial derivatives market. We then classify the predicted results into bullish, bearish, and neutral market. Various option trading strategies are then developed. An empirical experiment is performed by using the Taiwan stock index option (TXO) data. The testing period spans from January 2011 through December 2015. The resulting evidence indicates that artificial neural network based option trading strategies outperform their counterparts.
目錄
中文摘要 i
Abstract ii
誌 謝 iii
目錄 iv
圖索引 v
表索引 vi
第一章 緒論 1
 第一節 研究動機與目的 1
 第二節 研究流程架構 3
第二章 文獻探討 5
 第一節 選擇權市場 5
 第二節 股票市場分析 19
 第三節 類神經網路 27
第三章 研究方法 33
 第一節 輸入指標變數 33
 第二節 類神經網路模型 45
 第三節 制定選擇權策略模型 49
第四章 實驗評估 54
 第一節 實驗平台 54
 第二節 資料收集 54
 第三節 準確率評估結果 57
 第四節 報酬評估結果 60
第五章 結論 73
 第一節 研究結論 73
 第二節 研究限制 74
 第三節 未來研究方向 75
參考文獻 76
英文文獻 76
中文部分 82
網路部分 87


參考文獻
英文文獻
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中文部分
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網路部分
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歷年股票市場概況表(2015年版)【資料檔】。台北市:臺灣證券交易所。

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