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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:劉宇揚
研究生(外文):Liu, Yu-Yang
論文名稱:基於深度學習分析籌碼資金流向預測股價
論文名稱(外文):Application of Deep Learning on the Analysis of Institutional Investor Behavior.
指導教授:黃孝雲黃孝雲引用關係
指導教授(外文):Huang, Hsiao-Yun
口試委員:楊雅薇沈信漢
口試委員(外文):Yang, Ya-WeiShen, Hsin-han
口試日期:2017-06-20
學位類別:碩士
校院名稱:輔仁大學
系所名稱:金融與國際企業學系金融碩士班
學門:商業及管理學門
學類:財務金融學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2017
畢業學年度:105
語文別:中文
論文頁數:51
中文關鍵詞:深度學習籌碼分析淺碟市場機構法人異質性
外文關鍵詞:Deep LearningInstitutional AnalysisThin MarketInstitutional Investors heterogeneity
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本文利用機構法人交易之週轉率,以區分長短期投資法人,並以此為輸入變數進行深度學習模型的預測。而影響股價未來走勢的原因錯綜複雜,為了能同時納入不同構面之影響。本研究使用深度學習架構下之分散式平行運算,提供的迅速且準確之預測能力,加入了基本面﹑經濟面﹑籌碼面以及長短期投資人等面向進行比較。

實證結果發現,在特定的時間區間以及特定的股票下,並以錯誤率的角度進行比較,考慮全部變數與考慮長短期投資人兩個面向的錯誤率相差不大。

This thesis use the turnover rate of institutions as a proxy for short-term or long-term institutional investors and use it as input variables to predict the deep learning model. This thesis uses a distributed parallel Training under the deep learning to provide fast and accurate forecasting capabilities.

The result shows that in the specific period and the specific stock. The deep learning model train by institutional investors heterogeneity as good as the deep learning model train by all variables.

第一章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的 4
第二章 文獻探討 5
第一節 機構投資人交易行為相關文獻 5
第二節 機構投資人異質性相關文獻 6
第三節 淺碟市場相關文獻 8
第四節 機構投資人對台灣股市之影響相關文獻 8
第五節 深度學習相關文獻 9
(一) 受限玻爾茲曼機(RBM) 10
(二) 自編碼器(Auto-Encoders) 11
第三章 研究方法 13
第一節 研究資料 13
第二節 研究對象與時間 19
第三節 機構法人之異質性 22
第四節 研究模型 23
(一) 深度學習介紹 23
(二) H2O介紹 25
(三) 訓練方式 25
(四) 激勵函數 25
(五) 損失函數 28
(六) 分散式平行運算 29
第五節 模型優化 32
(一) 動量訓練 32
(二) 退火率(Annealing) 32
(三) 自適應學習率(Adaptive Learning Rate) 33
(四) 資料標準化/常態化 33
(五) 自動提前停止收斂 33
第四章 實驗設計與分析 34
第一節 敘述性統計 34
第二節 樣本期間 40
第三節 模型優化 41
第四節 深度學習預測模型 43
第五節 模型實證結果 45
第五章 結論 49


參考文獻

中文文獻
范聖培(2013)。三大法人之買賣超行為對股價短期報酬之研究。國立中央大學財務金融學系在職專班碩士論文。

查欣瑜(2011)。法人籌碼對台股未來走勢影響之研究。國立交通大學財務金融研究所碩士論文。

吳志偉(2005)。台灣股市外資與投信投資策略。國立東華大學國際經濟研究所碩士論文。

烏珮瑤(2005)。影響外資法人投資台灣股市因子之研究。國立政治大學經營管理碩士班碩士論文。

英文文獻
Dominique A. Heger. (2016). An Introduction to Deep Learning. DHTechnologies & Data Nubes

Matthew Dixon, Diego Klabjan, and Jin Hoon Bang. (2016). Classication-based Financial Markets Prediction using Deep Neural Networks. Department of Financial Engineering, Northwestern University.

Xiao Ding, Yue Zhang, Ting Liu, Junwen Duan. (2015). Deep Learning for Event-Driven Stock Prediction. Proceedings of the Twenty-Fourth International Joint Conference on Artificial Intelligence. (IJCAI 2015).

Francois Derrien, Ambrus Kecskes, and David Thesmar. (2013). Investor Horizons and Corporate Policies. Journal of Financial And Quantitative analysis Vol. 48, No. 6, Dec. 2013, pp. 1755–1780.

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Kershen Huang and Alex Petkevich. (2014). Investment Horizons And Information. Bentley University and The University of Toledo.

Andrew Jackson. (2003) The Aggregate Behaviour of Individual Investors. London Business Scgool.

Yu-Ying Lee. (2013) Applying Deep Learning to Enhance Momentum Trading Strategies in Stocks. Lawrence Takeuchi.

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Marzena Rostek and Marek Weretka (2012). Price Inference in Small Markets. Econometrica, Volume 80, Issue 2 March 2012 , Pages 687–711.

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