本論文研究目的主要是使用AiSMFO交易程式發展平台找出幾種常用技術指標與加權指數收盤價之間的灰關聯度，發展出相對應的傳統交易策略，套用不同關聯度的指標天期去得到最佳的長線多空指標。以這些已知的長線多空指標，來發展在短線指標上運用灰預測的交易策略。在交易策略分析過程中，嘗試使用不同的建模點數做訓練期間的績效分析，來決定針對該策略的最佳建模點數。最後，依據此灰預測交易策略的演算法，編寫相對應的傳統交易策略演算法，來做績效改進的分析。

The main purpose of this paper is to use AiSMFO trading platform to find out the Grey Relations among the daily closing-price of TAIEX and some popular technical indicators with different durations to get the best long-term technical indicators. Then, using these known long-term technical indicators to develop buying and selling trading strategies which apply GM(1,1) on these short-term technical indicators. In the process of analyzing trading strategies, the best constructing points of GM(1,1) are determined by the evaluating results of TAIEX training data. Finally, the enhanced performance can be evaluated though the comparison between TS (Traditional Strategy) and GPS (Grey Prediction Strategy).

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