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研究生: 吳佳諺
Chai-Yen Wu
論文名稱: 使用灰色模型預測時間序列
Time Series Forecast Based on Grey Models
指導教授: 徐演政
Yen-Tseng Hsu
口試委員: 葉治宏
none
林昌本
none
陳建銘
none
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 電資學院 - 資訊工程系
Department of Computer Science and Information Engineering
論文出版年: 2008
畢業學年度: 96
語文別: 中文
論文頁數: 161
中文關鍵詞: 移動平均線灰色理論
外文關鍵詞: Grey Mode
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  • 本篇論文使用灰色模型來預測時間序列,其中帶入灰色模型的不是收盤價,而是移動平均線的值。利用移動平均線的值帶入五天滾動的GM(1,1)中並預測時間序列中下一個點的預測值,所得到的值是移動平均線的預測值。預測的收盤價可以使用MAF公式或RMAF公式回推。
    研究結果顯示MAP(60)季線,有最佳的預測效果,眾數的最小誤差。這也符合以季線當作是參考的一般投資法則。
    MAF是用來作趨勢預測的,因為它代表的是移動較為緩慢的移動平均線。可以使用收盤價和長期MAF的交叉點來預測趨勢是否轉為多頭、趨勢是否轉為空頭或盤整。它也可以用來確認目前是多頭或空頭的局勢,當MAF(60)在收盤價上方時,表示目前局勢是空頭。當MAF(60)在收盤價下方時,表示目前是多頭局勢。
    RMAF使用當天收盤價和預測的移動平均線差值,預測的值和收盤價並沒有同步放大,因此RMAF有效的將近期的收盤價資料帶入,而不會受到移動平均線長短時間的變化。RMAF能有效的運用股價時間區域性的結果。


    This paper predicts the time series based on the grey models. The value of the average line of moving was put into the grey models instead of the closing price. By taking the 5-days rolling MAP into the GM(1,1) and predicting the value of the next point from the time series, the result value is the predictive value of the average line of moving. The predictive closing value could be figured out by using the formula of MAF or RMAF.
    The 60-days average line of moving has the best predictive effects and the minimum error of the mean square. This proves MAP(60) is the best MAP in investment.
    The MAF was used for the trend forecasting, since the MAF represents the long term average line of moving. The crossing point of the closing price line and the long term MAF could be used to predict the variation of trend and to validate if the bear or bull market is coming. When the MAF(60) is above the closing price, it represents that it is the bear market now. When the MAF(60) is below the closing price, it represents that it is the bull market now.
    The RMAF can predict the more accurate closing price.

    第一章 緒論 ............................................. 1 1.1研究背景與動機 ................................... 1 1.2研究目的 ......................................... 2 1.3研究方法簡介...................................... 3 1.4論文架構 ......................................... 6 第二章 股票市場......................................... 8 2.1 技術分析 ......................................... 8 2.2 道氏理論 ......................................... 9 2.3 波浪理論 ........................................ 11 2.3.1費氏序列 ................................... 13 2.4 MAP移動平均線 .................................. 14 2.4.1 5日移動平均線 ........ ..................... 17 2.4.2 10日移動平均線 ............................. 18 2.4.3 20日移動平均線 ............................. 19 2.4.4 60日移動平均線 ............................. 20 2.4.5 120日移動平均線 ............................ 21 2.4.6 240日移動平均線 ............................ 22 2.5 技術分析相關文獻探討 ............................ 23 第三章 灰色理論 ....................................... 24 3.1灰色理論 ........................................ 24 3.2灰關聯分析 ...................................... 27 3.2.1因子空間 ................................... 27 3.2.2序列之可比性 ............................... 27 3.2.3灰關聯測度的四項公理 ....................... 28 3.2.4灰色關聯度的分類 ........................... 29 3.2.5灰色關聯度的推導 ........................... 30 3.2.6灰色關聯度 ................................. 30 3.2.7灰關聯序 ................................... 31 3.2.8灰聚類 ..................................... 32 3.3灰色建模方法 ..................................... 34 3.3.1 GM(1,1)模型之建模分析 ....................... 35 3.3.2 GM(1,1)演算法 ............................... 38 3.3.3 滾動演算法 .................................. 40 3.4灰色馬可夫鍊預測模型 .............................. 42 3.4.1灰色馬可夫殘差修正 .......................... 42 3.4.2馬可夫鍊狀態的劃分 .......................... 45 3.4.3狀態轉移機率矩陣 ............................ 46 3.4.4 馬可夫鍊演算法 .............................. 48 3.5 傅立葉級數殘差修正 ............................... 53 3.5.1灰色傅立葉級數殘差修正 ...................... 53 3.5.2傅立葉級數演算法 ............................ 56 3.6灰預測α值疊代調整法 .............................. 57 第四章 研究方法 ......................................... 60 4.1 使用GM(1,1)預測移動平均線 ....................... 61 4.1.1 MAF公式的回推 ............................. 61 4.1.2 RMAF公式的回推 ............................ 66 4.2 GMF的方法 ....................................... 71 4.3 GMM方法 ........................................ 71 第五章 實驗結果 ........................................ 72 5.1比較實驗演算法 .................................... 72 5.2 實驗結果 ......................................... 73 第六章 結論與未來展望 .................................. 76 參考文獻 ................................................ 78

    參考文獻
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    無法下載圖示 全文公開日期 2013/01/25 (校內網路)
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