本論文是針對台灣加權股價指數進行預測的研究，經由股價與技術指標之間的相關係數，挑選與股價有高度相關的優異技術指標，將股價的漲跌幅變化程度與技術指標的漲跌幅變化程度分別投入Fuzzy C Means進行分群，產生相同的群數，再計算每群的平均數，做為各群的中心，同時也是做為K-Nearest Neighbor Algorithm各個類別的特徵值，組成以下七個實驗組，透過分類的方式，可預測下一筆資料屬於哪一個類別，在不同的類別中，運用nonlinear Grey Bernoulli model的特性，提高對於非線性的資料型態的預測準確度，進行不同類別n值的設定，降低原始GM(1,1)對股價的非線性情況的誤差，針對不同類的波動程度情況進行股價的預測。

This paper is directed at TAIEX prediction research, through the correlation coefficient between stock prices and technical indicators, selection of highly correlated with the stock and excellently technical indicators, degree of stock price variability with the technical indicators variability are respective input Fuzzy c-Means clustering, produce the same number of groups, for the center of the group, but also as a K-Nearest Neighbor Algorithm eigenvalues of each classification, through the classification method, can be predict the next data category to which they belong, application of nonlinear grey Bernoulli model in different classification of characteristics, improve the accuracy for predicting nonlinear data patterns for different n value setting, reduce the original GM (1,1) on Nonlinear errors of stock prices, different situations of classification level volatility to forecast stock price.

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