檢索結果：共8筆資料 檢索策略： "Clustering".ekeyword (精準) and cadvisor.raw="徐演政"
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本研究利用資料探勘及人工智慧技術，藉由股票市場已過的資料來建立分析模型，以協助投資決策。影響股市的關鍵因素主要可分為心理面、基本面與技術面。本論文將以技術分析為主，藉由對台股大盤歷史資料的學習，運用…
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本論文提出一個結合灰聚類(Grey Cluster)及模糊規則(Fuzzy Rules)的GCFR(Grey Cluster and Fuzzy Rules, GCFR)模型，選取技術指標之特性，透…
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本論文主要嘗試在台股盤整區間找出相對低風險的進場交易時點。其中，本論文以技術指標為主要分析基礎，提出傳統型及研究型方法，以產生盤整區間之進場買賣訊號。在傳統型之方法我們使用MAP、KD及Bias等技…
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金融市場充滿變化，本論文提供給投資者一個客觀且穩定的預測系統，用以防範金融交易所面臨的投資風險。預測系統已有許多學者投入研究，希望能找到擁有高準確預測性的模型，而大部分的預測系統都使用股票指數以及技…
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本論文的目的為建構一個交易系統，減少虧損，以及降低投資人心理壓力。 本研究將一個無人工智慧程式交易模型所產生的利潤曲線(Profit Curve , PC)，轉換成技術指標形態，透過灰色聚類、自組織…
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時間序列的預測是困難的，尤其是證券市場指數的波動有著人為、經濟、政治、技術面和產業面等因素的影響，所以股價走勢的預測是更為不易的。現行預測的機制以類神經網路效能較佳，他們是非線性可調適性的模式，不須…
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本論文提出一種新穎的預測方法GFLW_GRVG(Grey Fourier FCM-LVQ based on GRVG with Wavelet correction)，其以股票價格的漲跌幅度來分析，…
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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…