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研究生: 蔡安璨
An-Tsan Tsai
論文名稱: 運用基因演算法以輔助股票市場投資人判斷進場時機之研究
A Study of Applying Genetic Algorithm to Decide the Timing of Trading Stocks
指導教授: 羅乃維
Nai-Wei Lo
口試委員: 余尚武
Shang-Wu Yu
楊屯山
none
學位類別: 碩士
Master
系所名稱: 管理學院 - 資訊管理系
Department of Information Management
論文出版年: 2005
畢業學年度: 93
語文別: 中文
論文頁數: 70
中文關鍵詞: 基因演算法技術指標股票市場
外文關鍵詞: genetic algorithm,technical analysis,stock mar
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  • 長期以來股市投資為最受大眾青睞的投資工具,由於具有高報酬率的特性,使得投資人爭先恐後的投入。然而在高報酬率的背後,往往伴隨著高風險性,因此若沒有適當的輔助工具,則容易被過多的資訊所左右而無法做出正確的決定。現今投資人在研判股市行情時,主要以基本面及技術面為主,然而最近部分公司刻意隱藏公司經營不善的危機,會計師又涉嫌知情不報,因此單純考慮基本面已嫌不足。
    本研究從技術面切入,目的是要讓投資人了解技術指標的有效性。技術指標為分析歷史資料,作為未來預測股市的依據。目前國內有線電視頻道上常可看到技術分析師藉由圖表說明向投資人建議選擇股票與買賣時機,是否存在著隱藏誇大投資績效則令人存疑。
    本研究使用基因演算法,以報酬率為適應值變動的依據,針對台股指數、道瓊指數、台積電與IBM四項投資標的進行技術指標組合最佳化的搜尋。實驗結果顯示,使用基因演算法所得策略,以訓練期一年而言,除了台股指數外,其餘於2002-2004三年期間的累積報酬率皆優於買入持有策略10%-15%。此外為了評估相關實驗參數所造成的影響,本研究進行部分參數實驗以求深入了解。其中,若使用動態天數賣出機制做為適應值變動的依據,則訓練期愈長,報酬率有明顯增加的趨勢。


    Because of its high earning rate, stock is one of the most popular investment targets to many investors for a long time. However, behind the high earning rate, there exists high risk also. Therefore, if investors don’t have proper investment tools, they will be overwhelmed by too much information and can’t make a correct decision. Nowadays, investors use fundamental and technical analysis to analyze the trend of stock market. Since more companies tend to cover important operation information and misguide investors, only consider the fundamental data released by a company before making an investment decision may not be viable any more.
    In order to understand the importance of technical indexes to stock market, we emphasize our research on technical analysis of stock market. Technical indexes analyze historical data of a stock and provide a basis to predict its future performance.
    In this research we use genetic algorithm methodology to analyze the timing to buy or sell a stock. We take the earning return rate as the basis of the fitness function of genetic algorithm. Our investment targets include Taiwan Exchange Index, Dow Jones Industrial Index, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), and International Business Machines (IBM). The result reveals that the strategy using genetic algorithm can outperform the traditional buy-and-hold strategy 10%-15% in year 2002-2004 period excluding Taiwan Stock Exchange(TAIEX). We did more experiments by changing parameter formation methods in genetic algorithm. As the result, we found that if we use dynamic sale mechanism as part of a chromosome, the longer the training period, the better the earning result. It provides a good research direction in the future.

    目錄 第一章 緒論 1 1.1研究背景與動機 1 1.2 研究目的 6 1.3 研究對象 7 1.4 研究架構 8 第二章 文獻探討 10 2.1股市投資理論 10 2.1.1 效率市場假說 12 2.2.2 技術分析 13 2.2基因演算法 23 2.3基因演算法應用股市投資相關研究 28 第三章 研究架構 30 3.1研究期間及研究限制 30 3.2系統架構 31 3.3 基因演算法染色體編碼 34 3.4 基因演算法適應函數 37 3.5 基因演算法運作流程 39 3.6 基因演算法其它參數設定 41 第四章 實驗結果與分析 42 4.1實驗環境 42 4.2實驗期間 42 4.3實驗結果 47 4.3.1 台股加權指數 47 4.3.2 道瓊工業指數 49 4.3.3 台積電 51 4.3.4 IBM 53 4.3.5 其它參數實驗 55 第五章 結論與未來展望 59 5.1 結論 59 5.2 未來展望 60 參考文獻 62 中文部份 62 英文部分 65 附錄A 67 附錄B 69 附錄C 70

    參考文獻
    中文部份
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