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Author: 周伯燁
PO-YEH CHOU
Thesis Title: 運用灰關聯與灰預測於台指選擇權策略設計
Design of Taiex Options Strategy based on Grey Relational Analysis and Grey Model Prediction
Advisor: 徐演政
Yen-Tseng Hsu
Committee: 林昌本
none
葉治宏
none
Degree: 碩士
Master
Department: 電資學院 - 資訊工程系
Department of Computer Science and Information Engineering
Thesis Publication Year: 2012
Graduation Academic Year: 100
Language: 中文
Pages: 116
Keywords (in Chinese): 灰關聯灰預測選擇權程式交易
Keywords (in other languages): Grey Relational Analysis, Grey Prediction, Taiex Options, Automatic Trading
Reference times: Clicks: 349Downloads: 0
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  • 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).

    目錄4 圖目錄7 表目錄10 第一章緒論12 1.1 研究背景與動機12 1.2 研究目的12 1.3 研究方法13 1.4 論文架構14 第二章文獻探討16 2.1 選擇權16 2.1.1 選擇權的發展16 2.1.2 選擇權的定義與交易策略17 2.2 程式交易21 2.2.1程式交易的定義21 2.2.2 程式交易的種類21 2.2.3 程式交易與人為交易的比較22 2.2.4交易策略的研發程序23 2.3技術分析25 2.3.1 道氏理論28 2.3.2艾略特波浪理論30 2.3.3技術分析常用指標33 2.4 灰色理論38 2.4.1基本原理39 2.4.2 灰關聯分析41 2.4.3 灰預測45 2.5 文獻探討46 第三章研究方法49 3.1 概述49 3.2 研究架構與流程50 3.3 灰關聯度分析52 3.4 灰預測建模過程55 3.5 績效比較56 3.6長線多空指標天期篩選57 3.6.1 TR_MAP_0157 3.6.2 TR_MAP_0258 3.6.3 TR_RSI_0160 3.6.4 TR_RSI_0261 3.6.5 TR_BIAS_0163 3.6.6 TR_BIAS_0265 3.6.7 TR_PSY_0167 3.6.8 TR_PSY_0268 3.7賣方灰預測交易策略70 3.7.1 GRP_MAP_SP_0170 3.7.2 GRP_RSI_SP_0174 3.7.3 GRP_DTI_SP_0177 3.8 買方灰預測交易策略83 3.8.1 GRP_MAP_BP_0183 3.8.2 GRP_RSI_BP_0186 3.8.3 GRP_DTI_BP_0190 第四章實驗結果與討論95 4.1預測結果比較95 4.1.1 賣方灰預測交易策略95 4.1.2 買方灰預測交易策略100 第五章結論與未來展望106 5.1 結論106 5.2未來展望106

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