本論文主要的目的在實作一套穩健的德國指數程式交易系統，透過AiSM期貨平台利用DAX指數資料產生的各式各樣技術指標，經由人工智慧的方式分析與挖掘指數波動的特性，發展設計出合理的程式交易模型，之後經由評估指標鑑定出合格的程式交易模型，如本篇論文中的DAX_A~E。
其後透過分析各個交易模型的評估指標發現，單一模型容易遇到某些時期盤勢不利於該模型，而發生大幅虧損導致使用者壓力過大的情況。因此提出均化法將多個交易模型組織成多模型交易器，達到分散風險的效果，但是卻產生了成本上升的問題。
為了改進此一缺點提出映射法，透過對均化法統計分析後得到合理的Mapping Table，將效力不高的部位省略，效力與部位本身接近的合併，達到縮減部位降低成本的效果。

The main purpose of this thesis is to develop a steady Program Trading System of German Deutsche Actienindex (DAX) Index. Various collection of indicators are generated based on AiSM futures platform. By means of artificial intelligence, an effective program trading system is developed according to DAX index data by analyzing the properties of index fluctuation. Program Trading Models can be identified based on evaluation indicators. In this paper, selective models DAX_A to DAX_E have been proposed.
By analyzing the evaluation indicators, a single model is sensitive to a certain period of time which may not fit to the model. Such sensitivity may cause great loss and generate high pressure to the model users. Therefore, we proposed a mean-oriented multi-model trader to diversify the risk with the potential of extra cost.
In order to overcome the disadvantage of mean-oriented method, we further propose a Mapping Method which is able to generate reasonable mapping tables by applying statistical analysis on mean-oriented method. By combining both models, we will be able to ignore inefficient portion, highlight the portion with high efficiency, and achieve the goal of reducing cost.

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