本論文將透過『 AiSM 程式交易系統』( AI-based system to Stock Market )建構出一個臺股指數期貨30分鐘預測系統。我們將建置流程分為三個階段，分別為資料處理步驟、研究步驟(一)與研究步驟(二)。第一，資料處理步驟，此為平台開發之前置作業，為使得本論文所建置之平台可以真正貼近實際市場，未來真正能應用於預測未來台灣股價指數期貨市場之用，必須先行蒐集實際金融交易資料(臺灣加權指數歷史資料)。第二，研究步驟(一)，此階段會使用技術分析方法發展出五個交易模型(Trading Model,TM)，分別定義為TM_1、TM_2、TM_3、TM_4、TM_5。五個模型模擬交易結果根據獲利因子(PF)排名，其順序為TM_1＞TM_2＞TM_3＞TM_4＞TM_5。五個模型個別產生績效評量表，其內容應有AT、MDDR、PF、PP、TNP-dr等績效評量指標與PC與4QA圖。第三，研究步驟(二)，根據研究步驟(一)選擇完成之模型，利用分析與經驗法則加上人工智慧技術，組成複合式程式交易器(Multi-position System Trader, MST)與單口交易器(One-position System Trader, OST)，並比較模型與交易器效能，以證明交易器之優異。

The main purpose of this thesis is to develop the prediction of Taifex based on 30-M candlestick system by using AiSM. There are three stages to build this system.
The first stage is a data processing. It is a very important preliminary work. The second stage is the examination I. In this stage , we will develop five trading models named TM_1, TM_2, TM_3, TM_4, TM_5. Ranking them according to Profit Factor. The order is TM_1, TM_2, TM_3, TM_4 and TM_5. There are several evaluation indicators , AT, MDDR, PF, PP, TNP-dr in this table. In the same time, the system draws the PC graph and 4QA graph to help understanding of profit and loss. The third stage is the examination II. Multi-position System Trader, MST and One-position System Trader, OST, are generated in the third stage. Finally, it proves that the MST and the OST are better than that of single trading module.

[1] 黃達業博士編譯，John C. Hull原著，「選擇權、期貨與其他衍生性商品」Options, futures and Other Derivatives/5e。
[2] 杜金龍(2008)，「最新技術指標在台灣股市應用的訣竅」四版，財信出版社。
[3] 股票的技術分析 詹益慶 Jan, Yin-Ching投資學：第九章 http://irw.ncut.edu.tw/industrial/jan511/
[4] 陳乙本，「期貨及選擇權交易策略之測試平台實作」，國立臺灣科技大學資訊工程研究所碩士論文（2009）。
[5] 臺灣期貨交易所，http://www.taifex.com.tw/chinese/home.asp。
[6] 寂寞森林的日誌，http://yhhrr.blog.163.com/blog/static/4373967201032410348876/。
[7] FOW TRADEdata，http://www.fowtradedata.com/OurData/HistoricData.aspx。
[8] 維基百科，http://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E8%82%A1%E5%83%B9%E6%8C%87%E6%95%B8。
[9] 徐樹滋(2007)，「證劵市場與交易實務」課程。
[10] 行政院經濟建設委員會，http://www.cepd.gov.tw/m1.aspx?sNo=0000225。
[11] 臺灣期貨交易所(加權指數計算)，http://www.taifex.com.tw/chinese/2/9_7.asp。
[12] 創世技資訊(2009)，http://www.gim.com.tw/www/prog.trade.htm#04。
[13] 周智勳(2001)「模糊理論和基因演算法於股市買賣點決策及資金比例配置之研究」私立中華大學資訊工程學系碩士論文。
[14] 投資客日誌，http://vonjoe.blogspot.com/2008/05/blog-post_9653.html。
[15] 畢凱的交易筆記，http://PicardInvest.WordPress.com.tw。
[16] 姜林杰祐(2009)「程式交易趨勢與解決方案」簡報，http://www.programtrading.tw/viewtopic.php?f=8&t=100。
[17] 姜林杰祐(2007)「程式交易系統設計與建構」，新陸書局。
[18] 程式交易聚寶盆，http://www.programtrading.tw/viewtopic.php?f=8&t=21。
[19] 程式交易聚寶盆-交易系統的壽命(生命週期)，http://www.programtrading.tw/viewtopic.php?f=8&t=60。
[20] 程式交易~找尋獲利的聖杯，http://myblog.marbo.com.tw/yunsung/Post/33887。
[21] 大華期貨，http://www.gcfc.com.tw/epaper/p3.doc。
[22] 永豐期貨，www.spf.tw/research/ppt/ts.ppt。
[23] 人工智慧金融交易系統實驗室，http://aism.csie.ntust.edu.tw/tachart/ptrade.html。
[24] 張嘉宏，「德國指數(DAX)程式交易系統之實現」，國立臺灣科技大學資訊工程研究所碩士論文（2009）。
[25] 王昭程，「法國指數（CAC）程式交易系統之實現」，國立臺灣科技大學資訊工程研究所碩士論文（2009）。
[26] 杜金龍(2002)，「圖表型態分析在台灣股市應用的訣竅」，財訊出版社。
[27] 杜金龍(2007)，「杜金龍敎室20堂投資必修課：臺股選股與選時能力入門」，Smart智富文化出版社。
[28] 洪季志(2007)，「看懂技術分析新手自學 = Technical analysis for beginners」，早安財經文化出版。
[29] 王志鈞(2007)，「看懂股市新聞新手自學 = How to read finacial news」，早安財經文化出版。
[30] 美國期貨業協會(FIA)，http://www.futuresindustry.org。