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    題名: 應用市場輪廓理論於金融市場動態行為之發現
    作者: 林秋紅
    貢獻者: 資管系
    關鍵詞: 市場輪廓,擺動因子,波浪理論,倒傳遞類神經網路
    日期: 2015-10
    上傳時間: 2016-03-03 13:30:01 (UTC+8)
    摘要: 由於近年來金融市場的蓬勃發展,各種財務工具,無論是股票、期貨或是選擇權,投資人都有機會自由搭配,以達到套利或避險的功能。本研究藉由市場輪廓的應用及導入,以市場哲理來解釋行為趨勢,並利用人工智慧等方法學,透過物理力量作為行為基礎切入市場輪廓的理論哲理,藉以發展新的金融交易市場分析方法,再運用智慧型輔助決策系統來開創金融業的投資決策。
    在面對瞬息萬變的股票市場中,投資人時常因為無法掌握市場的變化方向而蒙受損失,因而要如何有效的分析與判斷股價在未來變動的趨勢便成為一項重要的課題。本研究利用市場輪廓理論的擺動因子,並結合艾略特波浪理論,透過倒傳遞類神經網路進行整合分析,希望透過股市輪動時所隱含的物理力量,進而掌握股價造成波動的行為模式。本研究除了定義基本擺動因子的計算方式外,亦額外提出三種計算模式,分別以: 一、考量各時間區間內買賣雙方的整體競價活動),二、考量各時間區間內買賣方實際的攻擊力道,以及三、考量買賣方實際的攻擊力道與整體競價活動,期能更為有效凸顯所隱含的物理力量。
    實驗結果顯示本研究所採用的擺動因子計算方式,結合N型波浪之後,以擺動因子擁有最佳的預測效果。而進一步同時採用兩種計算方式時,則以擺動因子搭配考量買賣方實際的攻擊力道與整體競價活動之組合展現為最佳的績效成果,優於僅使用基本計算方式之實驗。而以N型波浪的作為基礎,並同時納入擺動因子進行整合後,相較於單獨使用N型波浪作為交易策略的依據,皆有顯著更高的準確率與獲利能力,表示擺動因子的加入確可凸顯各波段所隱含的物理力量,並強化其趨勢性,足以為投資人帶來最大的獲利。
    顯示於類別:[資訊管理系] 校內專題研究計畫

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    成果報告-林秋紅.pdf1461KbAdobe PDF76檢視/開啟


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