利用鯨魚優化演算法與基因表達式規劃以建構股價預測模 型

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题名:	利用鯨魚優化演算法與基因表達式規劃以建構股價預測模型
作者:	徐志明
贡献者:	工業工程與管理系
关键词:	股票價格、預測、鯨魚優化算法、基因表達式規劃、聚類、台灣證券交易所
日期:	2022-10
上传时间:	2022-11-24 13:59:17 (UTC+8)
摘要:	對於投資者而言，如何準確地預測未來的股票價格，藉以在動態變化的股市中賺取更多的利潤，是一項至關重要的任務。然而，有很多種的因素，例如政治、商業景氣週期、政府財政政策、匯率變動、通貨膨脹以及公司的業務運作等，都會影響一個公司所發行股票的價格，使得預測股票價格的問題變得非常複雜而難以解決。也因此，使得預測股票價格的問題總是吸引研究人員和股票相關從業者的極大興趣。本研究利用鯨魚優化算法(Whale Optimization Algorithm, WOA)和基因表達式規劃(Gene Expression Programming, GEP)提出一個系統化的方法以解決預測股票價格的問題。鯨魚優化算法將股票分成適當個數的組別，以使得同一組內的公司擁有類似的業務型態，從而使後續的預測模型建構過程更加容易。基因表達式規劃用以構建每個組別的股票價格預測模型。接著，將所有組別的預測模型組合成一個合成(integrated)模型。透過將本研究所提出的方法運用於一個真實的研究案例：預測台灣證券交易所(Taiwan Stock Exchange Corporation, TWSE)上市股票的隔日收盤價，以驗證本研究所提出預測方法的有用性、有效性和執行效率。實驗結果顯示，本研究提出的方法，其預測精確度優於單一的基因表達式規劃預測模型，藉此可以證明透過鯨魚優化算法的聚類機制是一種有效的數據聚類方法，從而降低了預測
显示于类别:	[工業工程與管理系] 校內專題研究計畫

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