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    Title: 以技術指標分析股價走勢:以台灣股市為例
    An Empirical Study of Stock Market with Technical Analysis Index in Taiwan
    Authors: 陳惠郁
    Chen, Huei-Yu
    Contributors: 黃泓智
    Huang, Hong-Chih
    陳惠郁
    Chen, Huei-Yu
    Keywords: 技術面指標分析
    機器學習
    深度學習
    類神經網路
    Date: 2018
    Issue Date: 2018-08-02 16:19:47 (UTC+8)
    Abstract: 本論文將以技術面指標分析為主體的台股資產配置流程,此流程分為三個步驟,第一步驟分析各股每日技術面指標變數,並將20日移動平均線 (以下簡稱「MA20」)作為進出場的判斷依據,當當天收盤價向上突破MA20,則隔天開盤價購入,當當天收盤價向下跌破MA20,則隔天開盤價賣出;第二步驟將篩選出可進場的股票放入深度學習模型以進行股價走勢預測;第三步驟將股票依走漲趨勢排列後進行回測。依此策略最佳的回測結果為年化報酬率47.96%。
    Reference: 中文參考文獻
    1.尹相志(2009)。《SQL Server 2008 Data Mining資料採礦》。悅知文化。
    2.安芷誼(2005),《技術分析對台灣股票市場投資績效之探討─移動平均線法》。銘傳大學國際企業學系碩士在職專班碩士論文。
    3.吳安琪,陳淑玲,費業勳(2011)。〈臺灣股票市場技術指標之研究─不同頻率資料績效比較〉。東海管理評論【特刊】,第一期,187-226頁。
    4.李良俊(2003)。《台灣股票市場技術分析有效性之研究》。實踐大學企業管理研究所碩士論文。
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    7.梁榮輝(2004)。《應用技術分析指標於台灣股票市場加權指數買進時機切入之實證研究─以RSI、MACD及DIF為技術指標》。佛光人文社會學院管理學研究所碩士論文。
    8.陳奕廷(2016)。機器學習與人工神經網路(一) 。取自網址:https://case.ntu.edu.tw/blog/?p=26248
    9.陳奕廷(2016)。機器學習與人工神經網路(二):深度學習。取自網址:https://case.ntu.edu.tw/blog/?p=26340
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    12.樓禎祺,何培基(2003)。〈股價移動平均線之理論與實證─以台灣股市模擬投資績效操作為例〉。育達研究叢刊,五、六期合刊,27-52頁。
    英文參考文獻 
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    4.Omer Berat Sezer, Murat Ozbayoglu and Erdogan Dogdu, “A Deep Neural-Network Based Stock Trading System Based on Evolutionary Optimized Technical Analysis Parameters,” Procedia Computer Science, vol.114, 2017, pp.473-480
    5.Rumelhart, David E., Hinton, Geoffrey E., and Williams and Ronald J., “Learning Internal Representations by Back-propagating Errors,” Nature, vol.323, 1986, pp.533-536
    Description: 碩士
    國立政治大學
    風險管理與保險學系
    105358008
    Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0105358008
    Data Type: thesis
    DOI: 10.6814/THE.NCCU.RMI.005.2018.F08
    Appears in Collections:[風險管理與保險學系 ] 學位論文

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