博碩士論文 etd-0524116-222108 詳細資訊


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姓名 吳東諺(Tung-yen Wu) 電子郵件信箱 E-mail 資料不公開
畢業系所 財務管理學系研究所(Finance)
畢業學位 碩士(Master) 畢業時期 104學年第2學期
論文名稱(中) 模糊理論在型態辨識之應用 -以台灣股票市場為例
論文名稱(英) Pattern Recognition with the Fuzzy Theory in Taiwan Stock Market
檔案
  • etd-0524116-222108.pdf
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    論文使用權限

    紙本論文:5 年後公開 (2021-07-06 公開)

    電子論文:使用者自訂權限:校內 5 年後、校外 5 年後公開

    論文語文/頁數 中文/160
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    摘要(中) 型態辨識為技術分析中很重要的分析工具,本研究將模糊理論應用於型態辨識,並探討此方法使用在量化投資策略上之績效檢視。本文使用了五十四種特徵變數搭配四種不同之相似度指標來檢視模糊理論應用於型態辨識之可行性,實證結果顯示此研究方法對股價未來走勢是有預測力的。
    本研究採用了兩種訊號產生方法,以及兩種停損停利之回測系統,以檢視此交易策略在模擬真實情境下之績效表現。實證結果顯示,利用機率差門檻法作為訊號產生方法之預測精準度較佳,且利用機率差門檻法搭配停損停利固定之回測系統時所得之真實狀況績效表現亦較佳。
    摘要(英) Pattern recognition is a necessary analytical tool in technical analysis. Our research applies Fuzzy Theory to pattern recognition in order to screen the feature of stock price in Taiwan stock market and to predict it.
    And we use different methods of generating entry signal and simulated back-test system to check the performance of this strategy. We find out that using the difference of probability to generate entry signal can improve the ability of prediction, and also this method of generating entry signal combined with fixed stop-loss and stop-profit rate simulated back-test system can gain a higher returns and lower risks.
    關鍵字(中)
  • 量化投資
  • 型態辨識
  • 模糊理論
  • 自適性網路模糊推論系統
  • 台灣市場
  • 關鍵字(英)
  • Taiwan market
  • Fuzzy theory
  • Pattern recognition
  • Quantitative investment
  • ANFIS
  • 論文目次 誌謝辭 i
    摘  要 ii
    Abstract iii
    目  錄 iv
    圖  次 v
    表  次 vii
    第一章 緒論 1
    第一節 研究背景與動機 1
    第二節 研究目的 2
    第三節 研究流程 3
    第二章 文獻探討 4
    第一節 技術分析 4
    第二節 模糊理論 5
    第三章 研究方法 11
    第一節 樣本蒐集 11
    第二節 定義變數 11
    第三節 實驗設計 13
    第四節 績效回測方法 16
    第四章 實證結果 18
    第一節 單純每筆交易訊號之績效檢視 18
    第二節 停損停利固定實證回測系統之績效檢視 36
    第三節 停損停利浮動實證回測系統之績效檢視 44
    第五章 結 論 53
    第一節 結論 53
    第二節 後續研究建議 53
    參考文獻 55
    第一節 中文文獻 55
    第二節 英文文獻 55
    附錄   56
    參考文獻 第一節 中文文獻
    張雅婷,股價型態辨識法在凱利法則之運用,國立中山大學財務管理學系碩士論文,民國一百零五年。
    陳佳榮,型態辨識應用於技術指標之研究,國立中山大學財務管理學系碩士論文,民國一百年。
    第二節 英文文獻
    Chiu, S. L. (1994). “Fuzzy Model Identification Based on Cluster Estimation”. Journal of Intelligence and Fuzzy Systems, 2(3), 267-278.
    Jang, J. S. R., & White, R. E. (1993). “ANFIS: Adaptive-network-based Fuzzy Inference System”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, 23(3), 665-685.
    Pruitt, S. W., & White, R. E. (1988). “The CRISMA trading system: Who says technical analysis can't beat the market?”. The journal of portfolio management, 14(3), 55-58.
    Pruitt, S. W., & White, R. E. (1989). “Exchanged-traded Options and CRISMA Trading”. The journal of portfolio management, 15(4), 55-56.
    Pruitt, S. W., & Tse, Maurice. K. S. & White, R. E. (1992). “The CRISMA trading system: The Next Five Years”. The journal of portfolio management, 18(3), 22-25.
    Wang, J. L., & Chan, S. H. (2007). “Stock market trading rule discovery using pattern recognition and technical analysis”. Expert Systems with Applications, 33(2), 304-315.
    Zadeh, L. A. (1965). “Fuzzy Sets”. Information and Control, 8(3), 338-353.
    口試委員
  • 黃北豪 - 召集委員
  • 蔡維哲 - 委員
  • 王昭文 - 指導教授
  • 黃振聰 - 指導教授
  • 口試日期 2016-06-23 繳交日期 2016-07-06

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