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題 名 | 運用文字探勘於日內股價漲跌趨勢預測之研究=Forecasting Intra-day Stock Price Trends with Text Mining Techniques |
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作 者 | 鍾任明; 李維平; 吳澤民; | 書刊名 | 中華管理評論 |
卷 期 | 10:1 2007.02[民96.02] |
頁 次 | 頁(4)1-(4)30 |
分類號 | 563.54 |
關鍵詞 | 文字探勘; 日內股價預測; 倒傳遞類神經網路; |
語 文 | 中文(Chinese) |
中文摘要 | 如何選擇股票投資標的以取得投資利益,一直是股票投資者關心的議題,一般在選擇股票投資標的時,主要是採用基本面分析及技術面分析兩種分析方式。基本面分析主要考量上市公司的營運及財務狀況,藉以預測未來可能之盈虧,以作為選擇股票投資的依據 ;而技術面分析則著重過去歷史股價的變動,並從中找出股價趨勢間的特徵,藉以預測未來股價可能的漲跌趨勢,以作為股票買賣的依據。然而,不論基本面分析或技術面分析都忽略了消息面對短期股價的衝擊,故對於短期投資者而言,如何掌握消息面以便對股票買賣做出正確的決策,便成為重要的課題。 本研究針對短期股票投資議題,藉由整合歷史股價交易資料與中文財經新聞,建構台股個股日內股價漲跌之預測模型,對個股日內的股價受消息面的影響進行漲跌趨勢預測。經由實驗結果顯示,該模型利用中文新聞文件來預測台股個股日內漲跌趨勢可達到 81.48%的預測正確率,並經由模擬的股票市場交易可達到 5.33%的季平均報酬率,因此,我們認為本研究提出之方法,對於股票投資人在短期買賣的操作上具有參考的價值。 |
本系統中英文摘要資訊取自各篇刊載內容。