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題名 | 類神經網路應用於臺灣股市預測= |
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作者 | 游淑禎; |
期刊 | 臺灣銀行季刊 |
出版日期 | 19980900 |
卷期 | 49:3 1998.09[民87.09] |
頁次 | 頁27-60 |
分類號 | 312.2 |
語文 | chi |
關鍵詞 | 類神經網路; 倒傳遞網路; 基本分析; 技術分析; |
中文摘要 | 本研究應用類神經網路於臺灣股市發行量加權股價指數報酬之預測,探討統合考 量基本分析資訊與技術分析資訊的網路模式(統合模式),在預測績效上,是否優於只分別 納入基本分析資訊或技術分析資訊的網路模式,並與統計上的線性迴歸模式相比較,以瞭解 非線性的網路模式是否比線性的統計方法有較佳的預測績效。 研究結果可歸納如下:1.類神經網路模式中的網路架構、連結加權初始值及學習速率會交 互作用,影響模式的預測結果,但如何影響並無系統規則可循。2.各模式預測績效的評估 ,分別以預測正確性、預測買賣時機能力、與獲得超額報酬能力三種方式評估。結果為,在 預測正確性上,除基本分析模式顯著優於技術分析模式外,其餘各模式間並無顯著差異。在 預測買賣時機能力上,只有統合模式具備此能力。在獲得超額報酬上,統合模式最高,基本 分析模式次之,線性模式第三,技術分析模式最低。同時考量這三種評估方式,可判定類神 經網路模式中,統合模式優於基本分析模式與技術分析模式。而統合模式與線性模式相比較 ,前者顯然優於後者。3.各模式在空頭時期與多頭時期的表現並不一致,四個模式在空頭 時期皆可獲得超額報酬,在多頭時期卻只有統合模式獲得超額報酬。4.預測值分析顯示, 有的模式雖然在預測指數報酬率是否高於銀行定存上,有較多的正確次數,但卻在幾次可以 獲得高報酬或有高損失的月份,預測錯誤,因而所獲得的超額報酬反而較低。5.以預測8 3年6月指數報酬率的統合模式進行連結加權值分析顯示,與輸出變數相關程度最大的五個 輸入變數中,有二個為基本分析變數(前一期與前三期美元匯率的變化率),三個為技術分 析變數(前三期與前四期指數報酬率,以及30日乖離率);再度驗證同時考量基本分析資 訊與技術分析資訊的必要性。 |
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