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智慧型系統整合傳統投資技術法則 支援證券投資決策之實證研究
指導教授：許中川 教授 黃金生 教授 研究生：馬千慧
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大綱 一、緒論 二、文獻探討 三、研究架構 四、實證結果與分析 五、結論與未來工作
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一、緒論 1.1 研究背景與動機 1.2 研究目的 1.3 研究範圍與限制 1.4 研究流程 1.5 研究架構
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1.1 研究背景與動機 類神經網路，無法告知使用者整個系統的決策過程 智慧型系統所萃取出的法則，與傳統技術分析是否有謀合能力
傳統財務學家多傾向認為市場至少具備弱勢效率 ，而在台灣股市技術分析廣為投資者使用，且多有實證證明有獲利空間 相關研究著重於智慧型系統與經驗法則預測能力
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1.2 研究目的 建立以知識為基礎之類神經網路股票預測系統 資料庫知識結構的探勘，提升預測結果的可理解性 與傳統技術分析法則進行比較
選定全樣本期間進行測試，對本實驗的決策工具進行嚴謹的檢定分析。
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1.3 研究範圍與限制 89年1月5日至91年2月27日之台灣股票加權指數日資料作為研究範圍 將資料期間分割為五個區間
假設投資市場不具弱勢效率市場特性 僅選取目前在市面上廣為使用的計量型技術指標作為輸入變數 技術指標之計算無法考量同步交易之誤差效果 不考慮交易成本與融資、融券之市場實況
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1.4 研究流程 尋 找 並 確 認 研 究 主 題 確 認 研 究 動 機 與 目 的 文 獻 探 討 資 料 收 集 與 整 理 程 式
撰 寫 實 證 結 果 與 分 析 評 估 技術分析之 實證分析 結 論 與 建 議 類神經網路之 實證分析 法則萃取之 實證分析
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1.5 研究架構 第一章 緒論 第二章 文獻探討 第三章 投資決策支援系統研究架構 第四章 實驗分析與結果 第五章 結論與未來研究方向
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二、文獻探討 2.1 股市預測之技術分析相關理論 2.2 類神經網路演算法 2.3 法則萃取演算法 2.4 智慧型系統在財務上的應用
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2.1 股市預測之技術分析相關研究 效率市場劃分成三種類型，技術分析法則無用[Fama and Blume 1966,Jensen and Benington 1970] 理性交易者使用公開資訊下，技術分析仍有潛在效率[Brown and Jennings,1989] 由市場微結構的觀點認為技術分析可以獲利，且使用交易量與價格資訊可以提高技術分析績效 [Blume,Easlsy and O’Hara]
![2.1 股市預測之技術分析相關研究 效率市場劃分成三種類型，技術分析法則無用[Fama and Blume 1966,Jensen and Benington 1970] 理性交易者使用公開資訊下，技術分析仍有潛在效率[Brown and Jennings,1989]](http://slidesplayer.com/slide/11365506/61/images/10/2.1+%E8%82%A1%E5%B8%82%E9%A0%90%E6%B8%AC%E4%B9%8B%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9B%B8%E9%97%9C%E7%A0%94%E7%A9%B6+%E6%95%88%E7%8E%87%E5%B8%82%E5%A0%B4%E5%8A%83%E5%88%86%E6%88%90%E4%B8%89%E7%A8%AE%E9%A1%9E%E5%9E%8B%EF%BC%8C%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%88%86%E6%9E%90%E6%B3%95%E5%89%87%E7%84%A1%E7%94%A8%5BFama+and+Blume+1966%2CJensen+and+Benington+1970%5D+%E7%90%86%E6%80%A7%E4%BA%A4%E6%98%93%E8%80%85%E4%BD%BF%E7%94%A8%E5%85%AC%E9%96%8B%E8%B3%87%E8%A8%8A%E4%B8%8B%EF%BC%8C%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%88%86%E6%9E%90%E4%BB%8D%E6%9C%89%E6%BD%9B%E5%9C%A8%E6%95%88%E7%8E%87%5BBrown+and+Jennings%2C1989%5D.jpg "由市場微結構的觀點認為技術分析可以獲利，且使用交易量與價格資訊可以提高技術分析績效 [Blume,Easlsy and O’Hara]")
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2.1 股市預測之技術分析相關研究 (續) 26種技術分析交易法則在道瓊工業指數(1897-1986)年有顯著獲利能力 [BLL,1992]
移動平均法與濾嘴法則等技術分析法則，在外匯市場獲利之證據，並以bootstrap 模擬獲利的顯著性 [Sweeney 1986, Levich and Thomas 1993]
![2.1 股市預測之技術分析相關研究 (續) 26種技術分析交易法則在道瓊工業指數( )年有顯著獲利能力 [BLL,1992]](http://slidesplayer.com/slide/11365506/61/images/11/2.1+%E8%82%A1%E5%B8%82%E9%A0%90%E6%B8%AC%E4%B9%8B%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%88%86%E6%9E%90%E7%9B%B8%E9%97%9C%E7%A0%94%E7%A9%B6+%28%E7%BA%8C%29+26%E7%A8%AE%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%88%86%E6%9E%90%E4%BA%A4%E6%98%93%E6%B3%95%E5%89%87%E5%9C%A8%E9%81%93%E7%93%8A%E5%B7%A5%E6%A5%AD%E6%8C%87%E6%95%B8%28+%29%E5%B9%B4%E6%9C%89%E9%A1%AF%E8%91%97%E7%8D%B2%E5%88%A9%E8%83%BD%E5%8A%9B+%5BBLL%2C1992%5D.jpg "移動平均法與濾嘴法則等技術分析法則，在外匯市場獲利之證據，並以bootstrap 模擬獲利的顯著性 [Sweeney 1986, Levich and Thomas 1993]")
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2.2 類神經網路演算法(1/2) 2.2.1 類神經網路基本概念
「類神經網路是一種計算系統，包括軟體與硬體，它使用大量簡單的相連類神經元來模仿生物神經網路的能力。類神經元是生物神經元的簡單模擬，它從外界環境或者其它類神經元取得資訊，並加以非常簡單的運算，並輸出其結果到外界環境或者其它類神經元。」（葉怡成，民國89年）
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2.2 類神經網路演算法(續) 2.2.2 類神經網路一般在使用上的架構藍圖 網路結構(Architecture): 學習方式:
Topology used Number of layers : 學習方式: Learning rule Learning rate η momentum α stopping criteriaδ number of learning patterns l number of holdout patterns h 轉換函數: Transfer function Number of learning cycles/iterations L Initial weights I
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2.2 類神經網路演算法(續) 類神經網路的優點 類神經網路在資料不完全或遺失的資料下，仍然具有穩定性 輸入變數可為任何的資料型態
對於非線性與複雜的函數有強大的解決能力
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2.2 類神經網路演算法(續) 類神經網路的缺點 網路的整個運作過程，不具有解釋的功能 輸入變數的選取不具有統一性 容易發生過渡學習的現象
網路架構與模型選擇沒有最適性
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2.3 法則萃取演算法 從訓練完成的神經網路中，萃取出隱含的知識或法則，使其內部的結構及推論的過程能夠被使用者瞭解[Gupta et al, 1999] 知識是來自於神經元間的交互作用，透過訓練可以去觀察隱含在資料中的知識[Fu , LiMin ,1999] 每個隱藏層節點都可視為一個類別（class）的資料，而法則萃取就是在探討各類別間，可能觸發輸出的各種權值的組合[Setiono & Liu ,1996 ] KBNN: [Towell, Shavlik,1993]
![2.3 法則萃取演算法 從訓練完成的神經網路中，萃取出隱含的知識或法則，使其內部的結構及推論的過程能夠被使用者瞭解[Gupta et al, 1999] 知識是來自於神經元間的交互作用，透過訓練可以去觀察隱含在資料中的知識[Fu , LiMin ,1999]](http://slidesplayer.com/slide/11365506/61/images/16/2.3+%E6%B3%95%E5%89%87%E8%90%83%E5%8F%96%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95+%E5%BE%9E%E8%A8%93%E7%B7%B4%E5%AE%8C%E6%88%90%E7%9A%84%E7%A5%9E%E7%B6%93%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E4%B8%AD%EF%BC%8C%E8%90%83%E5%8F%96%E5%87%BA%E9%9A%B1%E5%90%AB%E7%9A%84%E7%9F%A5%E8%AD%98%E6%88%96%E6%B3%95%E5%89%87%EF%BC%8C%E4%BD%BF%E5%85%B6%E5%85%A7%E9%83%A8%E7%9A%84%E7%B5%90%E6%A7%8B%E5%8F%8A%E6%8E%A8%E8%AB%96%E7%9A%84%E9%81%8E%E7%A8%8B%E8%83%BD%E5%A4%A0%E8%A2%AB%E4%BD%BF%E7%94%A8%E8%80%85%E7%9E%AD%E8%A7%A3%5BGupta+et+al%2C+1999%5D+%E7%9F%A5%E8%AD%98%E6%98%AF%E4%BE%86%E8%87%AA%E6%96%BC%E7%A5%9E%E7%B6%93%E5%85%83%E9%96%93%E7%9A%84%E4%BA%A4%E4%BA%92%E4%BD%9C%E7%94%A8%EF%BC%8C%E9%80%8F%E9%81%8E%E8%A8%93%E7%B7%B4%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E5%8E%BB%E8%A7%80%E5%AF%9F%E9%9A%B1%E5%90%AB%E5%9C%A8%E8%B3%87%E6%96%99%E4%B8%AD%E7%9A%84%E7%9F%A5%E8%AD%98%5BFu+%2C+LiMin+%2C1999%5D.jpg "每個隱藏層節點都可視為一個類別（class）的資料，而法則萃取就是在探討各類別間，可能觸發輸出的各種權值的組合[Setiono & Liu ,1996 ] KBNN: [Towell, Shavlik,1993]")
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2.3 法則萃取演算法(續) 2.3.2法則萃取的重要性 提供使用者解釋的能力 發現輸入資料的關連與特性
提供平台的確認性與類神經網路的除錯功能 改進類神經網路的普遍性
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2.3 法則萃取演算法(續) 2.3.3法則萃取演算法的分類
依據1. 法則萃取的解釋能力 2.法則萃取技術的透明度，可將知識的萃取區分成 1.Decomposition 2. Pedagogical [Andrews et al（1995）] Decomposition Subset（Towell & Shavlik ,1993）、KT method(Fu,1998)、M-of-N method（Towell,1994）、NeuroRule（Setiono & Liu, 1996）、Partial-RE（Taha & Ghosh, 1996）、Full-RE（Taha & Ghosh, 1996） Pedagogical RULENEG (Andrews et al,1995)、 VIA（Thrun., 1994）、BRAINNE（Sestito & Dillon, 1991）、BIO-RE（Taha & Ghosh, 1996）
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2.4 類神經網路在財務上應用之相關研究 估計衍生性金融商品的價格公式，模擬B-S定價方式，採用２年的選擇權價格作為訓練樣本，結果可以禰補B-S模式的缺失，還可以成功的進行避險。[ Hutchinson ,1994] 類神經網路與動態規劃類神經網路的動態規劃類神經網路(DNN)預測模型，以開盤、收盤、最高、最低價等資料作為預測系統的輸入變數，預測價格分布與線型的配對 [Tanigawa & Kamijo,1992]
![2.4 類神經網路在財務上應用之相關研究 估計衍生性金融商品的價格公式，模擬B-S定價方式，採用２年的選擇權價格作為訓練樣本，結果可以禰補B-S模式的缺失，還可以成功的進行避險。[ Hutchinson ,1994]](http://slidesplayer.com/slide/11365506/61/images/19/2.4+%E9%A1%9E%E7%A5%9E%E7%B6%93%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E5%9C%A8%E8%B2%A1%E5%8B%99%E4%B8%8A%E6%87%89%E7%94%A8%E4%B9%8B%E7%9B%B8%E9%97%9C%E7%A0%94%E7%A9%B6+%E4%BC%B0%E8%A8%88%E8%A1%8D%E7%94%9F%E6%80%A7%E9%87%91%E8%9E%8D%E5%95%86%E5%93%81%E7%9A%84%E5%83%B9%E6%A0%BC%E5%85%AC%E5%BC%8F%EF%BC%8C%E6%A8%A1%E6%93%ACB-S%E5%AE%9A%E5%83%B9%E6%96%B9%E5%BC%8F%EF%BC%8C%E6%8E%A1%E7%94%A8%EF%BC%92%E5%B9%B4%E7%9A%84%E9%81%B8%E6%93%87%E6%AC%8A%E5%83%B9%E6%A0%BC%E4%BD%9C%E7%82%BA%E8%A8%93%E7%B7%B4%E6%A8%A3%E6%9C%AC%EF%BC%8C%E7%B5%90%E6%9E%9C%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E7%A6%B0%E8%A3%9CB-S%E6%A8%A1%E5%BC%8F%E7%9A%84%E7%BC%BA%E5%A4%B1%EF%BC%8C%E9%82%84%E5%8F%AF%E4%BB%A5%E6%88%90%E5%8A%9F%E7%9A%84%E9%80%B2%E8%A1%8C%E9%81%BF%E9%9A%AA%E3%80%82%5B+Hutchinson+%2C1994%5D.jpg "類神經網路與動態規劃類神經網路的動態規劃類神經網路(DNN)預測模型，以開盤、收盤、最高、最低價等資料作為預測系統的輸入變數，預測價格分布與線型的配對 [Tanigawa & Kamijo,1992]")
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2.4 類神經網路在財務上應用之相關研究(續 ) 運用隨機指標所做的買賣策略，以S&P500每日收盤價格指標為標的，輸入值為當日與次日的K、D值，及當日相對於八天前的價格指數變動，輸出則為八天候價格指數相對於當日的變動。 [Caldwell ,1995] 估計成長中與經營不彰公司的財務情形[Lacher et 1995] 比較類神經網路、Mahalanobis distance measure、兩者整合在預測公司破產的績效 [Markham & Ragsdale, 1995]
![2.4 類神經網路在財務上應用之相關研究(續 ) 運用隨機指標所做的買賣策略，以S&P500每日收盤價格指標為標的，輸入值為當日與次日的K、D值，及當日相對於八天前的價格指數變動，輸出則為八天候價格指數相對於當日的變動。 [Caldwell ,1995]](http://slidesplayer.com/slide/11365506/61/images/20/2.4+%E9%A1%9E%E7%A5%9E%E7%B6%93%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E5%9C%A8%E8%B2%A1%E5%8B%99%E4%B8%8A%E6%87%89%E7%94%A8%E4%B9%8B%E7%9B%B8%E9%97%9C%E7%A0%94%E7%A9%B6%28%E7%BA%8C+%29+%E9%81%8B%E7%94%A8%E9%9A%A8%E6%A9%9F%E6%8C%87%E6%A8%99%E6%89%80%E5%81%9A%E7%9A%84%E8%B2%B7%E8%B3%A3%E7%AD%96%E7%95%A5%EF%BC%8C%E4%BB%A5S%26P500%E6%AF%8F%E6%97%A5%E6%94%B6%E7%9B%A4%E5%83%B9%E6%A0%BC%E6%8C%87%E6%A8%99%E7%82%BA%E6%A8%99%E7%9A%84%EF%BC%8C%E8%BC%B8%E5%85%A5%E5%80%BC%E7%82%BA%E7%95%B6%E6%97%A5%E8%88%87%E6%AC%A1%E6%97%A5%E7%9A%84K%E3%80%81D%E5%80%BC%EF%BC%8C%E5%8F%8A%E7%95%B6%E6%97%A5%E7%9B%B8%E5%B0%8D%E6%96%BC%E5%85%AB%E5%A4%A9%E5%89%8D%E7%9A%84%E5%83%B9%E6%A0%BC%E6%8C%87%E6%95%B8%E8%AE%8A%E5%8B%95%EF%BC%8C%E8%BC%B8%E5%87%BA%E5%89%87%E7%82%BA%E5%85%AB%E5%A4%A9%E5%80%99%E5%83%B9%E6%A0%BC%E6%8C%87%E6%95%B8%E7%9B%B8%E5%B0%8D%E6%96%BC%E7%95%B6%E6%97%A5%E7%9A%84%E8%AE%8A%E5%8B%95%E3%80%82+%5BCaldwell+%2C1995%5D.jpg "估計成長中與經營不彰公司的財務情形[Lacher et 1995] 比較類神經網路、Mahalanobis distance measure、兩者整合在預測公司破產的績效 [Markham & Ragsdale, 1995]")
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三、研究架構 3.1 投資決策支援模型 3.2 倒傳遞演算法 3.3 Full-RE演算法 3.4 本研究所採用的技術分析
MAL KD MACD RSI 3.5 統計檢定量
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3.1 投資決策支援模型 財金資料庫 統 計 檢 定 評 估 專家 知識 前置處理 類神經網路 法則萃取 傳統技術分析
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3.2 倒傳遞演算法 採用坡降法的觀念，表達網路實際輸出與目標輸出之差異的誤差函數最小化，透過加權值的調整，來達成網路訓練。
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3.3 Full-RE演算法 演算法有以下特徵：1.適用於前項式網路架構 2.輸入的資料型態不受限制 3.適用於具有單調遞增特性的激發函數4.法則的語意較為一般大眾所接受。法則表示法為： if X1 op V1 then consequent。[Taha & Ghosh, 1999]
![3.3 Full-RE演算法 演算法有以下特徵：1.適用於前項式網路架構 2.輸入的資料型態不受限制 3.適用於具有單調遞增特性的激發函數4.法則的語意較為一般大眾所接受。法則表示法為： if X1 op V1 then consequent。[Taha & Ghosh, 1999]](http://slidesplayer.com/slide/11365506/61/images/24/3.3+Full-RE%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95+%E6%BC%94%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%9C%89%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E7%89%B9%E5%BE%B5%EF%BC%9A1.%E9%81%A9%E7%94%A8%E6%96%BC%E5%89%8D%E9%A0%85%E5%BC%8F%E7%B6%B2%E8%B7%AF%E6%9E%B6%E6%A7%8B+2.%E8%BC%B8%E5%85%A5%E7%9A%84%E8%B3%87%E6%96%99%E5%9E%8B%E6%85%8B%E4%B8%8D%E5%8F%97%E9%99%90%E5%88%B6+3.%E9%81%A9%E7%94%A8%E6%96%BC%E5%85%B7%E6%9C%89%E5%96%AE%E8%AA%BF%E9%81%9E%E5%A2%9E%E7%89%B9%E6%80%A7%E7%9A%84%E6%BF%80%E7%99%BC%E5%87%BD%E6%95%B84.%E6%B3%95%E5%89%87%E7%9A%84%E8%AA%9E%E6%84%8F%E8%BC%83%E7%82%BA%E4%B8%80%E8%88%AC%E5%A4%A7%E7%9C%BE%E6%89%80%E6%8E%A5%E5%8F%97%E3%80%82%E6%B3%95%E5%89%87%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E6%B3%95%E7%82%BA%EF%BC%9A+if+X1+op+V1+then+consequent%E3%80%82%5BTaha+%26+Ghosh%2C+1999%5D.jpg "3.3 Full-RE演算法 演算法有以下特徵：1.適用於前項式網路架構 2.輸入的資料型態不受限制 3.適用於具有單調遞增特性的激發函數4.法則的語意較為一般大眾所接受。法則表示法為： if X1 op V1 then consequent。[Taha & Ghosh, 1999]")
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3.3 Full-RE演算法 1.計算群聚範圍(Chi2 演算法)：
1.計算卡方值：每一個屬性節點在訓練期間所輸入的資料，予以排序、分群，再計算每一個界線的卡方χ2值。 2.合併：進行深入範圍的確認
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3.3 Full-RE演算法(續) 2.萃取法則：權重與Chi2演算法計算出的輸入值相乘，在經過轉換函數的計算，進行組合排列
3.計算法則相對準確度
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3.4 本研究所採用的技術分析 MAL(移動平均線) KD(隨機指標) MACD(指數平滑移動平均線) RSI(相對強弱指標)
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3.4.1 移動平均線MAL 移動平均代表了股價在一段時間內的平均價格，也顯示了股價在這段時間內合理價格，同時也是多空雙方的平衡點，因此可從移動平均線判斷股價走勢。 移動平均線計算公式如下（吳宗正,民88）: 短線超越長線移動平均線為買進時機，反之則賣出。
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3.4.2 隨機指標 KD(2/4) 觀察股價上漲時，當日收盤價總向當日價格波動的最高價接近；反之在股價下跌時，當日收盤價總向當日波動的最低價接近 [George Lane ,1957] KD線計算公式如下: 計算未成熟隨機值（RSV） 計算KD值
![3.4.2 隨機指標 KD(2/4) 觀察股價上漲時，當日收盤價總向當日價格波動的最高價接近；反之在股價下跌時，當日收盤價總向當日波動的最低價接近 [George Lane ,1957] KD線計算公式如下:](http://slidesplayer.com/slide/11365506/61/images/29/3.4.2+%E9%9A%A8%E6%A9%9F%E6%8C%87%E6%A8%99+KD%282%2F4%29+%E8%A7%80%E5%AF%9F%E8%82%A1%E5%83%B9%E4%B8%8A%E6%BC%B2%E6%99%82%EF%BC%8C%E7%95%B6%E6%97%A5%E6%94%B6%E7%9B%A4%E5%83%B9%E7%B8%BD%E5%90%91%E7%95%B6%E6%97%A5%E5%83%B9%E6%A0%BC%E6%B3%A2%E5%8B%95%E7%9A%84%E6%9C%80%E9%AB%98%E5%83%B9%E6%8E%A5%E8%BF%91%EF%BC%9B%E5%8F%8D%E4%B9%8B%E5%9C%A8%E8%82%A1%E5%83%B9%E4%B8%8B%E8%B7%8C%E6%99%82%EF%BC%8C%E7%95%B6%E6%97%A5%E6%94%B6%E7%9B%A4%E5%83%B9%E7%B8%BD%E5%90%91%E7%95%B6%E6%97%A5%E6%B3%A2%E5%8B%95%E7%9A%84%E6%9C%80%E4%BD%8E%E5%83%B9%E6%8E%A5%E8%BF%91+%5BGeorge+Lane+%2C1957%5D+KD%E7%B7%9A%E8%A8%88%E7%AE%97%E5%85%AC%E5%BC%8F%E5%A6%82%E4%B8%8B%3A.jpg "計算未成熟隨機值（RSV） 計算KD值.")
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3.4.2 隨機指標 KD KD線的應用原則 50以上為多頭市場，50以下為空頭市場 KD指標在20以下，80以上為假背離
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3.4.3 指數平滑移動平均線MACD 顯示趨勢持續發展或反轉的一種指標。利用快速與慢速兩條指數平滑異動平均線，以計算兩者之間的差離值，再利用差離值與差離值平均值的收斂與發散徵兆，用以研判股市行情買進或賣出的時機。[Gerald Appel & W. Fredrick Hitschler,1979 ]
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3.4.2 指數平滑移動平均線MACD(續) MACD計算公式如下： 1. 計算需求指數（DI,Demand Index）:
2. 計算指數平滑移動平均線（EMA）: 3. 計算差離值DIF=12日EMA-26日EMA 4.計算差離值平均值DEM
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3.4.2 指數平滑移動平均線MACD(續) MACD的應用原則 趨勢線向下，DIF由上往下跌破DEM時宜賣出；反之宜補空。
長期移動平均線將跟上短期移動平均線，則正差離值將縮小為賣出時機
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3.4.4 相對強弱指標 RSI 主要是以股價上漲或下跌的趨勢，判斷市場為超買或超賣，以決定應買進或賣出股票。[J.Welles Wilder,1978] 台灣股市所使用的技術分析方法，通常以6日及12日的股價來計算 ，RSI的計算公式如下 ：
![3.4.4 相對強弱指標 RSI 主要是以股價上漲或下跌的趨勢，判斷市場為超買或超賣，以決定應買進或賣出股票。[J.Welles Wilder,1978] 台灣股市所使用的技術分析方法，通常以6日及12日的股價來計算 ，RSI的計算公式如下 ：](http://slidesplayer.com/slide/11365506/61/images/34/3.4.4+%E7%9B%B8%E5%B0%8D%E5%BC%B7%E5%BC%B1%E6%8C%87%E6%A8%99+RSI+%E4%B8%BB%E8%A6%81%E6%98%AF%E4%BB%A5%E8%82%A1%E5%83%B9%E4%B8%8A%E6%BC%B2%E6%88%96%E4%B8%8B%E8%B7%8C%E7%9A%84%E8%B6%A8%E5%8B%A2%EF%BC%8C%E5%88%A4%E6%96%B7%E5%B8%82%E5%A0%B4%E7%82%BA%E8%B6%85%E8%B2%B7%E6%88%96%E8%B6%85%E8%B3%A3%EF%BC%8C%E4%BB%A5%E6%B1%BA%E5%AE%9A%E6%87%89%E8%B2%B7%E9%80%B2%E6%88%96%E8%B3%A3%E5%87%BA%E8%82%A1%E7%A5%A8%E3%80%82%5BJ.Welles+Wilder%2C1978%5D+%E5%8F%B0%E7%81%A3%E8%82%A1%E5%B8%82%E6%89%80%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%9A%84%E6%8A%80%E8%A1%93%E5%88%86%E6%9E%90%E6%96%B9%E6%B3%95%EF%BC%8C%E9%80%9A%E5%B8%B8%E4%BB%A56%E6%97%A5%E5%8F%8A12%E6%97%A5%E7%9A%84%E8%82%A1%E5%83%B9%E4%BE%86%E8%A8%88%E7%AE%97+%EF%BC%8CRSI%E7%9A%84%E8%A8%88%E7%AE%97%E5%85%AC%E5%BC%8F%E5%A6%82%E4%B8%8B+%EF%BC%9A.jpg "3.4.4 相對強弱指標 RSI 主要是以股價上漲或下跌的趨勢，判斷市場為超買或超賣，以決定應買進或賣出股票。[J.Welles Wilder,1978] 台灣股市所使用的技術分析方法，通常以6日及12日的股價來計算 ，RSI的計算公式如下 ：")
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3.4.4 相對強弱指標 RSI(續) RSI的應用原則 ：
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3.5 統計檢定量 買進與賣出之檢定統計量 買進-賣出之檢定統計量
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四、實證結果與分析 4.1 實驗環境與資料來源 4.2 前置處理 4.3 實驗流程 4.4 實驗結果與分析 MAL KD MACD RSI
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4.1 實驗環境與資料來源 硬體方面 軟體方面 資料來源 處理器使用Intel PentiumⅢ 600 記憶體為320 MB
開發工具採用Matlab 6.1 開發平台為Microsoft windows 2000 Serve 資料來源 台灣經濟新報財金資料庫，近兩年(1999/01/ /02/27) 股市交易日資料，含括了:交易日期、開盤價、最高價、最低價、收盤價 。
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4.2 前置處理與參數設定 前置處理 針對研究所需要的欄位資料進行技術指標與報酬率之計算，透過正規化的方式 ，將資料區間分布於
[-1,1] 。 輸入變數為傳統技術分析專家所建議之資料欄位，輸出變數為漲、跌、持平。
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4.2 前置處理與參數設定(續) 類神經網路參數設定 參數名稱 設定值 輸入變數 3個 誤差平方和 0.05 輸出變數 1個 轉換函數
Log sigmoid 訓練期間 4個月 學習速率 0.01 測試期間 1個月 訓練次數 600 隱藏節點數 2 最小梯度 1e-10
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4.2 前置處理與參數設定(續) 利用公式後定法，判斷類神經網路訓練後的輸出，0.3以下為跌，0.7以上為漲，區間為持平。
類神經判斷的輸出門檻值亦為法則萃取的門檻值。 卡方演算法之顯著水準值，起始值為0.5，每次遞減0.05直至0.05。 技術分析法則之參數設定，選用研究上或者是目前市面上常用的參數組合： MAL [1 6 0] KD [9 2] MACD [ ] RSI [6 12 2]
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4.4 實驗結果與分析(期間四為例) – 卡方演算結果
4.4 實驗結果與分析(期間四為例) – 卡方演算結果 MAL卡方演算法運算結果 短線 區間 漲 跌 卡方值 長線 判斷 卡方 值 8536 13 6.749 7462.2 9 24 5.652 22 7.0714 8849.9 17 29 8.552 9239 20 16 10 4 40.879 9744.9 6 9957.7 5.625 48 9911.4 3 10031 9931.9 1 5 9934.6 7 10009 10064 2 8 10127
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4.4 實驗結果與分析(期間四為例)- 檢定統計表
4.4 實驗結果與分析(期間四為例)- 檢定統計表 決策 準則 N (Buy) (Sell) Buyb Sellb Buy>0 Sell>0 Buy- Sell 大盤報酬(%) 類神經網路 訓練期 34 50 1.34 (0.00) -0.90 (0.01) 82.35% 34.00% 2.24 (0.004) 0.041 測試期 8 38 -0.42 (0.15) 87.50% 31.58% 1.96 -0.08 法則萃取 46 0. 98 -0.64 (0.047) 71.05% 39.13% 0. 424 16 30 0. 75 (0.04) (0.12) 68.75% 26.67% 1.28 技術分析 48 36 0.97 -1.14 70.83% 33.33% 2.11 17 29 0. 93 -0.77 (0.03) 72.22% 20.69% 0. 70
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4.4實驗結果與分析(期間四為例)- 法則呈現 MAL:
4.4實驗結果與分析(期間四為例) 法則呈現 MAL: IF 短線>= and 長線>=9239 and 穿越區< THEN 明日股價漲，相對機率為77.10% IF 短線>= and 長線>= and 穿越區< THEN 明日股價漲，相對機率為77.11% IF 短線< and 長線< and 穿越區<
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4.4 實驗結果與分析(期間四為例)- 法則呈現(續)
4.4 實驗結果與分析(期間四為例) 法則呈現(續) KD: IF K>= and D>= AND 穿越區＞＝－20.516 THEN 明日股價漲，信賴準度為62.175% IF K>= and >D>= AND 穿越區＞＝23.378 THEN 明日股價漲，信賴準度為63.9% IF K< and D>= AND 穿越區＞＝ THEN 明日股價跌，信賴準度為76.5%
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4.4實驗結果與分析(期間四為例)- 法則呈現(續)
4.4實驗結果與分析(期間四為例) 法則呈現(續) MACD IF >dif>= and dem>= and >macd>= THEN 明日股價漲，相對機率為76.10% IF dif>= and dem>= and >macd>= THEN 明日股價漲，相對機率為72% IF dif>=970 and >dem>= and macd>= THEN 明日股價跌，相對機率為74.5% IF-54.8>dif>= and >dem>= and macd>= THEN明日股價跌，相對機率為63.36% IF >dif>=-54.8 and >dem>= and macd>= THEN明日股價跌，相對機率為64.36%
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4.4實驗結果與分析(期間四為例)- 法則呈現(續)
4.4實驗結果與分析(期間四為例) 法則呈現(續) RSI IF >RSI6>5.8697and RSI2>= and RS6-RSI12> THEN 明日股價漲，相對機率為 83.4% IF RSI6> and RSI12> and RS6-RSI12>9.6299 THEN 明日股價漲，相對機率為 76.02% IF RSI6>5.8697and RSI2>= and RS6-RSI12> THEN 明日股價跌，相對機率為 76.6%
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4.4 實驗結果與分析(期間四為例) 全樣本期間，採用移動平均之買點之訓練期與類神經之相關係數為 0.72；測試期為0.60；賣點之訓練期與類神經之相關係數為 0.92；測試期為0.73 綜合四種技術分析法則，平均超額報酬為正，以類神經表現最佳(75%)，法則萃取次之(70%)，類神經最差(48%) 與傳統技術分析法則進行比較
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4.4實驗結果與分析(期間四為例)- 趨勢圖 (1/4)
4.4實驗結果與分析(期間四為例) 趨勢圖 (1/4)
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4.4實驗結果與分析(期間四為例)- 趨勢圖 (2/4)
4.4實驗結果與分析(期間四為例) 趨勢圖 (2/4)
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4.4實驗結果與分析(期間四為例)- 趨勢圖 (3/4)
4.4實驗結果與分析(期間四為例) 趨勢圖 (3/4)
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4.4實驗結果與分析(期間四為例)- 趨勢圖 (4/4)
4.4實驗結果與分析(期間四為例) 趨勢圖 (4/4)
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五、結論 藉由法則萃取所得的法則，與類神經網路所預測結果有一定的正相關程度，投資人可藉由法則進行投資市場的信號判斷
三種投資工具，僅有移動平均線可以顯著的擊敗大盤；但綜合本研究之技術指標，平均超額報酬為正，類神經網路表現最佳，Full-RE 次之，傳統技術分析較差 所萃取出之法則，與傳統之技術法則，並不完全具有謀合之處 建議投資人可採用一種以上的決策工具搭配使用
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六、未來研究方向 類神經網路架構參數影響預測績效與法則萃取績效 技術分析之參數設定，並不具有一致的公認性。
卡方演算法之信賴水準值，難以界定。 建議擴大樣本期間與其它國家之股市資料進行驗證。
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