指導教授：陳牧言 老師 組員：資管四1 劉柏駿 陳柏村 蔡信宏 李志誠 洪聲甫 李紹剛

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1 指導教授：陳牧言 老師 組員：資管四1 劉柏駿 陳柏村 蔡信宏 李志誠 洪聲甫 李紹剛
類神經網路與財務分析預測 指導教授：陳牧言　老師 組員：資管四1 　　　劉柏駿　陳柏村　蔡信宏 　　　李志誠　洪聲甫　李紹剛

2 報告大綱 緒論 文獻探討 研究方法 實驗結果與分析 結論 參考文獻 2017/3/11 類神經網路與財務分析

3 一、緒論 研究動機 研究目的 研究方法 研究資料與所需軟體
一、緒論 研究動機 研究目的 研究方法 研究資料與所需軟體

4 研究動機 股票市場一直是一個風險極高的投資市場，原因在於 影響股價的因素太多，使得股票市場難以預測
若類神經網路能夠有效的模擬此類複雜系統的行為， 則可以給予我們極大的幫助 2017/3/11 類神經網路與財務分析

5 研究目的 本研究預期達成的目標 利用不同的演算法，比較何者能取得較佳的預測能力 技術指標經主成分分析萃取過後，是否能達到較高的預測能力
比較預測模型應用於美國道瓊與台灣大盤，是否有所差異 2017/3/11 類神經網路與財務分析

6 研究方法 文獻探討 股票資料收集與整理 技術指標計算 資料正規化 資料排序 輸入值主成分分析 類神經模型分析 結果輸出 比較正確率
2017/3/11 類神經網路與財務分析

7 研究資料與所需軟體 研究資料 SPSS 17.0 NeuroSolution 5 Excel OS
美國道瓊：1993/02/ /12/30，共2487筆 台灣大盤：1993/02/ /01/20，共4442筆 SPSS 17.0 進行主成分分析，萃取出價量值較高的技術指標 NeuroSolution 5 建構類神經模型並輸出預測結果 Excel 進行預測值與實際值的準確率比較 OS Windows XP 2017/3/11 類神經網路與財務分析

8 二、文獻探討 類神經網路原理 類神經網路類型 類神經網路模型理論基礎
二、文獻探討 類神經網路原理 類神經網路類型 類神經網路模型理論基礎

9 類神經網路原理 人工神經元模型可用輸入值的加權乘積和之函數來表示： Xi：輸入變數，模仿生物神經元的輸入訊號
Yj = 輸出變數，模仿生物神經元的輸出訊號 f = 轉換函數，仿生物神經元的非線性處理機能 Wij = 連接加權值，模仿生物神經元的突觸強度 Θj = 門限值，模仿生物神經元的閥值又稱偏權值 圖1.大腦神經系統與人工網路系統(葉怡成,2004) 2017/3/11 類神經網路與財務分析

10 類神經網路類型 監督式學習網路(Supervised learning network)
多層感知網路(Multilayer Perception,MLP) 支援向量機(Support Vector Machine,SVM) 倒傳遞網路（Back-propagation Network,BPN） 機率神經網路（Probabilistic Neural Network,PNN） 學習向量量化網路（Learning Vector Quantization,LVQ） 遞迴網路（Recurrent Networks,RN） 2017/3/11 類神經網路與財務分析

11 類神經網路類型 非監督式學習網路(Unsupervised learning network)
自組織映射網路（Self-Organization Map, SOM） 自適應共振理論網路（Adaptive Resonance theory Network, ART） 聯想式學習網路（Associate learning network） 霍普菲爾網路（Hopfield Neural Network,HNN) 雙向聯想記憶網路（Bi-directional Associative Memory,BAM） 最適化應用網路（Optimization application network） 霍普菲爾-坦克網路（Hopfield-Tank Neural Network,HTN） 退火神經網路（Annealed Neural Network,ANN） 2017/3/11 類神經網路與財務分析

12 類神經網路模型理論基礎 多層感知網路(Multilayer Perception, MLP) 學習策略：監督式學習 網路架構：前向式架構
主要應用：診斷預測、樣本識別、分類問題、函數合成 主要特點：應用普遍、成功案例多、學習精度高、理論簡明 圖2.多層感知網路架構，每一層神經元間都有連繫關係的權重 2017/3/11 類神經網路與財務分析

13 類神經網路模型理論基礎 自組織特徵映射網路(Self-Organizing Feature Map Network, SOFM)
競爭式學習網路 學習策略：無監督式學習 網路架構：前向式架構 主要應用：聚類問題、拓樸映射 主要特點：具有鄰近區域觀念、學習速度快 圖3.自組織學習方式 2017/3/11 類神經網路與財務分析

14 類神經網路模型理論基礎 遞迴網路(Recurrent Network, RN) 學習策略：監督式學習 網路架構：回饋式架構
主要特點：非線性資料、預測與分析、最適化效果比SVM佳 主要應用：股市預測、機器人、自適應控制、時間序列 圖4.Multilayer Perception Network 與 Recurrent Network 2017/3/11 類神經網路與財務分析

15 類神經網路模型理論基礎 支援向量機(Support Vector Machine, SVM) 學習策略：監督式學習 網路架構：前向式架構
主要應用：廣泛的應用於統計分類以及回歸分析中 主要特點：同時最小化經驗誤差與最大化幾何邊緣區 2017/3/11 類神經網路與財務分析

16 三、研究方法 資料來源 技術指標 輸入與輸出變數 資料正規化 資料排序
三、研究方法 資料來源 技術指標 輸入與輸出變數 資料正規化 資料排序

17 資料來源 美國道瓊指數： 台灣股市大盤： 每筆資料包含當日開盤價、最高價、最低價、收盤價、成交量
訓練樣本共1987筆，1995/02/15~2003/01/06 測試樣本共500筆，2003/01/07~2004/12/30 台灣股市大盤： 每筆資料包含當日開盤價、最高價、最低價、收盤價 訓練樣本共3552筆，1993/02/18~2006/06/27 測試樣本共890筆，2006/06/28~2010/01/20 2017/3/11 類神經網路與財務分析

18 技術指標 (1)趨向指標(Durbin Watson, DW)
(2)相對強弱指標(Relative Strength Indicator, RSI) 2017/3/11 類神經網路與財務分析

19 技術指標 (3)價量指標(Price Volume Indicator, PVI)
(4)價量變化指標(Price Volume Change, PVC) 2017/3/11 類神經網路與財務分析

20 技術指標 (5)移動平均價指標(Moving Average Indicator, MAI)
(6)移動平均量指標(Moving Volume Indicator, MVI) 2017/3/11 類神經網路與財務分析

21 技術指標 (7)正量指標(Positive Volume Index, PVI)
假如　今日成交量「大於」昨日成交量，則 　今日PVI = 昨日 PVI + 今日股價漲跌幅 否則 　今日PVI = 昨日 PVI + 0 (8)負向指標(Negative Volume Index, NVI) 假如　今日成交量「小於」昨日成交量，則 　今日NVI = 昨日 NVI + 今日股價漲跌幅 　今日NVI = 昨日 NVI + 0 2017/3/11 類神經網路與財務分析

22 輸入與輸出變數 道瓊輸入變數 台股輸入變數 輸出變數
DW5, DW10, DW20, DW30, RSI5, RSI10, RSI20, RSI30, PVI5, PVI10, PVI20, PVI30, PVC5, PVC10, PVC20, PVC30, MAI5_10, MAI5_20, MAI5_30, MAI10_20, MAI10_30, MAI20_30, MVI5_10, MVI5_20, MVI5_30, MVI10_20, MVI10_30, MVI20_30, PVI, NVI 共計30個輸變數 台股輸入變數 DW5, DW10, DW20, DW30, RSI5, RSI10, RSI20, RSI30, MAI5_10, MAI5_20, MAI5_30, MAI10_20, MAI10_30, MAI20_30, PVI, NVI 共計18個輸入變數 輸出變數 以明天的收盤價減開盤價做為計算： IF ( Close-Open ) > 0 Then “result” = 1 , Else “result” = 0 2017/3/11 類神經網路與財務分析

23 資料正規化 所有輸入變數，以標準差正規化： 2017/3/11 類神經網路與財務分析

24 資料排序 將道瓊指數的訓練樣本，依照以下方式排序 將台股資料依造上述方式進行排序 以每100筆資料為單位。
將1~100筆資料，依照「result」由大到小排序，此時，1~50筆約為「漲」，51~100筆約為「跌」。 將101~200筆資料，依照「result」由大到小排序，此時，101~150筆約為「漲」，151~200筆約為「跌」。 依造上述規則，對1987筆的訓練樣本進行排序。 500筆測試樣本不依照「result」排序，只依造時間序列排序。 將台股資料依造上述方式進行排序 2017/3/11 類神經網路與財務分析

25 四、實驗結果與分析 SPSS17.0主成分分析 NEUROSOLUTIONS5分析 EXCEL測試方法

26 SPSS17.0主成分分析：道瓊 30個輸入變數，最後萃取出18個輸入變數 「平方和負荷量萃取」達到94.795% 2017/3/11
類神經網路與財務分析

27 SPSS17.0主成分分析：台股 18個輸入變數，最後萃取出8個輸入變數 「平方和負荷量萃取」達到95.183% 2017/3/11
類神經網路與財務分析

28 NEUROSOLUTIONS5分析：道瓊－MLP
訓練樣本：1987筆 正確率：跌97.75%，漲98.30% C.V.測試：30 Folds 正確率：跌98.08%，漲97.86% 實際測試：500筆，正確率：100% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

29 MICROSOFT OFFICE EXCEL測試方法
將測試樣本帶入已經訓練完成的類神經模型，並將結果匯出，欄位命名為「Out result」，數值為介於0~1之間的連續數 將「Out result」四捨五入為{0,1}，Excel函數=ROUND(C2,0) 2017/3/11 類神經網路與財務分析

30 MICROSOFT OFFICE EXCEL測試方法
比較「result」與「四捨五入」是否相等，Excel函數=IF(B2=D2,"True","False") 將False顯示為1，Excel函數=IF(E2="False",1," ") 2017/3/11 類神經網路與財務分析

31 MICROSOFT OFFICE EXCEL測試方法
False計算次數，Excel函數=IF(F2=1,F2+G1,G1)，G1初始值=0 2017/3/11 類神經網路與財務分析

32 MICROSOFT OFFICE EXCEL測試方法
計算總筆數「Total」，Excel函數=COUNT(D2:D891) 計算錯誤筆數「False」，Excel函數=COUNT(F2:F891) 計算正確筆數「True」，Excel函數=F892-F893 計算錯誤率，Excel函數=F893/F892*100 計算正確率，Excel函數=F894/F892*100 2017/3/11 類神經網路與財務分析

33 NEUROSOLUTIONS5分析：道瓊－SOFM
訓練樣本：1987筆 正確率：跌98.39%，漲98.43% C.V.測試：30 Folds 正確率：跌85.35%，漲97.86% 實際測試：500筆，正確率：54.4% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

34 NEUROSOLUTIONS5分析：道瓊－RN
訓練樣本：1987筆 正確率：跌97.79%，漲98.28% C.V.測試：30 Folds 正確率：跌98.08%，漲97.86% 實際測試：500筆，正確率：100% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

35 NEUROSOLUTIONS5分析：道瓊－SVM
訓練樣本：1987筆 正確率：跌100%，漲100% C.V.測試：30 Folds 正確率：跌98.72%，漲67.61% 實際測試：500筆，正確率：53.2% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

36 NEUROSOLUTIONS5分析：台股－MLP
訓練樣本：3552筆 正確率：跌98.28%，漲97.66% C.V.測試：30 Folds 正確率：跌98.17%，漲97.61% 實際測試：890筆，正確率：100% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

37 NEUROSOLUTIONS5分析：台股－SOFM
訓練樣本：3552筆 正確率：跌98.17%，漲97.63% C.V.測試：30 Folds 正確率：跌98.17%，漲97.61% 實際測試：890筆，正確率：76.7% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

38 NEUROSOLUTIONS5分析：台股－RN
訓練樣本：3552筆 正確率：跌98.28%，漲97.66% C.V.測試：30 Folds 正確率：跌98.17%，漲97.61% 實際測試：890筆，正確率：100% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

39 NEUROSOLUTIONS5分析：台股－SVM
訓練樣本：3552筆 正確率：跌100%，漲100% C.V.測試：30 Folds 正確率：跌79.96%，漲98.26% 實際測試：890筆，正確率：55.1% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

40 五、結論

41 結論 綜合以上實驗結果，製作如下表格： 2017/3/11 類神經網路與財務分析 MLP SOFM RN SVM 跌 漲 道 瓊 訓練
97.75% 98.30% 98.39% 98.43% 97.79% 98.28% 100% C.V 98.08% 97.86% 85.35% 98.72% 67.61% 測試 正確筆數：500/500 正確率：100% 正確筆數：272/500 正確率：54.4% 正確筆數：266/500 正確率：53.2% 台 股 97.66% 98.17% 97.63% 97.61% 79.96% 98.26% 正確筆數：890/890 正確筆數：683/890 正確率：76.74% 正確筆數：490/890 正確率：55.05% 2017/3/11 類神經網路與財務分析

42 結論 訓練樣本經由排序過後，能有效提高預測的準確率， 未排序之前準確率約六成，排序過後準確率約九成。
技術指標經過萃取過後，確實能達到較高的預測能力， 未經萃取之前準確率約為八成，經由萃取過後準確率 約九成。 類神經預測模型應用於美國道瓊與台灣大盤，台灣股 市大盤預測的準確率略為準確。 MLP、SOFM、RN、SVM應用於美國道瓊指數與台灣股市 大盤，MLP與RN整體上擁有較佳的預測能力。 2017/3/11 類神經網路與財務分析

43 參考文獻 黃兆瑜、葉怡成、連立川，「遺傳神經網路股票決策系統的實證」，電子商務學報，第十卷， 第四期，第821-1040頁，2008
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