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類神經大盤股市分析系統

類神經大盤股市分析系統. 指導教授：陳牧言　老師 學生：資管四 1 　謝鎧宇、黃俊憲. 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. 一、緒論. 研究動機 研究目的 研究方法 研究資料與所需軟體. 研究動機. 因為股票一直都是大家喜愛投資的，不管男女老少都很愛投資，所以我們將利用類神經網路對股票市場做分析，用來判斷股票市場的漲跌，試著讓投資股票可以獲利。. 研究目的. 因股票市場各方面因素皆會影響股票的漲跌，在此我們使用類神經網路希望能讓股票市場漲跌預測更加準確，在投資股票時能夠獲利，是此次的研究目的。. 預期達成目的.

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類神經大盤股市分析系統

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  1. 類神經大盤股市分析系統 指導教授：陳牧言　老師 學生：資管四1　謝鎧宇、黃俊憲

  2. 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

  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

  4. 研究動機 • 因為股票一直都是大家喜愛投資的，不管男女老少都很愛投資，所以我們將利用類神經網路對股票市場做分析，用來判斷股票市場的漲跌，試著讓投資股票可以獲利。

  5. 研究目的 • 因股票市場各方面因素皆會影響股票的漲跌，在此我們使用類神經網路希望能讓股票市場漲跌預測更加準確，在投資股票時能夠獲利，是此次的研究目的。

  6. 預期達成目的 • 將技術指標萃取後，用多種遺傳神經網路，比較各個網路取得較佳的預測結果。 • 再將較佳的類神經模型應用在台灣大盤股市，觀察預測結果。 • 最後使用Microsoft Office Excel 2003 和 NeuroSolution 5 架設大盤股市分析系統。

  7. 研究資料與所需軟體 • 研究資料為台灣大盤股市：1993/02/18-2009/11/23 • 採用SPSS17.0進行主成分分析，萃取出價量值較高的技術指標。(往後章節會提到) • 採用PCNeuroSolution 5 與XP 與Microsoft Office Excel 2003 來架設類神經網路

  8. 二、文獻探討 • 類神經網路原理

  9. 類神經網路原理 • 上面是一張類神經網路的圖。類神經網路模擬人類的大腦，圓圈代表神經元，箭頭代表神經連結。類神經網路就是經由左邊的輸入，以及中間神經鍵結強度的調整，來學習如何產生右邊的輸出。學習後的類神經網路，就能夠對不同的輸入，產生正確的輸出了。

  10. 三、研究方法 • 系統架構 • 資料收集：台灣大盤：1993/02/18-2009/11/23 • 技術指標計算：DW、RSI、PVI、PVC、MAI、MVI、PVI、NVI • 正規化：標準差正規化 • 資料排序：每50筆為單位，進行排序 • 主成分分析：SPSS17.0主成分分析，萃取出全重值最佳指標 • 軟體分析：NeuroSolution5(將各個類神經採用黑箱作業預測) • 結果輸出 • 比較正確率：採用最新資料作為收集來預測實際。

  11. 資料來源 • 台灣股市: • 每筆資料包含當日開盤價(Open)、最高價(High)、最低價(Low)、收盤價(Close) • 以8:2的切割方式分為訓練樣本與測試樣本 • 1993/02/18~2006/05/12 共3521筆作為訓練樣本 • 2006/05/13~2009/11/24 共880筆作為測試樣本

  12. 技術指標 • (1)趨向指標(Durbin Watson, DW) • (2)相對強弱指標(Relative Strength Indicator, RSI)

  13. 技術指標 • (3)價量指標(Price Volume Indicator, PVI) • (4)價量變化指標(Price Volume Change, PVC)

  14. 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)

  15. 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 　否則 　　今日NVI = 昨日 NVI + 0

  16. 輸入、輸出變數 • 輸入變數 • 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16個輸入變數。 • 輸出變數 • 以明天的收盤價減今日收盤價做為計算： IF ( Tomorrow Close- Today Close ) > 0 Then “result” = 1 , Else “result” = 0

  17. 資料正規化 • 所有輸入變數，以標準差正規化：

  18. 資料排序 • (1)將台股指數的訓練樣本，依照以下方式排序： • 以每50筆資料為單位 • 將1~50筆資料，依照「result」由大到小排序，此時，1~50筆為排序過後的資料。 • 將51~100筆資料，依照「result」由大到小排序，此時，51~100筆為排序過後的資料。 • 依造上述規則，對訓練樣本進行排序。

  19. 四、實驗結果與分析 • SPSS17.0主成分分析： • NeuroSolutions5分析 • NeuroSolutions5分析：MLP • NeuroSolutions5分析：SOFM • NeuroSolutions5分析：RN • NeuroSolutions5分析：SVM

  20. SPSS17.0主成分分析： • 將台股數據的16個輸入變數，利用SPSS17.0進行主成分分析 • 最後萃取出9個輸入變數 • RSI10 • MAI5_10, MAI5_20, MAI5_30, MAI10_20, MAI10_30, MAI20_30 ,PVI, NVI • 使得「平方和負荷量萃取」達到94.077%

  21. SPSS17.0主成分分析：

  22. NeuroSolutions5分析 • 將各類神經分為五項測試 • CV測試分為30組↓ • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0) • 訓練樣本:測試樣本為8:2測試↓ • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0) • NeuroSolutions5 EXCEL 測試

  23. 類神經MLP CV測試分為30組 • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0)

  24. 類神經MLP 訓練:測試為8:2 • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0)

  25. 類神經MLP 訓練:測試為8:2(EXCEL)

  26. 類神經SOFM CV測試分為30組 • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0)

  27. 類神經SOFM 訓練:測試為8:2 • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0)

  28. 類神經SOFM 訓練:測試為8:2(EXCEL)

  29. 類神經RN CV測試分為30組 • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0)

  30. 類神經RN 訓練:測試為8:2 • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0)

  31. 類神經RN 訓練:測試為8:2(EXCEL)

  32. 類神經SVM CV測試分為30組 • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0)

  33. 類神經SVM 訓練:測試為8:2 • 監督式學習(prediction delta=1) • 非監督式學習(prediction delta=0)

  34. 類神經SVM 訓練:測試為8:2(EXCEL)

  35. NeuroSolutions5分析 • 最後將此20個類神經預測最新一個月（四月）的股市資料！發現 • SVM-1-C100% • SOFM-0-C61% • RN-1-T100% • MLP-1-T100% • MLP-1-C100% 　　　　 為有效之類神經預測

  36. 五、結論 • 最後將資料一筆一筆的比對明天會漲會跌！則發現監督式學習會產生神經比對輸出值之謬誤。 • 則發現SOFM-0-C61%為目前之研究較準的情況。

  37. 參考文獻 黃兆瑜、葉怡成、連立川（2008），「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。 人工智慧與機器學習 http://mmdays.wordpress.com/2007/05/03/ai/

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