應用基因演算法整合五大構面選股策略

Apply Genetic Algorithm in Stock Selection based on the Integration of Five Stock-Picking Criteria

葉美均(MEI-CHUN YEH)

指導教授 ： 周宗南

朝陽科技大學/管理學院/財務金融系/碩士(2016年)

摘要

近年來，由於金融業的發展與進步，讓我們投資的種類越來越多，而且大眾對於投資的觀念也越來越普遍，投資已經成為我們生活的一部分，於是投資理財成為一重要的課題。在眾多的衍生性金融商品中，股票市場仍然是大眾最青睞的一種投資模式，但是至今的股票市場琳瑯滿目，如何在眾多中挑選出最佳投資組合該是目前最重要的課題，因此本研究希望建立一合理且具邏輯的選股策略，以提供投資大眾使用與建議。
本研究以公司基本面、財務面、技術面、市場面及籌碼面之五大構面，挑選出排名較前的公司，並利用基因演算法選出最佳之投資組合。也利用基因演算法在技術指標中挑選出最佳天期與買賣時段。其結果顯示，基因演算法所選出來的投資組合報酬率都高於大盤，在技術指標中挑選出買賣時段的投資報酬率幾乎為正報酬，可藉此提供給投資大眾作為選股的準則。

關鍵字

基因演算法 ； 投資組合 ； 最佳選股策略

並列摘要

In recent years, Due to the development and progress of the financial sector, people have proposed a general idea that both wealth management and investing become part of our daily life, consequently, financial investing is now an issue that cannot be neglected. Among the financial derivatives, the stock market is still favored by most of the people, moreover, the market was filled with an assortment of stocks, as a result, it has become a crucial issue that we select the best portfolio, therefor, in this study, we hope to establish a logical and reasonable strategy for stock selection.
This study applies genetic algorithm to construct stock investing strategies. We select stock sample by considering Five Stock-Picking Criteria including fundamental, financial, technical and market analysis as well as bargaining chip. We further on struct and determine the optimal portfolio, holding period, and market timing. Our findings show larger positive returns in genetic algorithm portfolios than the market. Thus, our results provide more valuable insights on investment strategies.

並列關鍵字

Genetic Algorithm ； portfolio ； Best strategy of stock selection

參考文獻

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