運用基因演算法及投資組合理論建構可接受風險下的較佳投資組合

Applying Generic Algorithm and Portfolio Theory to Building Acceptable Portfolio Model with Different Risks.

游川又(Chuan-Yu Yu)

指導教授 ： 邱志洲

國立臺北科技大學/管理學院/商業自動化與管理研究所/碩士(2008年)

摘要

由於股市投資具備高報酬率的特性，使得投資人大量的投入，但一般投資大眾在面對廣大的股市行情與資訊時往往依賴許多外來的因素所影響而無法做出正確的判斷，在沒有任何可供參考的資訊支援的情形下便進場投資，很難得到合理的報酬，而本研究便是利用較為被大眾所接受的技術指標做為判斷的準則，利用基因演算法建構出預測模型，並以投資組合理論做為基礎，提供投資人最具有效性的投資組合。資料期間分為訓練期與測試期，訓練期為2006年10月3號至2006年12月28號，將各檔股票之技術指標加以編碼後，利用基因演算法建構出預測模型與誤差值、變異數等可供參考的數值，再以投資組合理論為基礎，設計出投資人可接受的組合比例。

關鍵字

基因演算法 ； 技術指標 ； 股市預測

並列摘要

Because of its high earning rate, stock is one of the most popular investment targets to many investors for a long time. Therefore, if investors don’t have proper investment tools, they will be overwhelmed by too much information and can’t make a correct decision.
In this research we use genetic algorithm methodology to analyze the timing to buy or sell a stock. And base on Markowiz's portfolio theory to find the satisfying portfolio though GA’s evolution.

並列關鍵字

Genetic algorithms ； Stock index prediction ； Technical analysis

參考文獻

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