請用此 Handle URI 來引用此文件:
http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/21694
完整後設資料紀錄
DC 欄位 | 值 | 語言 |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | 李存修 | |
dc.contributor.author | Chih-Wei Chen | en |
dc.contributor.author | 陳志瑋 | zh_TW |
dc.date.accessioned | 2021-06-08T03:42:53Z | - |
dc.date.copyright | 2019-07-10 | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.date.submitted | 2019-06-13 | |
dc.identifier.citation | 中文參考文獻
王紹宇,2016,智慧理財技術崛起對美國及台灣財富管理產業的衝擊,台灣大學管理學院碩士論文。 江天佑,2004年,台股指數期貨對投資組合避險效果之研究,銘傳大學經濟學系碩士在職專班論文。 陳信助,1997年,摩根台股期貨避險效果之研究,國立台灣大學財務金融學系研究所碩士論文。 張鶴霖,2014年,模塊化交易平臺與機械化避險操作研究:以台股指數期貨為例,台灣大學財務金融組學位論文。 賴昌作,2000年,股價指數期貨之避險比率與避險效益,國立台灣科技大學資訊管理研究所碩士論文。 練有為與鄭素珍,2016,關聯公司與投資策略:基亞和雲辰個案研究,創新研發學刊,100-112。 練有為,2017,家族企業集團股票投資策略-以台塑企業為例,財金論文叢刊(27),1-18。 英文參考文獻 Accenture 2015,The Rise of Robo -Advice: Changing the Concept on Wealth Management. Capgemini 2014,Self-service in wealth management: Remaining Competitive in a Fast-Changing World. Deloitte 2015, Robo Advisors: Capitalizing on a growing opportunity. Deloitte 2015, Millennials and wealth management: Trends and challenges of the new clientele, Inside Magazine. Elliott, R. J., Van Der Hoek, J., Malcolm, W. P. (2005), “Pairs Trading”, Quantitative Finance , 5(3), 271-276. Ghosh, A, 1993, “Hedging with Stock Index Futures: Estimation and Forecasting with Error Correction Model” Journal of Futures Markets, 13(7), 743-752. Jabnoun, N. and Al-Tamimi, H. (2003). Measuring Perceived Service Quality at UAE Commercial Banks. International Journal of Quality & Reliability Management, 20(4), 458-472. Jamal, A. and Naser, K. (2003). Factors Influencing Customer Satisfaction in The Retail Banking Sector in Pakistan. International Journal of Commerce & Management, 13(2), 29-53. Joseph, M. and Stone, G. (2003). An Empirical Evaluation of US Bank Customer Perceptions of The Impact of Technology in Service Delivery in The Banking Sector. International Journal of Retail & Distribution Management, 31(4), 190-202. Yang, W., 2001,“M-GARCH Hedge Ratios and Hedging Effectiveness in Australian Futures Markets.” Tucker, A. L., 'Financial futures, options, and swaps', West Publishing Company, St. Paul, MN, 1991, pp.351-353. | |
dc.identifier.uri | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/21694 | - |
dc.description.abstract | 大數據(Big Data)在金融方面一般分成二大應用:(1)金融業本身的數據管理;(2)程式交易或自動化交易系統。
金融業本身的數據管理:屬於內部數據的分類與分析管理,這方面最常見的應用是客戶管理。在對單一客戶提出理財建議時,可以先透過集團內部所有客戶資料先分析,例如銀行交易、保險、證券交易、其他金融資產交易,以及個人資料分析,如年齡、家庭等,來對掌權客戶,提供理財服務或風險管理服務。 程式交易或自動化交易系統:透過歷史資料、實時市場監控等,可以對投資組合自動化管理,以達到交易目的。同樣是以報酬率最大化為目標,但投資組合可以是高風險組合,也可以是低風險組合,程式或自動化交易的重點,在於訓練軟件自動建立投資部位、調整、紀錄,擬定最大風險、停損、分散交易等策略,再透過不斷自我回測,以隨時應對市場變化,最終達到報酬率最大化並打敗市場平均的成果。 本研究從以上兩個方面分別做文獻回顧,再從實際事務數據來分析,在建立自動交易系統時的策略與限制,來分析個案。 | zh_TW |
dc.description.abstract | Big Data is generally divided into two major applications in finance: (1) data management in the financial industry itself; (2) program trading or automated trading systems. Data-management in the financial industry itself: Classification and analysis management of internal data. The most common application in this area is customer management. When making financial advice to a single customer, you can first analyze all customer data in the group, such as banking transactions, insurance, securities trading, other financial asset transactions, and personal data analysis, such as age, family, etc. Provide financial services or risk management services.
Program trading or automated trading system: Through historical data, real-time market monitoring, etc., the portfolio can be automatically managed to achieve trading purposes. The same is to maximize the rate of return, but the portfolio can be a high-risk combination, or a low-risk combination, the focus of the program or automated trading, is that the training software automatically establish investment positions, adjustments, records, formulate the maximum risk, stop Loss, decentralized trading and other strategies, through continuous self-testing, to respond to market changes at any time, and ultimately achieve maximum return and defeat the average market results. This study reviews the literature from the above two aspects, and then analyzes the actual transaction data, and analyzes the cases when establishing the automatic trading system. | en |
dc.description.provenance | Made available in DSpace on 2021-06-08T03:42:53Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ntu-108-P04750001-1.pdf: 1504351 bytes, checksum: 58062c17c4b8f4da4c99e88df3549825 (MD5) Previous issue date: 2019 | en |
dc.description.tableofcontents | 目錄
摘要I AbstractII 目錄III 圖目錄V 表目錄VI 第一章 緒論 1 1.1選題背景 1 1.2研究內容 3 1.3研究框架 5 第二章 文獻回顧 7 2.1金融業營業項目的實證主題分析7 2.2程式自動交易研究 10 2.3金融業與程式自動交易研究 11 2.4小結.. 12 第三章 研究方法與理論 14 3.1 大資料與理財機器人 15 3.2 程式交易與自動化交易系統理論 16 3.3 小結 19 第四章 個案分析 21 4.1 銀行營運應用理財機器人之SWOT分析 21 4.2 TB銀行的程式自動化學習個案分析 26 4.3小結31 第五章 理財機器人之進一步探討 32 5.1 理財機器人潛在的問題 32 5.2 理財機器人行業應用管理建議35 第六章 結論 37 6.1結論與建議37 6.2研究限制與後續研究 39 參考文獻40 附錄 42 圖目錄 圖一:研究框架6 圖二:隱馬可夫模型的概念17 圖三:理財機器人市場規模22 圖四:TB銀行程式自動學習投資債券結果—做多28 圖五:TB銀行程式自動學習投資債券結果—做空29 圖六:TB銀行程式自動學習投資債券結果—雙向累積30 表目錄 表一:各類潛在影響因子18 表二:應用理財機器人的SWOT矩陣分析23 | |
dc.language.iso | zh-TW | |
dc.title | 大數據在金融業中的應用:
以TB銀行為案例分析 | zh_TW |
dc.title | The Application of Big Data in Financial Industry: the Case of TB Bank | en |
dc.type | Thesis | |
dc.date.schoolyear | 107-2 | |
dc.description.degree | 碩士 | |
dc.contributor.oralexamcommittee | 張景宏,張成洪,洪劍峭 | |
dc.subject.keyword | 大數據,程式交易,理財機器人,馬可夫鏈,金融業, | zh_TW |
dc.subject.keyword | Big Data,Program Trade,Robot financing,Markov chain,FinanciaI Industry, | en |
dc.relation.page | 59 | |
dc.identifier.doi | 10.6342/NTU201900850 | |
dc.rights.note | 未授權 | |
dc.date.accepted | 2019-06-13 | |
dc.contributor.author-college | 管理學院 | zh_TW |
dc.contributor.author-dept | 臺大-復旦EMBA境外專班 | zh_TW |
顯示於系所單位: | 臺大-復旦EMBA境外專班 |
文件中的檔案:
檔案 | 大小 | 格式 | |
---|---|---|---|
ntu-108-1.pdf 目前未授權公開取用 | 1.47 MB | Adobe PDF |
系統中的文件,除了特別指名其著作權條款之外,均受到著作權保護,並且保留所有的權利。