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  1. NTU Theses and Dissertations Repository
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  3. 資訊管理組
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dc.contributor.advisor曹承礎
dc.contributor.authorYen-Chung Chenen
dc.contributor.author陳彥仲zh_TW
dc.date.accessioned2021-07-10T21:47:58Z-
dc.date.available2021-07-10T21:47:58Z-
dc.date.copyright2020-02-10
dc.date.issued2020
dc.date.submitted2020-01-31
dc.identifier.citation中文參考資料
吴卫星,2018,随机森林在技术指标量化选股中的应用,成都電子科技大學工商管理碩士論文。
林哲鵬譯,2012,投資學,華泰文化。Zvi, B., Alex, K., Alan, J. M. 2010. Essentials of investments, 8e. McGraw-Hill Education.
林晓明,2017,人工智能选股之随机森林模型,深圳,华泰证券。
趙志勇,2017, Python機器學習算法,北京,電子工業出版社。
韓承佑,2018,finlab 部落格Python 回測模組,https://www.finlab.tw/,搜尋日期:2019年1月10日。
韓承佑,2018,用Machine learning 學習看技術指標,https://www.finlab.tw/Machine-learning:使用技術指標預測大盤,搜尋日期:2019年1月10日。
英文參考資料
Fama E F, and French K R. 1933. Common risk factors in the returns on stocks and bonds. Journal of financial economics: 867-887.
Harry Markowitz.1952. Portfolio Selection. Journal of Finance,7 (1): 77-91.
Jigar, P., Sahil, S., Priyank, T. & Kotecha, K., 2015. Predicting stock and stock price index movement using Trend Deterministic Data Preparation and machine learning techniques. Expert Systems with Applications, 42: 259-268.
Ross S A. 1976. The arbitrage theory of capital asset pricing. Journal of economic theory. 13(3): 341-360.
Sharpe, W.F. 1964. Capital Asset Prices: A Theory of Market Equilibrium under Conditions of Risk. Journal of Finance,19: 425-442
dc.identifier.urihttp://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/77135-
dc.description.abstract本研究為探討機器學習方法應用於量化投資選股策略上之成效,並採用隨機森林演算法進行量化投資選股策略,以台股2013年1月1日至2017年12月31日 1600多支上市櫃股票之月横截面因子資料與報酬為樣本,進行模型之訓練與測試,再以2018年1月1日至2019年3月1日資料為樣本外驗證集,進行回測驗證模型之實效性。經實測後,特定轉換過之因子組合下,並以模型預測結果相對正報酬機率高的股票進行每月選股與換倉,能取得較投資元大台灣50更高的年化報酬。zh_TW
dc.description.abstractThis study explores the effectiveness of machine learning methods in quantitative investment stock selection strategies and uses a random forest algorithm to quantify investment stock selection strategies. The data range is more than 1700 Taiwan stocks from January 1, 2013 to December 31, 2017. The monthly cross-section factor data and the stock price rise and fall are taken as samples to train and test the model, and the data from January 1, 2018 to May 1, 2019 is used as the sample external verification set and the effectiveness of the backtest verification model is carried out.
After the actual measurement, a number of specific converted factors are used, and the stocks with a high probability of relative positive returns are used for backtesting, and good investment results can be obtained.
en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2021-07-10T21:47:58Z (GMT). No. of bitstreams: 1
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Previous issue date: 2020
en
dc.description.tableofcontents誌 謝 ii
中文摘要 iii
THESIS ABSTRACT iv
目 錄 v
圖目錄 vi
表目錄 vii
第一章 緒 論 1
第一節、研究背景與動機 1
第二節、研究目的與問題 2
第三節、研究方法 2
第二章 文獻探討 2
第一節、相關理論 2
第三章 隨機森林選股策略應用與方法 6
第一節、機器學習基礎知識 6
第二節、分類模型評估指標簡介 6
第三節、特徵選擇 8
第四節、集成學習-隨機森林演算法 9
第四章、策略與實證 14
第一節、策略說明 14
第二節、策略實做 16
第三節、策略樣本外實證 24
第五章 結論與建議 31
第一節、研究結果 31
第二節、研究限制 31
第三節、未來展望 31
參考資料 32
dc.language.isozh-TW
dc.title隨機森林演算法於量化選股策略中的應用:以台股為例zh_TW
dc.titleApplication of Random Forest in Quantitative Stocks Selection: Using Taiwan Stock Market as An Exampleen
dc.typeThesis
dc.date.schoolyear108-1
dc.description.degree碩士
dc.contributor.coadvisor盧信銘
dc.contributor.oralexamcommittee陳建錦
dc.subject.keyword機器學習,隨機森林,量化投資,多因子選股策略,zh_TW
dc.subject.keywordMachine Learning,Random Forest,Quantitative,Stocks Selection,en
dc.relation.page32
dc.identifier.doi10.6342/NTU201900364
dc.rights.note未授權
dc.date.accepted2020-02-03
dc.contributor.author-college管理學院zh_TW
dc.contributor.author-dept資訊管理組zh_TW
顯示於系所單位:資訊管理組

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