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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/79830| 標題: | 改良式資料增強和multi-channel GRU於台股交易模型的應用 Application of Advanced Data Augmentation and Multi-Channel GRU on Trading Model of Taiwan Stock Market |
| 作者: | Wei-Cheng Liao 廖偉成 |
| 指導教授: | 葉丙成(Ping-Cheng Yeh) |
| 關鍵字: | 資料增強,機器學習,深度學習,交易策略,台灣股市, Data Augmentation,Machine Learning,Deep Learning,Exchange Strategy,Taiwan Stock Market, |
| 出版年 : | 2021 |
| 學位: | 碩士 |
| 摘要: | 由於大數據和機器學習的快速發展，預測股價的模型如雨後春筍般的出現。基本面、技術面、籌碼面和消息面是各類文獻最常用的四大類預測指標，部分文獻更使用兩個以上的指標(如基本面加技術面)進行預測。 不同於以往論文，本論文導入資料增強(DA)的觀念，提出「改良式資料增強(ADA)」，將資料進行時間上的平移，以擴充訓練集的數據，降低模型過擬合的機率。本論文使用基本面、技術面、籌碼面以及綜合前三者(簡稱綜合面)的特徵，在月營收公布後一日買進，在下次月營收公布前一日賣出，以sliding windows來切分資料集，以mulit-channel GRU訓練含有日、月、季等三種時序及無時序數據的模型，共回測32個月的交易結果。在所有的實驗當中，綜合面隔一日的成效最好，每月的詹森指標(α)為6.74%，資產倍數為11.91倍，交易勝率達90.63%。 本論文比較各面向及有無使用ADA的報酬及風險，最後再將實驗結果與智能選股、存股標的與定期定額進行比較。 |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/79830 |
| DOI: | 10.6342/NTU202102104 |
| 全文授權: | 同意授權(全球公開) |
| 顯示於系所單位： | 電信工程學研究所 |
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| U0001-0508202112395000.pdf | 4.01 MB | Adobe PDF | 檢視/開啟 |
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