【摘 要】
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股票在台灣是一項重要的投資選擇,然而在股票市場中,股價容易受到利多或者是利空消息影響而波動,傳統上股市分析主要依靠基本分析與技術分析兩種分析方法,隨著資料探勘領
【出 处】
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第18届海峡两岸咨询管理发展与策略学术研讨会暨2012两岸咨询发展高峰论坛
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股票在台灣是一項重要的投資選擇,然而在股票市場中,股價容易受到利多或者是利空消息影響而波動,傳統上股市分析主要依靠基本分析與技術分析兩種分析方法,隨著資料探勘領域的發展以及電腦計算速度提升,在股票市場中使用資料探勘工具做分析,能夠快速從大量的資料中找出有用資訊,及時提供處在瞬息萬變市場中的投資者,進行投資決策時的參考依據.過去有關財務金融相關領域之研究,許多學者提出以類神經網路為基礎的研究,因為類神經網路擁有良好了學習與歸納之能力,但類神經網路具有黑盒子的天性,類神經網路輸入與輸出之間的因果關係,是不容易去解釋及被了解的.由於模糊推論系統可以使用與人類推理較相似的方式來描述實際問題並容許資料集所存在的不準確性與不確定性,因此本研究結合資料探勘中的類神經網路以及模糊推論系統,以適應性類神經模糊推論系統(ANFIS)作為股價預測的工具.本研究資料涵蓋民國95年1月1日至民國100年12月31日,並依照年度分為5個子資料集,其中前10個月之資料做為訓練資料,建構出預測模型,而後2個月之資料為測試資料,用來評估此預測模型之績效,根據實驗結果RMSE分別為165,155,88,66,145而MAPE則分別為1.72％,0.61％,0.83％,2.95％,1.65％.顯示本研究之模型在合理誤差範圍中,可提供相對於類神經網路為基礎之預測模型所無法清楚表達之因果關係,供投資人進行投資決策時參考.
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