系統識別號 | U0002-0209201911474800 |
---|---|
DOI | 10.6846/TKU.2019.00057 |
論文名稱(中文) | 傳統財經指標與深度學習模型於股價預測上之方法比較 |
論文名稱(英文) | Comparisons of deep learning method and traditional financial indicators in stock price prediction |
第三語言論文名稱 | |
校院名稱 | 淡江大學 |
系所名稱(中文) | 統計學系應用統計學碩士班 |
系所名稱(英文) | Department of Statistics |
外國學位學校名稱 | |
外國學位學院名稱 | |
外國學位研究所名稱 | |
學年度 | 107 |
學期 | 2 |
出版年 | 108 |
研究生(中文) | 林典儀 |
研究生(英文) | Dian-Yi Lin |
學號 | 606650207 |
學位類別 | 碩士 |
語言別 | 繁體中文 |
第二語言別 | |
口試日期 | 2019-07-03 |
論文頁數 | 55頁 |
口試委員 |
指導教授
-
陳景祥
委員 - 何宗武 委員 - 李百靈 |
關鍵字(中) |
股價預測 技術指標 ARIMA REEMtree LSTM 方法比較 |
關鍵字(英) |
Stock price prediction Technical Analysis Autoregressive Integrated Moving Average model RE-EM tree Long Short Term Memory Methods Comparison |
第三語言關鍵字 | |
學科別分類 | |
中文摘要 |
股票市場在許多投資人眼中一直是望而卻步的領域,而股價波動也是各路投資人一直在探討的議題,過去在股票市場中絕大多數投資人會參考各類傳統財經指標並依據圖形走勢來判斷是否要進行股票交易,而近年來隨著科技的進步,分析方法也逐漸增加,如本文中提到的類神經網路模型RNN、LSTM等,其他還有處理PANEL DATA的資料探勘方法,諸如此類都是這幾年備受矚目的分析方法。 本文以臺灣、日本與美國的股票作為研究對象進行綜合整理,比較ARIMA模型、資料探勘REEM tree演算法與深度學習模型三種不同領域方法對於股價預測的能力。 |
英文摘要 |
From the view of investors, the stock market has always been an area where people always yearn for a gleam of hope but also fear of the wretchedness to see their investment experience a sudden slump. In addition, price fluctuation has also become a subject of discussion among investors. In this paper, four prediction techniques in different fields are selected to be analyzed and discuss their advantages and disadvantages. In the past, most investors will refer to various traditional financial indicators such as moving average, Stochastic Oscillator, RSI indicators and others to determine whether it is suitable to conduct their stock trading based on the graphical trends. However, with the advance of science and technology, the number of ways to carry out the analysis is gradually increasing. One example of the methods mentioned in this paper is the LSTM deep learning model. We also apply other techniques such as traditional ARIMA or REEM Tree in data mining to deal with panel data. The case analysis for the research target will be based on stock markets at Taiwan, Japan and the United States. |
第三語言摘要 | |
論文目次 |
目錄 目錄 I 第一章 緒論 1 第一節、研究背景 1 第二節、研究動機與目的 2 第三節、文章架構 3 第二章 文獻探討 4 第一節、趨勢指標 4 2.1.1 移動平均線Moving Average 4 2.1.2 隨機指標 Stochastic Oscillator 5 2.1.3 RSI指標 Relative Strength Index 6 2.1.4 MACD指標 Moving Average Convergence/Divergence 7 第二節、時間序列模型 ARIMA 8 2.2.1 自迴歸模型Autoregressive Model 9 2.2.2 差分Difference 9 2.2.3 移動平均模型 Moving Average Model 10 2.2.4 自迴歸移動平均Auto Regression Moving Average Model 10 第三節、縱貫資料決策樹模型 RE-EM tree 11 2.3.1 縱貫資料Longitudinal Data 12 2.3.2 迴歸樹 Regression Tree 12 2.3.3 RE-EM tree 13 第四節、深度學習之長短期記憶模型 15 2.4.1 循環神經網路Recurrent Neural Network 15 2.4.2 長短期記憶模型Long Short Term Memory 17 第三章 研究方法 18 第一節、趨勢指標 18 第二節、統計模型_ARIMA 20 第三節、資料探勘方法_RE-EM tree 22 第四節、深度學習方法_LSTM 23 第五節、誤差計算 24 第四章 實例分析 25 第一節、資料介紹 25 第二節、指標分析 28 第三節、ARIMA結果分析 39 第四節、REEMtree結果分析 43 第五節、LSTM結果分析 46 第六節、綜合結果分析 48 第五章 結論 50 第一節、結論 50 第二節、建議 51 參考文獻 53 圖目錄 圖1、研究流程圖 3 圖2、深度學習關係圖 15 圖3、LSTM模型架構 17 圖4、資料走勢圖 20 圖5、模型篩選結果 21 圖6、股價預測圖 21 圖7、台積電股價圖 28 圖8、均線示意圖 29 圖9、RSI指標示意圖 31 圖10、MACD指標示意圖 33 圖11、RE-EM tree結果示意圖 43 表目錄 表1、縱貫資料示意圖 12 表2、運算環境 18 表3、技術指標與判斷方式 19 表4、LSTM運算環境 23 表5、LSTM模型參數設定 23 表6、MAPE判斷準則 24 表7、台股推薦 26 表8、日股排名 26 表9、美股排名 27 表10、台股均線預測結果 29 表11、日股均線預測結果 30 表12、美股均線預測結果 30 表13、台股RSI預測結果 31 表14、日股RSI預測結果 32 表15、美股RSI預測結果 32 表16、台股MACD預測結果 34 表17、日股MACD預測結果 34 表18、美股MACD預測結果 34 表19、台股KD指標預測結果 35 表20、日股KD指標預測結果 35 表21、美股KD指標預測結果 36 表22、各指標在台股預測表現 37 表23、各指標在日股預測表現 37 表24、各指標在日股預測表現 38 表25、台股預測結果 40 表26、日股預測結果 41 表27、美股預測結果 42 表28、REEMtree台股MAPE結果 43 表29、REEMtree日股MAPE結果 43 表30、REEMtree美股MAPE結果 44 表31、台股MAPE分級 44 表32、日股MAPE分級 44 表33、美股MAPE分級 45 表34、台股股價預測結果 46 表35、日股股價預測結果 47 表36、美股股價預測結果 47 表37、各算法在台股預測表現 48 表38、各算法在日股預測表現 48 表39、各算法在日股預測表現 49 |
參考文獻 |
參考文獻 中文文獻 [1] 陳景祥(2010),「R軟體:應用統計方法」,東華書局。 [2] 葉清江(2011),結合經驗模態分解法與類神經網路在股價預測之應用。 英文文獻 [1] Fuller, W. A. (1976 ). Introduction to statistical time series, New York:John Wiley & Sons. [2] David A. Dickey & Wayne A. Fuller (1979). Distribution of the Estimators for Autoregressive Time Series With a Unit Root, Journal of the American Statistical Association, Volume 74, Issue 366:Pages 427-431 [3] Spyros, Kakridakis.(1993). Accuracy measures:theoretical and practical concerns, International Journal of Forecasting 9:Pages 527-529 [4] Box, G. E. P., G. M. Jenkins, and G. C. Reinsel. (1994), Time series analysis: Forecasting and control, 3rd ed. Englewood Cliffs, N.J.: Prentice Hall. [5] Ruey S. Tsay. (2014), Multivariate Time Series Analysis with R and Financial Applications. New York, USA:John Wiley&Sons [6] Peter J. Brockwell & Richard A. Davis. (2016) Introduction to Time Series and Forecasting. Switzerland:Springer [7] Rebecca J. Sela & Jeffrey S. Simonoff (2009), RE-EM Trees: A New Data Mining Approach for Longitudinal Data, Pages 1-36 [8] Rebecca J. Sela & Jeffrey S. Simonoff (2012) RE-EM trees: a data mining approach for longitudinal and clustered data, Machine Learning, Issue 2:Pages 169-207 [9] Wei Fu & Jeffrey S. Simonoff (2015), Unbiased regression trees for longitudinal and clustered data, Computational Statistics and Data Analysis 88:Pages 53-74 [10] Sepp Hochreiter & Jurgen Schmidhuber (1997) LONG SHORT-TERM MEMORY, Neural Computation 9(8):Pages 1735-1780 [11] Kai Chen, Yi Zhou & Fangyan Dai (2015), A LSTM-based method for stock returns prediction:A case study of China stock market, IEEE International Conference on Big Data (Big Data):Pages 2823-2824 [12] Felix A. Gers, Nicol N. Schraudolph and J¨urgen Schmidhuber (2002), Learning Precise Timing with LSTM Recurrent Networks, Journal of Machine Learning Research 3:Pages 115-143 網路資源 [1] LSTM with Keras & TensorFlow https://www.r-bloggers.com/lstm-with-keras-tensorflow/ [2] An overview of gradient descent optimization algorithms http://ruder.io/optimizing-gradient-descent/ [3] Stock prediction LSTM using Keras https://www.kaggle.com/amarpreetsingh/stock-prediction-lstm-using-keras [4] 使用NLP和深度學習來預測股票價格變動 https://towardsdatascience.com/using-nlp-and-deep-learning-to-predict-the-stock-market-64eb9229e102 [5] Day 15:『長短期記憶網路』(Long Short Term Memory Network, LSTM) https://ithelp.ithome.com.tw/articles/10193678 [6] MyNeuralNetwork https://github.com/mc6666/MyNeuralNetwork/blob/master/0.py |
論文全文使用權限 |
如有問題,歡迎洽詢!
圖書館數位資訊組 (02)2621-5656 轉 2487 或 來信