淡江大學覺生紀念圖書館 (TKU Library)
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系統識別號 U0002-0806200614321600
中文論文名稱 使用支援向量迴歸分析股票市場
英文論文名稱 Analysis of Stock Market Data Using SVM
校院名稱 淡江大學
系所名稱(中) 資訊工程學系碩士在職專班
系所名稱(英) Department of Computer Science and Information Engineering
學年度 94
學期 2
出版年 95
研究生中文姓名 蘭宜昌
研究生英文姓名 Yi-Chang Lan
學號 792190075
學位類別 碩士
語文別 中文
口試日期 2006-06-20
論文頁數 89頁
口試委員 指導教授-蔡憶佳
委員-顏淑惠
委員-林慶昌
中文關鍵字 支援向量機  支援向量  支向機  嵌入維度  時間序列  報酬序列  學習機器 
英文關鍵字 Support Vector Machine  Support Vector  SVM  SVR  Embedded Dimension  Time Series  Return Series  Learning Machine 
學科別分類 學科別應用科學資訊工程
中文摘要   投資股票市場是一種滿熱門的投資管道,但卻存在著許多影響股價的各種因素。在資訊科技不斷發展之下,已有許多學者嘗試以各種理論與方法來預測股票市場的未來走勢,其中以人工智慧方法最為引入注目。
  支援向量機(Support Vector machine, SVM)是一種基於結構風險最小化的新穎學習機器演算法。由於它具有許多吸引人的特性以及可靠的經驗效能,因此有越來越多學者將它應用到各個領域中。
  本研究嘗試以支援向量機為分析工具,運用於台灣股票市場。以股市加權指數為樣本,利用嵌入維度切割股價指數報酬序列,並透過支援向量機來建構分析模型,產生股價指數之漲跌預測正確率,同時呈現訓練資料多寡對其影響。
  研究結果顯示,在一般的情況下,台灣股票市場指數波動是隨機的。本研究得知,在訓練資料數量方面,長期的訓練資料並無明顯注於未來預測;反之,中短期數量的訓練資料較能抓住未來走勢。
英文摘要   Stock market is a popular financial tool. There are many factors that affect stock prices. Computer technology has been constantly improving, and there is a growing interest in applying more sophisticated mathematical tools in studying the stock market.
  Support Vector Machine (SVM) based on structural risk minimization theory is a modern algorithm of learning machine. Lots of scholars apply SVM to different kinds of problems due to many attractive features and promising empirical performance.
  In this paper, we try to use SVM as an analytical tool and apply it for analyzing Taiwan stock market. Return series constructed from The Taiwan Stock Exchange Capitalization Weighted Stock Index (TAIEX) time series and cutting by embedded dimension are regarded as the original data. Support vector machine is applied to construct analytical model for the stock index fluctuation simulation.
  Results reveal that the fluctuation of TAIEX is random walk in general. In amount of training history data, it shows that long training data period is not strikingly helpful to predict the trend of the stock index, but using medium-term or short-term training data is good for catching the future stock index's tendency.
論文目次 目錄

中文摘要 I
英文摘要 II
致謝 III
圖目錄 VII
表目錄 IX
第一章 緒論 1
第一節 研究背景 1
第二節 研究目的 4
第三節 研究方法 5
第四節 研究步驟 5
第五節 論文架構 7
第二章 文獻探討 8
第一節 統計學習理論 8
一、經驗風險 8
二、VC維 9
三、結構風險最小原理 10
第二節 支援向量分類 12
一、線性支援向量分類 12
二、非線性支援向量分類 19
第三節 支援向量迴歸 26
一、線性迴歸 26
二、非線性迴歸 30
第四節 文獻回顧 32
第三章 股價資料之分析研究 34
第一節 時間序列 34
第二節 報酬序列 34
第三節 特徵萃取 36
第四節 誤差評估 38
一、Leave-One-Out效能評估 38
二、n-Fold效能評估 39
第五節 模型運作 40
第四章 實驗結果 42
第一節 實驗成果 42
試驗組A 45
試驗組B 47
試驗組C 49
試驗組D 51
試驗組E 53
試驗組F 55
試驗組G 57
試驗組H 59
試驗組I 61
試驗組J 63
試驗組K 65
試驗組L 67
試驗組M 69
試驗組N 71
第二節 參考文獻比較 79
第五章 結論 81
第一節 研究結論 81
第二節 未來研究 82
參考文獻 83
英文論文 85



圖目錄

圖 1:國際油價漲跌曲線 2
圖 2:研究流程圖 6
圖 3:VC維 10
圖 4:SRM歸納原理 11
圖 5:最佳分割超平面 13
圖 6:線性支援向量機 – 處理線性可分兩類資料 15
圖 7:無法線性區分為兩類問題 17
圖 8:線性支援向量機 – 處理線性不可分的分類問題 18
圖 9:非線性支援向量機 –處理線性不可分的分類問題 20
圖 10:對應原始資料至特徵空間 20
圖 11:二維空間中的資料 21
圖 12:三維特徵空間中的資料 22
圖 13:線性迴歸函數 27
圖 14:時間序列與報酬序列走勢圖 35
圖 15:訓練資料圖解 36
圖 16:時間序列走勢圖 37
圖 17:系統運作流程圖 41
圖 18:預測統計長條圖(1999/01/05~2005/12/30) 46
圖 19:預測統計長條圖(2000/01/04~2005/12/30) 48
圖 20:預測統計長條圖(2001/01/02~2005/12/30) 50
圖 21:漲跌預測長條圖(2002/01/02~2005/12/30) 52
圖 22:預測統計長條圖(2002/04/01~2005/12/30) 54
圖 23:預測統計長條圖(2002/07/01~2005/12/30) 56
圖 24:預測統計長條圖(2002/10/01~2005/12/30) 58
圖 25:預測統計長條圖(2003/01/02~2005/12/30) 60
圖 26:預測統計長條圖(2003/04/01~2005/12/30) 62
圖 27:預測統計長條圖(2003/07/01~2005/12/30) 64
圖 28:預測統計長條圖(2003/10/01~2005/12/30) 66
圖 29:預測統計長條圖(2004/01/02~2005/12/30) 68
圖 30:預測統計長條圖(2004/04/01~2005/12/30) 70
圖 31:預測統計長條圖(2004/07/01~2005/12/30) 72
圖 32:預測數據綜合統計圖(資料數量之影響) 73
圖 33:預測數據綜合統計(嵌入維度之影響) 75
圖 34:報酬波動走勢圖(資料起始:92/04;嵌入維度:50) 76
圖 35:報酬波動走勢圖(資料起始:91/04;嵌入維度:16) 77
圖 36:報酬波動走勢圖(資料起始:91/07;嵌入維度:21) 77
圖 37:報酬波動走勢圖(資料起始:92/07;嵌入維度:48) 78
圖 38:報酬波動走勢圖(資料起始:92/07;嵌入維度:50) 78



表目錄

表 1:國內主要銀行放款利率(2006年2月21日) 2
表 2:三維特徵空間中的資料 – 可以線性函數區隔 22
表 3:m=2,由時間序列產生之訓練資料 37
表 4:資料研究期間 42
表 5:實驗硬體環境 42
表 6:實驗軟體環境 42
表 7:試驗A~L之訓練資料期間 43
表 8:正確率計算表 44
表 9:預測統計表(1999/01/05~2005/12/30) 46
表 10:預測統計表(2000/01/04~2005/12/30) 48
表 11:預測統計表(2001/01/02~2005/12/30) 50
表 12:預測統計表(2002/01/02~2005/12/30) 52
表 13:預測統計表(2002/04/01~2005/12/30) 54
表 14:預測統計表(2002/07/01~2005/12/30) 56
表 15:預測統計表(2002/10/01~2005/12/30) 58
表 16:預測統計表(2003/01/02~2005/12/30) 60
表 17:預測統計表(2003/04/01~2005/12/30) 62
表 18:預測統計表(2003/07/01~2005/12/30) 64
表 19:預測統計表(2003/10/01~2005/12/30) 66
表 20:預測統計表(2004/01/02~2005/12/30) 68
表 21:預測統計表(2004/04/01~2005/12/30) 70
表 22:預測統計表(2004/07/01~2005/12/30) 72
表 23:預測數據綜合統計表(資料數量之影響) 73
表 24:預測數據綜合統計(嵌入維度之影響) 74
表 25:實驗結果比較表 80
參考文獻 [1] B. Scholkopf, C. J. C. Burges, and A. J. Smola, Advances in Kernel Methods: Support Vector Learning: The MIT Press, 1998.
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[22] 何盈慧, "應用演化式模糊系統來研究台股指數期貨投資決策," 景文技術學院資訊管理系, 民國94年.
[23] 林曉雯, "類神經網路在台灣股市投資之應用-指標選取與回饋式網路架構之建立," 國立台灣大學資訊管理研究所碩士, 民國86年.
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