證券市場上有眾多的金融商品可以選擇，股票因為具有較高的變現性和投資報酬率，且進入門檻相對低，但因報酬率較高伴隨著相對高的風險，因此預測股票是股票市場中很重要的議題。影響股價變動的因素非常多且複雜，主要影響因素如企業營收、投資大眾的預期心理、股票市場動態等等。股票價格主要是透過股票市場的相關資訊進行分析，來判斷股票的走勢，以提高報酬率或避開風險。
因此本研究應用回饋式類神經網路建立預測模型與分類模型，包含平均收盤價、最高價、最低價進行預測，以及三個分類模型-平均收盤價報酬率模型、最高報酬率模型、最低報酬率模型，考量三大法人買賣超和技術指標等其他因子進行模型實驗。實驗結果顯示三個價格模型，選擇的輸入變數比僅使用收盤價訓練模型的預測效果較佳，而以LSTM和倒傳遞網路相比，三個價格模型中都為使用LSTM運算的損失值較低。在分類模型中，三個模型預測的準確率皆大於80%。

There are many financial products to choose from in the securities market. The stocks have high liquidity and return on investment, and the entry threshold is relatively low. Because the high rate of return is accompanied by relatively high risks, it is important to predict stocks in the stock market issue. The factors affecting stock price changes are many and complex, such as corporate revenue, investor expectations, stock market dynamics, and so on. The stock price is mainly analyzed through the relevant information of the stock market to judge the trend of the stock to increase the rate of return or avoid the risk.
    Therefore, this study uses a recurrent neural network to build predictive models and classification models, including the average closing price, the highest price, and the lowest price for forecasting, and three classification models - the average closing price return rate model, the highest return rate model, and lowest return rate model. Consider other factors such as the Net Buy/Sell of Three Institutional Investors and technical indicator. The results show that the three price models, the selected input variables are better than the prediction model using only the closing price training model. Compared with the LSTM and the BP, the loss values for using the LSTM operation in the three price models are lower. In the classification model, the accuracy of the predictions of the three models are greater than 80%.

目錄
 第一章　緒論	1
1.1	研究背景與動機	1
1.2	研究目的	3
1.3	研究架構	3
 第二章　文獻探討	4
2.1	技術面分析	4
2.2	股票相關文獻	5
2.3	類神經網路（Artificial Neural Network）	8
2.3.1	回饋式神經網路（Recurrent Neural Network）	9
2.3.2	長短期記憶（Long Short Term Memory）	10
2.3.3	激活函數（Activation functions）	11
2.3.4	損失函數(Loss Function)	12
2.3.5	優化器(Optimizer)	13
 第三章　研究流程	14
3.1	研究流程	14
3.2	資料搜集與選取	15
3.2.1	資料來源	15
3.2.2	輸入資料種類	15
3.3	資料前處理	17
3.4	建立模型	18
3.4.1	價格預測模型	19
3.4.2	分類模型	21
 第四章　實驗結果	25
4.1	平均收盤價模型	25
4.2	平均收盤價報酬率分類模型	26
4.3	最高價模型	27
4.4	最高報酬率分類模型	28
4.5	最低價模型	30
4.6	最低報酬率分類模型	31
4.7	隱藏層神經元個數的比較	32
 第五章　結論與建議	34
5.1	結論	34
5.2	研究限制與未來研究方向	35
 
圖目錄
圖1 類神經網路架構圖	9
圖2回饋式神經網路架構圖	10
圖3 LSTM架構圖	11
圖4 S函數示意圖	12
圖5 Relu示意圖	12
圖6研究流程圖	14
圖7 移動窗格法選取資料示意圖	17
圖8	平均收盤價模型的架構	20
圖9	最高價模型的架構	20
圖10 最低價模型的架構	21
圖11 平均收盤價報酬率分類模型的架構	22
圖12 最高報酬率分類模型的架構	23
圖13 最低報酬率分類模型的架構	23
圖14 平均收盤價報酬率分類模型-編號B4訓練集的混淆矩陣	27
圖15 平均收盤價報酬率分類模型-編號B4測試集的混淆矩陣	27
圖16 最高報酬率分類模型-編號D4訓練集的混淆矩陣	29
圖17 最高報酬率分類模型-編號D4測試集的混淆矩陣	29
圖18 最低報酬率模型-編號F1訓練集的混淆矩陣	32
圖19 最低報酬率模型-編號F1測試集的混淆矩陣	32
圖20 不同神經元個數訓練結果	33
 
表目錄
表1 國內外股票預測相關文獻整理	7
表2 考量變數列表	16
表3 LSTM模型參數配置表	18
表4 模型詳細分類	24
表5 平均收盤價模型結果	25
表6 BP、LSTM使用收盤價預測平均收盤價之結果	25
表7 平均收盤價報酬率分類模型-資料各分類個數比例表	26
表8 平均收盤價報酬率分類模型的結果	26
表9 最高價模型訓練結果	27
表10 BP、LSTM使用收盤價預測最高價之結果	28
表11 最高報酬率分類模型-資料各分類個數比例表	28
表12 最高報酬率分類模型的結果	29
表13 最低價模型結果	30
表14 BP、LSTM使用收盤價預測最低價之結果	30
表15 最低報酬率分類模型-資料各分類個數比例表	31
表16 最低價報酬率模型的結果	31

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