在投資股票市場中，該選擇哪個投資標的，該投資多少資金，何時買入，何時賣出等各種投資策略，都須有良好的決策，才不會因為股票市場的變化快速成為股票市場中的犧牲者，於是找出在股票市場中合適的投資策略成為投資者最關心的議題。在股票市場的投資策略中，以選股、擇時和資金配置為最重要的基本概念，而在過去的文獻中，大多只針對其中一種或兩種投資策略進行探討，較少有三種策略的整合研究。
於是本研究希望藉由遺傳演算法的最佳化特性，根據八大類股的歷史資料，同時考量多重準則，找出八大類股的合適投資資金分配比重以完成選股及資金配置的策略，並在擇時方面，透過類神經網路結合Ohlson model預測出股票的實際價值，以評估所購買的類股在市場上的真實價值，使其做為買賣八大類股的依據，藉此獲得高額的報酬，此外，亦可做為融劵的參考，本研究與買賣八大類股的top20基金比較，驗證本研究的確能為投資者做出好的投資決策以獲取優渥的利潤。

In order not to be a victim in the rapidly changing stock market, it is required to have the good investment strategies like which investment target to choice, how much capital to invest, when to buy or sell in investment stock market. Thus, to find the appropriate investment strategies in the stock market is become the most critical issue for investors. Selection, timing, and capital allocation is the most important investment strategies in the stock market. There are one or two investment issues for discussion in the past most of the literatures, but not three integration topics.
Therefore, this research takes advantage of the optimization characteristic of genetic algorithms, by the historic data of eight major stock categories, and consideration of multi-criteria, to find out the appropriate capital allocation in eight major stock categories and to complete the strategy of selection. For timing, combining the artificial neural networks and Ohlson model to predict the real value of the stock in the market and to be the basis of buying or selling the stock to get high rewards. Beside, it also can be a reference to margin transaction. This study is compared with the top20 Funds in eight major stock categories to verify the method proposed by this study really can get generous profits for investors to make investment decisions.

一、	緒論	1
1.1	研究背景與動機	1
1.2	 研究目的	2
二、	文獻探討	3
2.1	投資研究的分類	3
	2.1.1擇時策略	3
	2.1.2選股策略	4
	2.1.3資金配置	6
	2.1.4整合策略	7
2.2	遺傳演算法	8
2.3	OHLSON評價模式	10
2.4	類神經網路	11
三、	研究方法	13
3.1	研究架構	13
	3.1.1選股與資金配置	14
	3.1.2擇時(OHLSON MODEL股價評估)	14
3.2	類神經網路的變數定義	16
	3.2.1類神經網路架構	17
3.3	染色體編碼與解碼	17
	3.3.1交配與突變	19
3.4	適應值	20
3.5	實例說明	22
3.6	一般遺傳演算法	24
四、	實驗結果與分析	26
4.1	資料來源與參數設定	26
4.2	類神經網路結合OHLSON MODEL結果	28
4.3	實驗結果	31
	4.3.1 SIMPLE GENETIC ALGORITHM	31
	4.3.2整合三種交易策略	34
	4.3.3實驗結果比較	37
五、	結論與未來研究方向	44
參考文獻	45


圖目錄

圖1、遺傳演算法流程	10
圖2、類神經網路架構	12
圖3、研究架構	13
圖4、預測用類神經網路架構	17
圖5、染色體編碼方式	18
圖6、染色體交配圖	19
圖7、染色體突變圖	20
圖8、實例說明圖	23
圖9、一般遺傳演算法染色體編碼方式	24
圖10、一般遺傳演算法染色體交配圖	24
圖11、一般遺傳演算法染色體突變圖	25
圖12、2007/03-2010/04八大類股的訓練期準確率	28
圖12、2007/03-2010/04八大類股的訓練期準確率(續)	29
圖13、2010/07每代最佳報酬率和每代最佳適應值	32
圖14、2010/05每代最佳報酬率和每代最佳適應值	32
圖15、2009/05每代最佳報酬率和每代最佳適應值	33
圖16、2010/01每代最佳報酬率和每代最佳適應值	33
圖17、2009/03每代最佳報酬率和每代最佳適應值	34
圖18、2008/09每代最佳報酬率和每代最佳適應值	34
圖19、2010/05每代最佳報酬率和每代最佳適應值	35
圖20、2010/02每代最佳報酬率和每代最佳適應值	35
圖21、2009/06每代最佳報酬率和每代最佳適應值	36
圖22、2010/03每代最佳報酬率和每代最佳適應值	36
圖23、2008/06每代最佳報酬率和每代最佳適應值	37
圖24、2008/09每代最佳報酬率和每代最佳適應值	37
圖25、2010/04-2011/03實驗結果比較圖	40
圖26、2009/04-2010/03實驗結果比較圖	41
圖27、2008/04-2009/03實驗結果比較圖	43
圖28、2008/04-2011/03實驗結果比較圖	43


表目錄

表1、準則條件	16
表2、股權評價基本變數及公司治理變數	20
表3、傳演算法參數設定	27
表4、神經網路參數設定	27
表5、2005/04-2008/03 訓練期和驗證期的準確率	30
表6、2006/04-2009/03 訓練期和驗證期的準確率	30
表7、2007/04-2010/03 訓練期和驗證期的準確率	30
表8、SGA實驗十次資金配置	38
表9、GA實驗十次資金配置	38
表10、2010/04-2011/03實驗結果	39
表11、2009/04-2010/03實驗結果	41
表12、2008/04-2009/03實驗結果	42

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