资料关联度分析与预测方法於航空产业之应用研究

【类型】学位论文

【作者】张朵颐 

【关键词】 类神经网路 模糊控制理论 股价预测

【摘要】每種預測模式皆有其數學背景，各模式之間並沒有絕對的好壞，而是取決於資料的類型，透過觀察資料的趨勢去選擇一個較合適的模型。預測股市相關數據需要龐大的歷史資料以及動態的預測模型，因此，本研究使用倒傳遞類神經網路(Backpropagation Neural Network)預測個股的五日帄均開盤價、最高價、最低價及收盤價，並推測每日的開盤、最高、最低及收盤價。利用模糊決策系統(Fuzzy Decision System)並考量成交量變數判斷其交易意願指標，進而計算出預定買價及預定獲利賣價，接著以月均線及季均線為判斷進場之時機，進行實際買賣操作。在航空運輸產業股中選擇具代表性的長榮航及華航進行預測及操作，發現皆有不錯的獲利。推廣至運輸產業股的陽明及裕民，其趨勢皆是下跌的時段也不至於虧損。最後，再測詴操作非運輸產業股的中鋼也有不錯的表現。因此，本研究提出的方法可以決定個股的進出場價位及時機，進而獲得穩定的利潤並有效降低虧損之風險。

【学位名称】硕士

【学位授予单位】成功大学

【学位授予年度】2016

【导师姓名】陈介力

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