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而第二篇論文中原大學 工業與系統工程研究所 陳平舜所指導 謝佳芸的 應用類神經網路於股災期間之股價預測—以台灣成分證券ETF為例 （2020），提出因為有 倒傳遞類神經網路、多層感知器、價格預測、指數股票型基金、平均絕對百分比誤差的重點而找出了 006208 介紹的解答。

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技術分析指標在ETF市場獲利性之實證分析： 以台灣股票市場為例

為了解決006208 介紹的問題，作者郭哲宏 這樣論述：

本研究採簡單移動平均線(SMA)、指數平滑異同移動平均線(MACD)、隨機指標(KD)、相對強弱指標(RSI)及乖離率(BIAS)等5種技術分析指標搭配不同持有期間1天、5天、10天、20天及60天等及買進持有策略，分析證券代號0050、0051、0056、0057、006203及006208等六檔ETF商品於成立時間至2020年10月22日間之平均每日單位風險風酬率優劣性及獲利性能力比較。實證結果顯示，ETF商品0050、0051、0056、0057、006203及006208，運用技術分析指標獲利性次數，以相對強弱指標(RSI)和指數平滑異同移動平均線(MACD)6次最高，其次為隨機指標

(KD)5次，乖離率(BIAS)4次，最低為簡單移動平均線(SMA)3次。本研究實證結果不符合弱式效率市場假說且無法證明買進持有策略優於技術分析指標策略。

應用類神經網路於股災期間之股價預測—以台灣成分證券ETF為例

為了解決006208 介紹的問題，作者謝佳芸 這樣論述：

台灣股票市場容易受國際股市影響，股市甚麼時候會崩盤則是各位投資者在意的事情，期望藉由觀察歷史上四次代表性股災，結合類神經網路的運算，預測往後股價的走勢。選取的四次股災分別是：2008年的金融海嘯、2011年的美債危機導致全球股市重挫、2018年的美中貿易最高峰和2020年的新冠肺炎疫情爆發帶來全球經濟衰退疑慮。在這些事件中，一國股價之漲跌容易對其他國家有連鎖效應，特別是股價突然暴跌時連動性相當明顯。因此，本研究將各國主要股市指數、代表原物料物價的期貨、消息面指標和總體經濟分析指標納入變數中，並加以預測指數股票型基金(Exchange Traded Fund, ETF)之價格。本研究應用倒傳遞

類神經網路整合台灣發行量加權股價指數、美國紐約道瓊工業平均數、美國紐約史坦普爾500股價指數、香港恆生指數、中國上海綜合股價指數、德國DAX指數、韓國綜合指數、日本日經指數、法國CAC指數、英國FTSE100指數、加拿大多倫多綜合指數、新加坡富時海峽指數、泰國曼谷SET指數、CRB指數、恐慌指數、台灣領先指標綜合指數、景氣對策訊號、海關出口值、機械及電機設備進口值預測近十年殖利率排行前十名的國內成分證券指數股票型基金。本研究採用皮爾森相關係數分析四次代表性股災台灣股市收盤價與各國指標的相關性，數據結果顯示國際之間股價的相關性高。本研究數據結果平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Pe

rcentage Error, MAPE)皆小於10%，所以，本研究確認在四次代表性股災時間，倒傳遞類神經網路學習國際股價趨勢來預測台灣股票市場是有效的。關鍵詞：倒傳遞類神經網路、多層感知器、價格預測、指數股票型基金、平均絕對百分比誤差

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