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結合資料探勘技術與基因演算法預測股票市場買賣信號以提升投資效益-以道瓊指數成分股為例

為了解決Axp stock price的問題，作者林奇亨 這樣論述：

摘要 IIIABSTRACT V目錄 VI圖目錄 VIII表目錄 IX1. 緒論 11.1 研究動機與目的 11.2 研究架構與流程 22. 文獻探討 32.1 技術指標 32.1.1 技術指標相關文獻 42.2 資料探勘 42.3 決策樹 52.4 隨機森林 52.4.1 隨機森林相關文獻 52.5 支援向量機 82.5.1 支援向量機相關文獻 82.6 基因演算法(GA) 92.6.1 基因演算法相關文獻 103. 研究方法 123.1 研究設計 123.1.1 個股數據蒐集 123.1.2 統計數據分析 133.1.3 技術指標 133.

1.4 隨機森林 143.1.5 支援向量機(SVM)與建構模型 143.1.6 利用基因演算法(GA)進行參數最佳化 143.2 個股操作策略-KD 超買超賣操作策略 153.2.1 KD指標公式 153.2.2 KD指標運用方式 163.3 績效比較 163.3.1 績效比較基準 164. 研究結果分析 184.1 道瓊成分股實驗分析 184.2 道瓊成分股實驗結果彙總 215. 結論 25參考文獻 27附錄-道瓊成分股詳細實驗結果 3001. 微軟MSFT 3002. 蘋果AAPL 3003. 摩根大通JPM 3104. 嬌生JNJ 3205. 沃爾瑪

WMT 3306. VISA V 3407. 寳鹼PG 3408. 埃克森美孚XOM 3509. 迪士尼DIS 3610. 家得寶HD 3711. 威訊VZ 3712. 可口可樂KO 3813. 雪佛龍CVX 3914. 聯合健康保險UNH 4015. 默克藥廠MRK 4016. 波音BA 4117. 思科CSCO 4218. 英代爾INTC 4319. 輝瑞製藥PFE 4320. 麥當勞MCD 4421. 國際商用機器IBM 4522. 聯合技術UTX 4623. 耐吉NKE 4624. 美國運通AXP 4725. 3M MMM 4826. 高盛GS

4927. 開拓重工CAT 4928. 沃爾格林WBA 5029. 旅行家集團TRV 51

追蹤誤差、價格偏離度和成交量之研究-以寶滬深300(0061)、恆中國(0080)及恆香港(0081)為例

為了解決Axp stock price的問題，作者彭靖 這樣論述：

本研究依據國內、外學者對指數股票型基金(ETF)所做之相關研究架構，探討寶滬深300(0061)、恆中國(0080)以及恆香港(0081)分別自2009年8月17日及2009年8月14日上市以來之交易表現，主要實證結果為：一、在追蹤誤差方面，香港聯交所的標智滬深300(2827)和台灣證交所的寶滬深300(0061)、恆中國(0080)及恆香港(0081)之淨資產日報酬平均低於其標的指數日報酬，但均顯著不為零；除寶滬深300(0061)外，其餘3檔ETF追蹤誤差均不大，寶滬深300(0061)在層層之商品關聯架構下，無法有效複製滬深300指數之表現，產生極大的追蹤誤差。二、在折溢價方面，寶滬

深300(0061)折價溢價出現比例無顯著不同，就資產淨值減去市價之衡量方式而言，大部分交易情形為-0.3元(溢價)至0.2元(折價)進行交易；恆中國(0080)與恆香港(0081)樣本期間多以折價情形交易，恆中國(0080)折溢價幅度為-5元(溢價)至15元(折價)，恆香港(0081)則以-5元(溢價)至20元(折價)間進行交易，3檔ETF仍存在套利空間。三、在折溢價持續性方面，寶滬深300(0061)、恆中國(0080)以及恆香港(0081)之折溢價情形均持續存在，存續時間為兩日。四、在成交量方面，寶滬深300(0061)平均每日交易量為6,131張，成交量顯著受標的指數市場波動度與淨值市

價差額影響；恆中國(0080)與恆香港(0081)日均成交量分別只有154張及21張。此外，迴歸檢定後發現，市場波動度與套利價差會顯著影響恆中國(0080)成交量，恆香港(0081)之成交量則只受套利價差影響。