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CVX stock進入發燒排行的影片

使用自適應量子啟發式禁忌搜尋演算法解決具權重之投資組合最佳化問題並使用趨勢值及考量投資者心情波動之新穎指標

為了解決CVX stock的問題，作者徐逸睿 這樣論述：

不論是為了對抗通貨膨脹，或是為了退休生活準備，好的理財規劃是都是必要的。由於股票資訊公開透明且入手門檻低，許多人藉由投資股票來理財，俗話說，雞蛋不要放在同一個籃子，投資者通常會選擇多檔股票組成投資組合來分散投資風險。具權重之投資組合最佳化問題就是從眾多股票中選出多檔股票，並且找出資金分配的最佳比例。本研究選擇美國股票市場作為投資標的，並提出基於趨勢值、心情指數、自適應量子啟發式禁忌搜尋演算法、滑動視窗，且具權重之投資組合最佳化模型。趨勢值是在訓練期評估投資組合表現的新穎指標，相較於知名的指標──夏普值，兩者的核心概念皆是每單位風險下的報酬，但是夏普值的風險定義會導致穩定上漲的投資組合被視為高

風險，而穩定上漲的投資組合對於趨勢值來說是低風險的。心情指數是在測試期評估投資組合表現的指標，其概念為承擔每單位心情波動下所獲得的實際收益。要在有限時間內從複雜的解空間中找出最佳解是非常困難的，元啟發式演算法能夠在有限的時間內找出近似最佳解，因此常被應用於解決各種複雜的最佳化問題，自適應量子啟發式演算法便是其中之一，該演算法利用量子反閘、自適應、以歷史已知最佳解導引等機制改善了演算法的廣度及深度搜尋能力。透過滑動視窗選擇適當的訓練期及測試期，能夠避免過度擬合、擬合不足的問題。實驗結果指出，本研究提出的模型在測試期表現優於道瓊工業指數。