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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UTX stock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

全效性CpG島去甲基酶之研究與相關藥物篩檢

為了解決UTX stock的問題，作者洪子釗 這樣論述：

Epigenetics 是近幾年相當熱門之研究，它是一種非藉由改變 DNA 序列卻能調控基因表現的研究，DNA 甲基化即為其中主要機制之一。哺乳類動物DNA 甲基化通常發生在胞嘧啶的第五個碳上，而 DNA 轉甲基酶 (DNMTs) 則扮演催化之角色，其家族包含維持甲基化作用的 DNMT1與重新甲基化作用的 DNMT3a 和 DNMT3b。長久以來，DNA 甲基化是否可逆一直是備受爭議之話題。目前已知 DNA 甲基化可藉由一系列 glycosylase、nuclease 修補和 ligase 作用達到去甲基化之目的，卻尚未發現有DNA去甲基酶能將甲基直接移除，故我們建立一組新的系統，將帶有轉甲

基酶SssI 之pYEXTSH3 與帶有人工CpG 區域LacZ 之pGADT7 共同轉化至 Saccharomyces cerevisiae (Y190)，用以做全效性CpG島去甲基酶及相關去甲基化藥物之篩檢。