大數據分析與 LSTM 模型於股市投資策略之研究－以台灣各類股為例

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題名:	大數據分析與 LSTM 模型於股市投資策略之研究－以台灣各類股為例
作者:	蔣明哲;李鴻璋
關鍵詞:	大數據;LSTM;RSI;KD;台股
日期:	2021-08-28
上傳時間:	2022-01-22 12:10:47 (UTC+8)
摘要:	本研究旨在探討技術指標策略於台股大盤、各產業類股，及所有上市櫃公司之績效，以回測 2004~2019 年之資料進行比較，與探討長短期記憶模型(LSTM)之最佳參數與最佳交易策略，以回測 2016~2019 年之數據比較績效。結果得出於大盤上，每年買入持有，可獲得高於技術指標策略之報酬。於 2 個產業上，可使用特定技術指標取得較佳報酬率。於股市下跌年間，可使用 RSI 交叉策略在個股上獲得正報酬。於 LSTM 模型預測股價漲跌中，加入技術指標為參數，相較於純價、量模型，能提高模型預測之準確率。使用 LSTM 模型可獲得比買入持有更高之報酬率，且加入技術指標為參數能再提高報酬率。
顯示於類別:	[資訊管理學系暨研究所] 會議論文

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