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Title: 蟻群演算法應用於股票交易決策支援系統:以物聯網概念股為例
Applying ACO to a stock trading decision support system:an example for IOT stocks
Authors: 林宏龍
Lin, Hung Lung
Contributors: 徐國偉
Hsu, Kuo Wei
林宏龍
Lin, Hung Lung
Keywords: 股市
交易建議
蟻群演算法
stock
trade suggestions
ACO
Date: 2016
Issue Date: 2016-09-02 01:32:18 (UTC+8)
Abstract: 本研究運用蟻群最佳化演算法,針對物聯網概念股建構股價決策模型,模仿螞蟻尋找食物的過程,對走過的路徑留下費洛蒙,於此研究中則是對已買進的股票做記號,可增強後續擇股時做出正確判斷的機率,利用此一模型建構股價決策系統,於每日收盤前給予當日擇股建議。實驗結果顯示此決策系統可達到獲利目的。本研究資料係由台灣經濟新報資料庫獲得物聯網10大類股自2013年6月至2016年5月的股市資料,以囊括各類股投入物聯網的初始年度至高度成長期,藉以提供投資人預測物聯網類股之投資決策模型。
This paper studies the application of ACO (Ant Colony Optimization) in a stock market investment decision support system for IOT (Internet of things) stocks in Taiwan. The method simulates the pheromone in a tour leaved by a food-searching ant. In this study, we note the buying stocks in order to strengthen the accuracy of the investment strategy. The decision support system is used to provide a stock trading suggestion before the closing of the market every day. The experiment results show that the system can gain profits. The data is from Taiwan Economic Journal database for June 2013 to May 2016. It includes initial period to expansion stage of IOT industry so that it can be used to build and provide to investors a prediction model for IOT stocks.
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Description: 碩士
國立政治大學
資訊科學系碩士在職專班
100971014
Source URI: http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0100971014
Data Type: thesis
Appears in Collections:[資訊科學系碩士在職專班] 學位論文

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