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https://ah.lib.nccu.edu.tw/handle/140.119/136846
題名: | 基於深度學習+BERT與強化學習進行FAANG股價預測 FAANG stock prediction based on Deep learning +BERT and Reinforcement learning |
作者: | 蔡政融 Tsai, Cheng-Jung |
貢獻者: | 姜國輝 Chiang, Kuo-Huie 蔡政融 Tsai, Cheng-Jung |
關鍵詞: | 深度學習 強化學習 股票預測 FAANG BERT |
日期: | 2021 | 上傳時間: | 2-Sep-2021 | 摘要: | 在本研究中,我們想對金融商品進行預測,並且透過投資報酬率來探討兩種深度學習的方法孰優孰劣,同時我們也認為除了股票價格和交易量之外,技術指標和新聞情緒都是影響股票走勢的重要因素之一,因此,在最後的結果中我們也會與大盤ETF (Exchange Traded Funds) GSPC(追蹤S&P 500) 和 QQQ(追蹤內斯達克指數)進行比較,用以衡量模型。\n首先我們從CNBC爬取五間公司(Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google)的新聞資料以及從yahoo股市中獲取2013年到2020年的股市資訊,再來使用BERT衡量新聞情緒,這裡將它定義為三種情緒(負面、中立、正面),並透過加權平均獲得一天的情緒指標,為了有更多的特徵資料量,實驗中也加入技術指標如MACD ( Moving Average Directional Index ), RSI ( Relative Strength Index )等。接著,比較深度學習模型LSTM (Short Term Memory Networks)、GRU (Gated Recurrent Unit Network)和PPO (Proximal Policy Optimization)深度強化學習模型,在這五支股票中的表現。\n從本實驗中實證分析,可以得到以下結果 :\n從2018年6月25日到2020年12月31日期間,若直接投資S&P 500 指數,平均年化報酬率為15.56%,若是直接投資Dow Jones 指數,平均年化報酬率為9.39%,若是直接投資Nasdaq 指數,平均年化報酬率為27.94%,而透過直接持有FAANG,平均年化報酬率為24.39%。\n透過強化學習策略對上述四個標的投資平均年化報酬率為投資S&P 500 指數平均年化報酬率為28.05%,投資Dow Jones 平均年化報酬率為13.49%,投資Nasdaq 指數 平均年化報酬率為32.36%,投資FAANG 平均年化報酬率為25.57%。 | 參考文獻: | References\n1. the economics of big tech (2019) Wikipedia. Available at: https://zh.wikipedia.org/wiki/Bigtech\n2. the quantitative trading (2014) baike.baidu. Available at: https://baike.baidu.com/item/quantitativetrading/5266581\n3. the original of FinBert(2020)Available at: https://zhuanlan.zhihu.com/p/368795160\n4. William F. Sharpe (1994) : The Sharpe Ratio\n5. Filippo Petroni, Giulia Rotundo : Effectiveness of measures of performance during speculative bubbles (2007)\n6. Hadi S. Jomaa1, Josif Grabocka1, and Lars Schmidt-Thieme1 Hyp-RL : Hyperparameter Optimization by Reinforcement Learning (2019)\n7. Bergstra,J.,Bengio,Y.:Random search for hyper parameter optimization. Journal of Machine Learning Research 13(Feb), 281–305 (2012)\n8. Shahriari, B., Swersky, K., Wang, Z., Adams, R.P., De Freitas, N.: Taking the human out of the loop: A review of bayesian optimization. Proceedings of the IEEE 104(1), 148–175 (2016)\n9. Xu, Z., van Hasselt, H.P., Silver, D.: Meta-gradient reinforcement learning. In: Advances in Neural Information Processing Systems 31: Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2018, NeurIPS 2018, 3-8 December 2018, Montr ́eal, Canada. pp. 2402–2413 (2018)\n10. Ashish Vaswani, Noam Shazeer, Niki Parmar, Jakob Uszkoreit, Llion Jones, Aidan N. Gomez, Lukasz Kaiser, Illia Polosukhin: Attention Is All You Need (2017)\n11. Jacob Devlin, Ming-Wei Chang, Kenton Lee, Kristina Toutanova: BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding (2018)\n12. Zhuoran Xiong, Xiao-Yang Liu, Shan Zhong, Hongyang Yang, Anwar Walid: Practical Deep Reinforcement Learning Approach for Stock Trading(2018) | 描述: | 碩士 國立政治大學 資訊管理學系 108356023 |
資料來源: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/record/#G0108356023 | 資料類型: | thesis |
Appears in Collections: | 學位論文 |
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