Browsing by Author "Jen, Chi-Kang"

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    基於5分K線圖形辨識方法預測台灣隔日個股趨勢
    (2022) 任啓綱; Jen, Chi-Kang
    圖型辨識在人工智慧領域已經行之有年，像是車牌、金屬表面瑕疵、人臉辨識或是植物辨識等運用，然而除了能在一般生活或在工業上的運用外，在金融上對於股票的應用大多以數值來做分析，以決策樹、技術指標及機器學習來做股價預測，投資者希望透過人工智慧找出過去股票規律性及漲跌的脈絡來預測獲利，K線分析是投資人常用的技術指標，它可以協投資人將過去發生狀況產生趨勢，投資人可以用日K線變化來推測明日的漲跌機會，許多投資人對於該項分析技術，紛紛投時間研究，成為投資股票的顯學。隨者電腦科技的進步圖型辨識的運算速度及準確率也已經提升，本研究將運用過去 K線所產生股票連續圖型三個月的時間區間，分成連續兩日及連續三日兩種，透過卷積神經網路的辨識走勢的圖型，將辨識圖型再加以分成十類圖型作為日後對照趨勢使用，收集今日數值轉成本日連續 K線，分割對照組後，使用比對方式找出類似一日或兩的 K線圖，再找出隔日圖型，作為預測結果。經驗證結果發現，只有兩成比例可以相符，有近四成比例是中二分之一開盤或收盤的趨勢，因此若無考量其的參數及天數，單一或兩天去預測隔日趨勢，失敗較高，一兩天趨勢容易隨者其他國家盤勢影響，因此辨識隔日走勢的需搭配隔日開盤做為參考提高勝率。本研究未將成交量及其他新聞事件會影響股價之因子納入，只以過去發生，今日是否會再發生做本研究，並以圖像辨識為基礎討論，之後可將其他技術指標作為辨識或改成日K線來研究。