基于多重输入多重输出之基金投资决策研究
发布时间：2021-11-25 00:06
基金有专业管理、保護资金之機制、利用规模经济以分散風除、易於燮现有助於投资者查金之流通、分攤並降低投资成本等優點,但共同基金之各颊研究均将重心放在挑選基金,雖然绩效良好之基金確實會表现较同颊型之基金为佳,然而正確的投资时點進埸可能有更顯著之影响。目前關於投资决策系统之模式建構,大都建構於單一输入單一输出之系统上,實隙投资决策中,投资绩效大多皆受到多重的因素所影响,本研究以基金为研究檩的,以整合统计裂程管制的概念为基礎,将技術分析舆统计分析技衍相结合,藉由基因演算法進行参敷设定,嚐试棌用多重输入及多重输出,建構更接近现實的交易仿真决策支援系统,以期提高基金投资品質,建構一智慧型系统。本文针封投资品質特性不同要求,區分出三種投资策略：損益策略指的是投资所用资金没有回收的期限,针封这样的需求,本研究以損益金额为適應函敷,在多空合计的情况下,可以有500多的損益金额,37.39%的平均年報酬率,高於持有策略平均的11.13%。管運资金来自於企业资金的供给舆需求的时间差造成的浮额,營運资金策略的第一目標是在预订的时點出售投资、收回资金,其次才是獲利。本文提出的投资策略以次均天天數（?）小化为適應...
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：198 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
表目录
图目录
第一章 绪言
1.1 選题的创新性、先進性
1.1.1 更贴近實際投资决策之多重输入及输出系统
1.1.2. 以基金为研究標的,更符合實際投资人之需求
1.1.3 资讯過量,人類处理资讯的能力是有限的
1.1.4 就资讯经济理論在確保品質之下,降低成本
1.1.5 提出—技術整合之應用
1.1.6 针对基金浄值预测资讯,提出—篩選機制
1.1.7 整合技術指標相關资料,建構智慧型系统
1.2 研究内容及试驗设计方案
1.2.1 定订研究主题與研究架構
1.2.2 分析研究资料
1.2.3. 研究方法使用
1.2.4. 歸纳及建议
第二章 理論分析
2.1 资料发掘
2.2 變數篩選於统计上的方法
2.3 共同基金
2.3.1 共同基金特性與演進
2.3.2 共同基金優點
2.3.3 共同基金缺點
2.3.4 共同基金類型
2.4 基因演算法
2.4.1 基因演算法之介绍及流程
2.4.2 基因演算法的组成要素
2.4.3 基因演算法之特性
2.5 其他人工智慧演算法
2.6 统计製程管制(SPC)
2.7 效率市埸假说
2.7.1 弱势效率市埸(weak efficient market)
2.7.2 半强势效率市埸(semi-strong efficient market)
2.7.3 强势效率市埸(strong efficient market)
2.8 股票投资理論
2.8.1 基本分析(Fundamental Analysis)
2.8.2 技術分析(Technical Analysis)
2.8.3 技術分析常用指標探讨
2.9 移動平均線(MA)
2.9.1 计算公式
2.9.2 應用原则
2.9.3 葛蘭碧八大法则
2.9.4 滤嘴法则
2.9.5 研究交易规则
2.10 乖離率(BIAS)
2.10.1 计算公式
2.10.2 應用原则
2.10.3 研究交易规则
2.11 平滑巽同平均線(MACD)
2.11.1 计算公式
2.11.2 應用原则
2.11.3 研究交易规则
2.12 相对强弱指標(RSI)
2.12.1 计算公式
2.12.2 應用原则
2.12.3 研究交易规则
2.13 動量指標(MTM)與振盪指標(OSC)
2.13.1 计算公式
2.13.2 應用原则
2.13.3 研究交易规则
2.14 動量震盪指標(CMO)
2.14.1 计算公式
2.14.2 應用原则
2.14.3 研究交易规则
2.15 股價预测的问题
第三章 實驗研究
3.1 實驗材料
3.1.1 基本资料
3.1.2 實驗材料分析
3.2 實驗装置
3.3 實驗结果
3.3.1 多重输入數據
3.3.2 多重输入數據之设定
3.3.3. 投资决策品質特性
3.3.4 多重输出敷據
3.3.5 投资交易之假设
3.3.6 投资交易之流程
第四章 数值计算與仿真
4.1 損益金额
4.2 平均年化報酬率
4.3 加權平均每日損益额
4.4 次均天天數
4.5 多重输出一
4.6 多重输出二
4.7 多重输出三
4.8 多重输出四
4.9 多重输出五
4.10 多重输出六
第五章 结果分析與结論
5.1 損益策略
5.2 營運资金策略
5.3 投機策略
5.4 未来可再進行之研究
致谢
参考文献
攻读期成果
本文编号：3517020
【文章来源】：昆明理工大学云南省
【文章页数】：198 页
【学位级别】：博士
【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
目录
表目录
图目录
第一章 绪言
1.1 選题的创新性、先進性
1.1.1 更贴近實際投资决策之多重输入及输出系统
1.1.2. 以基金为研究標的,更符合實際投资人之需求
1.1.3 资讯過量,人類处理资讯的能力是有限的
1.1.4 就资讯经济理論在確保品質之下,降低成本
1.1.5 提出—技術整合之應用
1.1.6 针对基金浄值预测资讯,提出—篩選機制
1.1.7 整合技術指標相關资料,建構智慧型系统
1.2 研究内容及试驗设计方案
1.2.1 定订研究主题與研究架構
1.2.2 分析研究资料
1.2.3. 研究方法使用
1.2.4. 歸纳及建议
第二章 理論分析
2.1 资料发掘
2.2 變數篩選於统计上的方法
2.3 共同基金
2.3.1 共同基金特性與演進
2.3.2 共同基金優點
2.3.3 共同基金缺點
2.3.4 共同基金類型
2.4 基因演算法
2.4.1 基因演算法之介绍及流程
2.4.2 基因演算法的组成要素
2.4.3 基因演算法之特性
2.5 其他人工智慧演算法
2.6 统计製程管制(SPC)
2.7 效率市埸假说
2.7.1 弱势效率市埸(weak efficient market)
2.7.2 半强势效率市埸(semi-strong efficient market)
2.7.3 强势效率市埸(strong efficient market)
2.8 股票投资理論
2.8.1 基本分析(Fundamental Analysis)
2.8.2 技術分析(Technical Analysis)
2.8.3 技術分析常用指標探讨
2.9 移動平均線(MA)
2.9.1 计算公式
2.9.2 應用原则
2.9.3 葛蘭碧八大法则
2.9.4 滤嘴法则
2.9.5 研究交易规则
2.10 乖離率(BIAS)
2.10.1 计算公式
2.10.2 應用原则
2.10.3 研究交易规则
2.11 平滑巽同平均線(MACD)
2.11.1 计算公式
2.11.2 應用原则
2.11.3 研究交易规则
2.12 相对强弱指標(RSI)
2.12.1 计算公式
2.12.2 應用原则
2.12.3 研究交易规则
2.13 動量指標(MTM)與振盪指標(OSC)
2.13.1 计算公式
2.13.2 應用原则
2.13.3 研究交易规则
2.14 動量震盪指標(CMO)
2.14.1 计算公式
2.14.2 應用原则
2.14.3 研究交易规则
2.15 股價预测的问题
第三章 實驗研究
3.1 實驗材料
3.1.1 基本资料
3.1.2 實驗材料分析
3.2 實驗装置
3.3 實驗结果
3.3.1 多重输入數據
3.3.2 多重输入數據之设定
3.3.3. 投资决策品質特性
3.3.4 多重输出敷據
3.3.5 投资交易之假设
3.3.6 投资交易之流程
第四章 数值计算與仿真
4.1 損益金额
4.2 平均年化報酬率
4.3 加權平均每日損益额
4.4 次均天天數
4.5 多重输出一
4.6 多重输出二
4.7 多重输出三
4.8 多重输出四
4.9 多重输出五
4.10 多重输出六
第五章 结果分析與结論
5.1 損益策略
5.2 營運资金策略
5.3 投機策略
5.4 未来可再進行之研究
致谢
参考文献
攻读期成果
本文编号：3517020
本文链接：https://www.wllwen.com/jingjifazhanlunwen/3517020.html
