(簡(jiǎn)體)股票預(yù)測(cè)相關(guān)理論tlc

PAGEPAGE22股票預(yù)測(cè)相關(guān)理論壹、市場(chǎng)效率假說(shuō)所謂市場(chǎng)效率假說(shuō)（EfficientCapitalMarket）是指市場(chǎng)中所有可能影響股票漲跌的因素都能實(shí)時(shí)且完全反應(yīng)在股票漲跌上面。依據(jù)Fama對(duì)效率市場(chǎng)理論存在的三個(gè)基本假設(shè)[BejaandGoldman,1980]、[Fama,1965]、[Fama,1970]、[GrossmanandStiglitz,1980]：〈一〉市場(chǎng)將立即反應(yīng)新的信息，調(diào)整至新的價(jià)位。因此價(jià)格變化是取決于新信息的發(fā)生，股價(jià)呈隨機(jī)走勢(shì)?！炊敌滦畔⒌某霈F(xiàn)是呈隨機(jī)性，即好、壞信息是相伴而來(lái)的?！慈凳袌?chǎng)上許多投資者是理性且追求最大利潤(rùn)，而且每人對(duì)于股票分析是獨(dú)立的，不受相互影響。 由效率市場(chǎng)理論延伸發(fā)展，F(xiàn)ama依市場(chǎng)效率性質(zhì)提出弱勢(shì)效率、半強(qiáng)勢(shì)效率及強(qiáng)勢(shì)效率，其分述如下[BejaandGoldman,1980]、[Fama,1965]、[Fama,1976]、[GrossmanandStiglitz,1980]：一、弱勢(shì)效率（WeakFormEfficiency）目前股票價(jià)格已充分反應(yīng)過(guò)去股票價(jià)格所提供各項(xiàng)情報(bào)。所以，投資人無(wú)法在運(yùn)用各種方法對(duì)過(guò)去股票價(jià)格進(jìn)行分析，在利用分析結(jié)果來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格，意即投資者無(wú)法再利用過(guò)去信息來(lái)獲得高額報(bào)酬。所以，弱勢(shì)效率越高，若以過(guò)去價(jià)量為基礎(chǔ)的技術(shù)分析來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)效果將會(huì)十分不準(zhǔn)確。二、半強(qiáng)勢(shì)效率（Semi-StrongFormEfficiency）目前股票價(jià)格已充分反應(yīng)于所有公開(kāi)信息上，所以，投資者無(wú)法利用情報(bào)分析結(jié)果來(lái)進(jìn)行股票價(jià)格預(yù)測(cè)而獲取高額報(bào)酬。因此，半強(qiáng)勢(shì)效率越高，依賴公開(kāi)的財(cái)務(wù)報(bào)表、經(jīng)濟(jì)情況及政治情勢(shì)來(lái)進(jìn)行基本面分析然后再預(yù)測(cè)股票價(jià)格是徒勞無(wú)功。三、強(qiáng)勢(shì)效率（StrongFormEfficiency）目前股票價(jià)格充分反應(yīng)了所有已公開(kāi)和未公開(kāi)之所有情報(bào)。雖然情報(bào)未公開(kāi)，但投資者能利用各種管道來(lái)獲得信息，所以，所謂未公開(kāi)的消息，實(shí)際上是已公開(kāi)的信息且已反應(yīng)于股票價(jià)格上。此種情形下，投資者也無(wú)法因擁有某些股票內(nèi)幕消息而獲取高額報(bào)酬。但仔細(xì)根據(jù)效率市場(chǎng)假說(shuō)來(lái)對(duì)照實(shí)際市場(chǎng)情況，發(fā)現(xiàn)有下列兩項(xiàng)不符合的情形[Fama,1967]、[Fama,1976]：〈一〉「市場(chǎng)上許多投資者是理性且追求最大利潤(rùn)，而且每人對(duì)于股票分析是獨(dú)立的，不受相互影響?！苟聦?shí)上，投資者并非都是理性的，有許多人都是盲目的跟隨他人進(jìn)行股票買賣，而且對(duì)于股票信息分析都是由專業(yè)分析師進(jìn)行分析，而許多投資者可能都是同時(shí)利用同一位分析師分析出來(lái)的結(jié)果。〈二〉「新信息的出現(xiàn)是呈隨機(jī)性，即好、壞信息是相伴而來(lái)的，且信息是人人皆可取得，并且會(huì)快速反應(yīng)于股價(jià)上?！沟珜?shí)際情況，信息通常會(huì)因傳遞而受過(guò)濾或扭曲無(wú)法完整流通，因此，每個(gè)人能取得信息并不一致，而導(dǎo)致股價(jià)無(wú)法完全反應(yīng)所有有關(guān)的信息。綜合上述分析，以國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)的情形來(lái)看，國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)有漲跌幅限制，而且新信息并不一定能完全反應(yīng)于股票價(jià)格漲跌上，故效率市場(chǎng)論是否能應(yīng)用于國(guó)內(nèi)股票市場(chǎng)，需另行研究證實(shí)才能知曉。貳、技術(shù)分析一、技術(shù)分析的意義所謂技術(shù)分析又稱行情分析、內(nèi)部分析、趨勢(shì)分析，主要是假設(shè)過(guò)去的歷史數(shù)據(jù)會(huì)重演，利用過(guò)去成交價(jià)、成交量、收盤(pán)價(jià)等數(shù)據(jù)，轉(zhuǎn)換成圖形或指針的形式表示，用以預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格的走勢(shì)和變化程度，利用預(yù)測(cè)所得數(shù)據(jù)來(lái)獲取高額報(bào)酬[Reilly,1981]、[Rosa,1996]?；旧霞夹g(shù)分析理論，完全脫離市場(chǎng)效率假說(shuō)，只依賴過(guò)去股票交易市場(chǎng)的變化情形，作為分析資料，配合統(tǒng)計(jì)分析的方法，來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)股票走勢(shì)的情形，技術(shù)分析預(yù)測(cè)越準(zhǔn)確，投資者就越有機(jī)會(huì)獲取高額報(bào)酬，但如果預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低時(shí)，投資者就越有機(jī)會(huì)造成重大虧損，因高額報(bào)酬通常伴隨高風(fēng)險(xiǎn)，如何提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率以降低風(fēng)險(xiǎn)性是研究技術(shù)分析學(xué)者所需努力的目標(biāo)。一般而言都認(rèn)為股票市場(chǎng)的價(jià)格和報(bào)酬間有極密切的系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性存在，所以，只要針對(duì)價(jià)格和報(bào)酬兩項(xiàng)因素進(jìn)行探索其存在的關(guān)聯(lián)性，應(yīng)可獲取高額報(bào)酬才對(duì)，主要原因是認(rèn)為市場(chǎng)被人所主宰，且投資者大都不理性，而且假設(shè)歷史會(huì)不斷的重演，因此，股票價(jià)格會(huì)有特定的型態(tài)可供尋找。所以，投資者只要研究市場(chǎng)所包含的各項(xiàng)信息，就可以找出獲取高額報(bào)酬的關(guān)聯(lián)規(guī)則。有關(guān)技術(shù)分析的相關(guān)理論基礎(chǔ)如下概述：Levy將技術(shù)分析基礎(chǔ)理論歸納如下[Levy,1967]：1.股票價(jià)格是由供需雙方來(lái)決定，而不受公司資本或獲利影響。2.供需情形是受到理性和非理性的影響，而理性和非理性因素會(huì)自動(dòng)反應(yīng)于市場(chǎng)行為上。3.概括來(lái)說(shuō)，股票價(jià)格短期而言，隨有小波動(dòng)，然而長(zhǎng)期趨勢(shì)來(lái)說(shuō)，仍大致依循著某種特定的走勢(shì)來(lái)移動(dòng)。4.供需雙方情況改變，會(huì)反應(yīng)于市場(chǎng)本身。RobertD.Edwards和JohnMagee認(rèn)為技術(shù)分析具有下述基本假設(shè)[RobertandJohn,1971]：1.股票價(jià)格是由供給和需求雙方互相作用決定。2.供需受到多種理性和非理性影響。3.市場(chǎng)小波動(dòng)可忽略，因?yàn)楣善眱r(jià)格長(zhǎng)期而言是保持一種趨勢(shì)。4.趨勢(shì)的變化是由供給和需求關(guān)系改變所反應(yīng)。5.歷史趨勢(shì)會(huì)一再的重演，投資者可以利用過(guò)去股票價(jià)格變動(dòng)的趨勢(shì)，來(lái)預(yù)測(cè)股票價(jià)格未來(lái)的趨勢(shì)。6.股票價(jià)格反應(yīng)市場(chǎng)中一切的消息，包括：基本面、消息面和心理面。Reilly指出技術(shù)分析需符合下述四項(xiàng)條件[Reilly,1981]：1.使用已知的信息來(lái)作為操作方法，未公開(kāi)的訊息一律不采用。2.投資報(bào)酬率計(jì)算時(shí)需考慮一切成本，包括：交易成本、資金成本、賦稅、機(jī)會(huì)成本…等。3.投資報(bào)酬率需和相同風(fēng)險(xiǎn)股票的投資報(bào)酬率進(jìn)行比較。4.超額報(bào)酬需存在于一段相當(dāng)長(zhǎng)的時(shí)間，而非稍縱即逝。John技術(shù)分析所研究?jī)?nèi)容和要點(diǎn)需具備下述四項(xiàng)[RobertandJohn,1971]：1.市場(chǎng)數(shù)據(jù)分析對(duì)象應(yīng)分為總體數(shù)據(jù)和個(gè)股數(shù)據(jù)，不僅分析價(jià)格和成交量，同時(shí)也要分析其它技術(shù)指標(biāo)。2.運(yùn)用技術(shù)分析主要是為了找出股票價(jià)格買賣的時(shí)點(diǎn)。3.技術(shù)分析主要著重在研究股票整體市場(chǎng)或個(gè)股股票的內(nèi)在變動(dòng)情形，而外部變動(dòng)情形則不加考慮。4.技術(shù)分析主要是由短期股票價(jià)格變動(dòng)的偵測(cè)，而運(yùn)用短期的波動(dòng)情形來(lái)判斷長(zhǎng)期的走勢(shì)。技術(shù)分析隨然為許多投資者和分析師所采用，然而有些經(jīng)濟(jì)學(xué)者對(duì)于技術(shù)分析仍有批評(píng)：沒(méi)有充分的理論基礎(chǔ)來(lái)證明技術(shù)分析可以協(xié)助獲取高額報(bào)酬。PaulSamuelson指出想藉一些統(tǒng)計(jì)圖表和統(tǒng)計(jì)計(jì)算來(lái)分析過(guò)去股票價(jià)格變化而預(yù)測(cè)未來(lái)股票價(jià)格走勢(shì)支持學(xué)理是不足的，因?yàn)槭袌?chǎng)行情已經(jīng)反應(yīng)于市場(chǎng)之中。但也有不少相關(guān)研究表示，技術(shù)分析是可以協(xié)助獲取高額報(bào)酬，「不平衡理論」（DisequilibriumTheory）就是證明了技術(shù)分析可以獲取高額報(bào)酬。其主要論點(diǎn)是基于：市場(chǎng)價(jià)格無(wú)法實(shí)時(shí)反應(yīng)在信息公布上，所以，市場(chǎng)價(jià)格會(huì)有一段短暫的時(shí)間是處于沒(méi)有反應(yīng)信息的不平衡狀態(tài)（Disequilibrium）。Beja和Goldman[BejaandGoldman,1980]清楚的表示，一個(gè)人為的市場(chǎng)機(jī)制，絕對(duì)不可能在任何信息公開(kāi)之前，就能機(jī)警的反應(yīng)而防止不平衡的狀態(tài)產(chǎn)生。Grossman和Stiglitz也表示[GrossmanandStiglitz,1980]：因?yàn)樾畔⑷〉玫馁M(fèi)用和取得信息后處理分析的時(shí)間，使得股票價(jià)格會(huì)緩慢的調(diào)整，所以，技術(shù)分析有其存在的必要條件。二、技術(shù)指標(biāo)運(yùn)用技術(shù)指標(biāo)需注意下數(shù)幾項(xiàng)原則[董永寬,1995]：1.選擇適當(dāng)?shù)募夹g(shù)指標(biāo)：不同的投資期間應(yīng)選擇符合該期間的基期參數(shù)為主的技術(shù)指標(biāo)，才能因應(yīng)短、中、長(zhǎng)不同期間需求的投資策略。2.建立各種技術(shù)指針買賣記錄：選擇兩種以上個(gè)人偏好的技術(shù)指針，配合圖形趨勢(shì)進(jìn)行分析，并累積各種技術(shù)指標(biāo)過(guò)去分析所出現(xiàn)正確的買賣訊號(hào)，以便利于長(zhǎng)期追蹤觀察情形。3.經(jīng)常檢視各種技術(shù)指標(biāo)使用的結(jié)果：經(jīng)常檢視各種技術(shù)指標(biāo)表現(xiàn)的結(jié)果，以了解各種技術(shù)指標(biāo)表現(xiàn)的優(yōu)缺點(diǎn)，及各種技術(shù)指標(biāo)的限制狀況，且匯整實(shí)際買賣的獲利情形，以掌握不同情況下的表現(xiàn)，才能因應(yīng)不同需求而靈活選擇合適的技術(shù)指標(biāo)。4.擬定投資策略及資金管理模式：依據(jù)需求而所擬定的投資策略，妥善的分配所掌握的資金。5.定期評(píng)估投資績(jī)效：定期審查投資成本及投資報(bào)酬率，用以評(píng)估技術(shù)指標(biāo)預(yù)測(cè)績(jī)效的優(yōu)劣情況。三、各種技術(shù)指標(biāo)的計(jì)算方式各種不同類別的技術(shù)指標(biāo)整理如表2.2所示[杜金龍,1998]本研究采用應(yīng)用于國(guó)內(nèi)股市預(yù)測(cè)的技術(shù)指針來(lái)做為輸入元素，總共分為價(jià)的技術(shù)指標(biāo)、量的技術(shù)指標(biāo)、市場(chǎng)寬福技術(shù)指標(biāo)、其它技術(shù)指標(biāo)等四大類，且細(xì)分為三十五種指標(biāo)類別，一計(jì)算期間的不同又分為六十一項(xiàng)計(jì)算指標(biāo)，各項(xiàng)技術(shù)指標(biāo)的計(jì)算方式如下所述[杜金龍,1998]：〈一〉價(jià)的技術(shù)指標(biāo)1.需求指數(shù)（DemandIndex；DI）：（1）（2-4.1）其中，為最高價(jià)；為最低價(jià)；為收盤(pán)價(jià)。表2.2各種技術(shù)指標(biāo)分類表投資期間技術(shù)指標(biāo)分類技術(shù)指標(biāo)種類長(zhǎng)期間趨勢(shì)指標(biāo)價(jià)的技術(shù)指標(biāo)MACD、DMI、SAR、AR、BR、TOWER、MA。量的技術(shù)指標(biāo)逆時(shí)鐘曲線、成交量移動(dòng)平均線。時(shí)間的技術(shù)指標(biāo)股市周期循環(huán)。中期間趨勢(shì)指標(biāo)價(jià)的技術(shù)指標(biāo)RSI、BIAS、3-6BIAS、WMS%R、Kinder%R、MTM、OSC、Qstick、CMO。量的技術(shù)指標(biāo)VR、OBV、VAMA、EO。市場(chǎng)寬幅的技術(shù)指標(biāo)ADL、ADR、PSY、ARMS、INDEX、MT、TO。其它技術(shù)指標(biāo)融資融券余額表。短期間趨勢(shì)指標(biāo)價(jià)的技術(shù)指標(biāo)當(dāng)日分時(shí)走勢(shì)圖、CDP、KD、StochRSI。量的技術(shù)指標(biāo)TAPI。市場(chǎng)寬幅的技術(shù)指標(biāo)OBOS。其它技術(shù)指標(biāo)計(jì)算機(jī)輔助交易每五分鐘委托成交筆數(shù)、張數(shù)及成交值表、當(dāng)日沖銷比例。資料來(lái)源：杜金龍,19982.指數(shù)平滑移動(dòng)平均線（ExponentialMovingAverage；EMA）：（2-4.2）其中，，為收盤(pán)價(jià)。（2-4.3）（2-4.4）（2）（2-4.5）3.指數(shù)平滑異同移動(dòng)平均線（MovingAverageConver－genceandDivergence；MACD）：（3）（2-4.6）其中，，。（4）（2-4.7）4.方向線（DirectionalIndicator；DI）：（5）（2-4.8）（6）（2-4.9）（2-4.10）（2-4.11）（2-4.12）（2-4.13）其中，為當(dāng)日最高價(jià)；為當(dāng)日收盤(pán)價(jià)；為當(dāng)日最低價(jià)；值為當(dāng)日股價(jià)波動(dòng)幅度大于昨日股價(jià)波動(dòng)幅度的最大值，＋、－分別代表上漲或下跌。5.趨向平均值（DirectionalMovementIndex；DX）：（7）（2-4.14）（2-4.15）（2-4.16）6.趨向平均線（AverageDirectionalMovementIndex；ADX）：（8）（2-4.17）7.趨向平均線評(píng)估值（ADXR）：（9）（2-4.19）8.K線：（10）（2-4.20）（2-4.21）其中，表當(dāng)日收盤(pán)價(jià)；表九日內(nèi)的最低價(jià)；表九日內(nèi)的最高價(jià)。9.D線：（11）（2-4.22）10.移動(dòng)平均線（MovingAverage；MA）：（12）（2-4.23）（13）（2-4.24）（14）（2-4.25）（15）（2-4.26）（16）（2-4.27）（17）（2-4.28）其中為每日的收盤(pán)價(jià)。11.量化陰陽(yáng)線（QuantativeCandleStick；Qstick）：（18）（2-4.29）（19）（2-4.30）（20）（2-4.31）其中，為日收盤(pán)價(jià)；為日開(kāi)盤(pán)價(jià)。12.乖離率（BIAS）：（21）（2-4.32）（22）（2-4.33）（23）（2-4.34）其中，為日開(kāi)盤(pán)價(jià)。13.動(dòng)量指標(biāo)（Momentum；MTM）：（24）（2-4.35）其中，；。14.振蕩指標(biāo)（Oscillator；OSC）：（25）（2-4.36）其中，；。15.相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)（RelativeStrengthIndex；RSI）：（26）（2-4.37）（27）（2-4.38）（28）（2-4.39）16.隨機(jī)相對(duì)強(qiáng)弱指標(biāo)（StochRelativeStrengthIndex；StochRSI）：（29）12日（2-4.40）其中，為值九日內(nèi)最高值；為值九日內(nèi)最低值。17.動(dòng)量振蕩指標(biāo)（ChandeMomentumOscillator；CMO）：（30）（2-4.41）（31）（2-4.42）（32）（2-4.43）18.威廉指標(biāo)（WilliamsOverbought/OversoldIndex；WMS%R）：（33）（2-4.44）其中，為9日內(nèi)最高價(jià)；為9日內(nèi)最低價(jià)；為當(dāng)日收盤(pán)價(jià)。19.逆勢(shì)操作系統(tǒng)（CDP）：（2-4.45）（34）（2-4.46）（35）（2-4.47）（36）（2-4.48）（37）（2-4.49）其中，AH為最高值；NH為近高值；NL為近低值；AL為最低值；為前一日最高價(jià)減最低價(jià)；H為當(dāng)日最高價(jià)；L為當(dāng)日最低價(jià)；C為當(dāng)日收盤(pán)價(jià)。20.買賣氣勢(shì)指標(biāo)（AR）：（38）（2-4.50）其中，為日最高價(jià)；為日最低價(jià)；為日最低價(jià)。21.買賣意愿指標(biāo)（BR）：（39）（2-4.51）其中，為日最高價(jià)；為日最低價(jià)；為日收盤(pán)價(jià)。〈二〉量的技術(shù)指標(biāo)22.平均成交量：（40）6日平均成交量＝（2-4.52）（41）10日平均成交量＝（2-4.53）（42）12日平均成交量＝（2-4.54）（43）24日平均成交量＝（2-4.55）（44）30日平均成交量＝（2-4.56）（45）72日平均成交量＝（2-4.58）其中，為日成交量。23.修正的能量潮（OBV）：（46）（2-4.59）其中，為日最高價(jià)；為日最低價(jià)；為日收盤(pán)價(jià)；為日成交量。24.量強(qiáng)弱指標(biāo)（VolumeRatio；VR）：（47）（2-4.60）其中，為日股價(jià)上漲時(shí)成交值；為日股價(jià)下跌時(shí)成交值；為日股價(jià)平盤(pán)時(shí)成交值；25.每一加權(quán)股價(jià)指數(shù)點(diǎn)數(shù)的成交值（TotalAmountPerWeightedStockPriceIndex；TAPI）：TAPI＝每日成交總值（百萬(wàn)元）÷每日發(fā)行量加權(quán)股價(jià)指數(shù)（點(diǎn)數(shù)）（48）（2-4.61）26.江波分析法：（49）每筆買進(jìn)張數(shù)＝委托買進(jìn)張數(shù)÷委托買進(jìn)筆數(shù)（2-4.62）（50）每筆賣出張數(shù)＝委托賣出張數(shù)÷委托賣出筆數(shù)（2-4.63）（51）每筆成交張數(shù)＝成交總張數(shù)÷成交總筆數(shù)（2-4.64）〈三〉市場(chǎng)寬幅技術(shù)指標(biāo)27.上漲或下跌股票家數(shù)漲跌比率（AdvanceDeclineRatio；ADR）：（52）（2-4.65）28.騰落指標(biāo)（AdvanceDeclineLine；ADL）：（53）今日累積ADL值＝前一日累積ADL值＋每日股票上漲家數(shù)－每日股票下跌家數(shù)（2-4.66）29.阿姆斯指數(shù)（ARMSIndex；AI）：（54）（2-4.67）其中，代表上漲家數(shù)；代表下跌家數(shù)；上漲成交張數(shù)；代表下跌成交張數(shù)。30.股市趨動(dòng)指標(biāo)（StockMarketThrust；MT）：（55）當(dāng)日（2-4.68）（56）累積＝前一日累積+當(dāng)日（2-4.69）其中，代表上漲家數(shù)；代表下跌家數(shù)；上漲成交張數(shù)；代表下跌成交張數(shù)。31.驅(qū)動(dòng)振蕩指針（ThrustOscilltor；TO）：（57）（2-4.70）其中，代表上漲家數(shù)；代表下跌家數(shù)；上漲成交張數(shù)；代表下跌成交張數(shù)。32.買超賣超指標(biāo)（OverBuy/OverSell；OBOS）：（58）=10日內(nèi)股票上漲累計(jì)家數(shù)－10日內(nèi)股票下跌累計(jì)家數(shù)（2-4.71）33.心理線（PsychologicalLine；PSY）：（59）＝（13日內(nèi)上漲天數(shù)合計(jì)數(shù)÷13）×100（2-4.72）〈四〉其它技術(shù)指標(biāo)34.（60）今日融資余額金額：35.（61）今日融券剩余張數(shù)：參、將類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)用于股票預(yù)測(cè)之相關(guān)文獻(xiàn)一、國(guó)外學(xué)者研究〈一〉HalbertWhite之研究（1988）選取IBM普通股，用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)每日?qǐng)?bào)酬率，經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)訓(xùn)練后其預(yù)測(cè)能力并不準(zhǔn)確，其主要原因是網(wǎng)絡(luò)陷入局部最小值，無(wú)法跳脫，所以，預(yù)測(cè)能力相當(dāng)差?！炊礢choneburg之研究（1990）以感知機(jī)及倒傳遞兩種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行預(yù)測(cè)，發(fā)現(xiàn)使用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于短期股價(jià)預(yù)測(cè)尚可達(dá)90%之高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。〈三〉TakashiKimotoandAsakawaKazuo之研究（1990）依據(jù)四個(gè)獨(dú)立的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)仿真的結(jié)果，以日經(jīng)指數(shù)作為研究目標(biāo)，輸入變量為乖離率曲線、成交量、利率、匯率、紐約道瓊指數(shù)等數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，輸出為預(yù)測(cè)股價(jià)指數(shù)，結(jié)果顯示，運(yùn)用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式獲得高額報(bào)酬遠(yuǎn)較利用回歸分析模式所得的結(jié)果為佳。〈四〉Ken-ichiKamijoandTanigawaTetsuji之研究（1990）運(yùn)用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)辨識(shí)日本股價(jià)K線圖，主要是再辨識(shí)三角K線圖以找出股價(jià)變動(dòng)趨勢(shì)，經(jīng)過(guò)15組訓(xùn)練范例的學(xué)習(xí)后，運(yùn)用16組測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)試驗(yàn)，結(jié)果在16組測(cè)試數(shù)據(jù)中共可辨識(shí)15組，其正確率高達(dá)93.8%。〈五〉MarkB.Fishman,DeanS.Barr,WalterJ.Loick之研究（1991）利用9日SD值，9日SK值，18日ADX值，18日MACD值，當(dāng)日S&P500指數(shù)及當(dāng)日S&P和5日前指數(shù)之差異等六項(xiàng)輸入值進(jìn)行預(yù)測(cè)S&P500指數(shù)，其網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，經(jīng)過(guò)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)后雖可以預(yù)測(cè)指數(shù)漲跌，但其預(yù)測(cè)誤差有逐步增加的趨勢(shì)?！戳礢.Margarita之研究（1991）運(yùn)用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及遺傳算法分析股票市場(chǎng)，希望能運(yùn)用類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建構(gòu)一個(gè)能夠提供投資者較佳投資策略的模式?！雌摺礩.YoonandJ.Swales之研究（1991）以四層的倒傳遞網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)對(duì)于股票價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)，且將預(yù)測(cè)結(jié)果和MDA（MultipleDiscriminantAnalysis）進(jìn)行比較，結(jié)果發(fā)現(xiàn)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)表現(xiàn)較佳?！窗恕礜oriaBabaandKozakiMotokazu之研究（1992）使用15個(gè)輸入神經(jīng)元，二層隱藏層及一個(gè)輸出神經(jīng)元來(lái)建構(gòu)預(yù)測(cè)日本股價(jià)趨勢(shì)的類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而且發(fā)現(xiàn)如過(guò)在學(xué)習(xí)訓(xùn)練前分成上漲趨勢(shì)數(shù)據(jù)和下跌趨勢(shì)數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)有較好的準(zhǔn)確率，但趨勢(shì)如果決定錯(cuò)誤那將會(huì)使預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率下降?！淳拧礕ia-ShuhJang,FeipeiLaiandTai-MingParng之研究（1993）利用一個(gè)21個(gè)輸入神經(jīng)元，11個(gè)隱藏神經(jīng)元和一個(gè)輸出神經(jīng)元的倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并運(yùn)用雙重調(diào)整結(jié)構(gòu)來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)法則，使網(wǎng)絡(luò)能自動(dòng)合成解決問(wèn)題，來(lái)預(yù)測(cè)臺(tái)灣股票指數(shù)漲跌的趨勢(shì)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在預(yù)測(cè)準(zhǔn)確上，較固定結(jié)構(gòu)倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)要好約40﹪～51﹪。〈十〉KryzanowskiLawrence,GallerMichaelandDavidW.Wright之研究（1993）以公司的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)作為輸入數(shù)據(jù)，而公司股價(jià)漲跌相對(duì)于整體市場(chǎng)股價(jià)漲跌表現(xiàn)較好或較壞做為輸出數(shù)據(jù)，經(jīng)由類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)歷史數(shù)據(jù)輸入和輸出關(guān)系后，在利用此關(guān)系來(lái)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)預(yù)測(cè)率高達(dá)72﹪。〈十一〉GencayRamazan之研究（1996）運(yùn)用平均移動(dòng)法則當(dāng)作類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)判斷股票買進(jìn)賣出的指標(biāo)，并在長(zhǎng)期移動(dòng)平均線與短期移動(dòng)平均線接近時(shí)，設(shè)一區(qū)間，避免因股價(jià)波動(dòng)造成買進(jìn)賣出訊號(hào)誤判。以AR，GARCH-M兩種線性模式和倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非線性模式進(jìn)行預(yù)測(cè)，結(jié)果非線性倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模式預(yù)測(cè)能力較好?！词礙aiFuandWenhuaXu之研究（1997）利用遺傳算法訓(xùn)練類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并以上海股價(jià)指數(shù)為預(yù)測(cè)目標(biāo)，結(jié)果顯示遺傳算法配合類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)于短期股價(jià)預(yù)測(cè)有很好的預(yù)測(cè)效果。二、國(guó)內(nèi)學(xué)者研究〈一〉潘曉駿（民國(guó)84年）使用倒傳遞網(wǎng)絡(luò)配合網(wǎng)絡(luò)修剪來(lái)進(jìn)行股票價(jià)格預(yù)測(cè)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)輸出神經(jīng)元使用漲跌幅配合濾嘴法，比使用FK值的方法在網(wǎng)絡(luò)修剪前有高出15.3﹪之超額報(bào)酬；而網(wǎng)絡(luò)平均縮減為69.46﹪時(shí)，有高出16.69﹪的超額報(bào)酬，比網(wǎng)絡(luò)修剪前高出1.28﹪，若考慮手續(xù)費(fèi)及交易稅仍有9.08﹪之超額報(bào)酬，而考慮融資券時(shí)也可產(chǎn)生11.74﹪之超額報(bào)酬?！炊挡碳挝模駠?guó)85年）利用技術(shù)指針做為模糊類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入值而用來(lái)預(yù)測(cè)股價(jià)的漲跌幅，研究發(fā)現(xiàn)，股價(jià)預(yù)測(cè)模糊類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兼具類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和模糊理論解決語(yǔ)意模糊的優(yōu)點(diǎn)，且具有相當(dāng)?shù)姆€(wěn)健性、正確性、可更新性及解釋能力。模糊類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)修剪后較倒傳遞類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)平均準(zhǔn)確率高出49﹪?！慈低醮后希駠?guó)85年）使用十項(xiàng)技術(shù)指針作為網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)，而輸出值即是預(yù)測(cè)股價(jià)六日、十二日、十八日后的漲跌情形，研究結(jié)果，以漸進(jìn)交易策略，在類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)部分，年獲利率有百分之十三以上，而復(fù)回歸部分，年獲利率有百分之八以上，其獲利能力相當(dāng)明顯?！此摹迭S永成（民國(guó)86年）將模糊類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)非量化因素之預(yù)測(cè)趨勢(shì)值配合技術(shù)分析之量化因素，先經(jīng)由遺傳算法求出模糊類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元間連結(jié)權(quán)重值，再用來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而得到智能型預(yù)測(cè)系統(tǒng)，其預(yù)測(cè)結(jié)果得到3.86﹪的預(yù)測(cè)均方誤差，77.57﹪的買賣點(diǎn)明顯率，與超越大盤(pán)2.14倍的投資報(bào)酬率績(jī)效，對(duì)股市預(yù)測(cè)更具準(zhǔn)確性與敏銳性?！次濉禇钬S松（民國(guó)86年）整合類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與模糊理論建立一個(gè)通用型信息篩選算法，篩選出重要之決策變量，減少信息使用量，降低信息搜集成本，仍能達(dá)到相同或相似的決策結(jié)果。研究結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)輸入變量由13個(gè)縮減為10個(gè)，而其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率為57.5﹪和一般為篩選信息所得預(yù)測(cè)率55﹪至65﹪之間相差不大，唯其可以減少信息搜集及處理的時(shí)間和成本?！戳等~榮明（民國(guó)86年）透過(guò)因特網(wǎng)擷取證券市場(chǎng)每小時(shí)成交價(jià)量數(shù)據(jù)，經(jīng)由倒傳遞網(wǎng)絡(luò)模式分析個(gè)股日內(nèi)價(jià)量關(guān)系，進(jìn)一步預(yù)測(cè)個(gè)股十一時(shí)至十二時(shí)價(jià)格變化幅度。研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，實(shí)際變化幅度差距不超過(guò)1﹪的情形下，如果包含大盤(pán)指數(shù)一起預(yù)測(cè)共二十種標(biāo)的，其平均預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率達(dá)69.4﹪，但如果不包含大盤(pán)指數(shù)預(yù)測(cè)，則十九種標(biāo)的股票整體預(yù)測(cè)準(zhǔn)