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應用類神經網路於臺灣期貨指數極短線走勢行為知識發現

為了解決台期指夜盤的問題，作者林益民 這樣論述：

臺灣交易市場為提供投資人更即時資訊並符合市場需求，臺灣證券交易所於民國100年元月17日將指數與成交及委託統計資訊揭露頻率由現行的1分鐘縮短為15秒，與亞洲地區交易所接軌。本研究提出以倒傳遞類神經網路架構，搭配技術分析指標，學習臺灣加權指數期貨日內極短線的趨勢行為，嘗試找出市場的知識規則，建立極短線趨勢預測模型。在極短線下，交易時常處於盤整期或是微小跳動，本研究為了克服此問題，提出資料平滑化和過濾盤整期資料兩個資料處理的方法，嘗試增進倒傳遞類神經網路的學習效果。由實驗結果得知，在極短線時資料蘊含的知識量不足，若輔以的額外的資料前處理方法，資料平滑化和過濾盤整期資料，可以得到較高的準確率和獲利

能力。