运用浑沌理论於N日预测与发掘交易讯号之研究

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1、運用渾沌理論於N日預測與發掘交易訊號之研究洪朝富真理大學資管系廖庸盛真理大學資管系陳冠儒真理大學資管系摘要許多研究將人工智慧應用於股價時間序列之研究，得到不錯的投資報酬，其中Hsieh將渾沌理論引入來分析時間序列，證明股價時間序列屬於低維度渾沌，而Kumer&Tan更提出結合類神經網路及渾沌分析來做股價預測的交易系統o針對股價時間序列渾沌規則分析，發現此一方法在1天的股價預測上有最佳成效，但是在N天的預測上因為連續的預測會累積誤差導致預測的精確度欠佳。而本研究便是以Kumer&Tan提出的交易系統為基礎，以平行演算

2、法改進N天的預測，並使用學習效果更佳的遺傳程式規劃來做學習。平行演算法分為兩階段，階段一藉由碎形自我相似性產生獨立的N個副碎形時間序列並學習其預測函數，產生下一個預測值，階段二為合併所有副碎形預測值產生N天預測序列並去學習合併的時間序列，產生最終預測值，此合併學習可預測N天並且能降低N天預測誤差，並且希望能有效控制誤差，使得在交易系統能找到有效的交易的訊號。關鍵詞：渾沌理論、遺傳程式規劃、碎形、股價預測、交易系統1•緒論1.1研究動機近年來由於台灣股票市場對於外資的限制逐漸解除及被列入摩根史坦利新興市場指數後,使得

3、國內證券市場加速國際化及自由化；隨著這些搭施的發酵及世界經濟情勢摘要許多研究將人工智慧應用於股價時間序列之研究，得到不錯的投資報酬，其中Hsieh將渾沌理論引入來分析時間序列，證明股價時間序列屬於低維度渾沌，而Kumer&Tan更提出結合類神經網路及渾沌分析來做股價預測的交易系統o針對股價時間序列渾沌規則分析，發現此一方法在1天的股價預測上有最佳成效，但是在N天的預測上因為連續的預測會累積誤差導致預測的精確度欠佳。而本研究便是以Kumer&Tan提出的交易系統為基礎，以平行演算法改進N天的預測，並使用學習效果更佳的

4、遺傳程式規劃來做學習。平行演算法分為兩階段，階段一藉由碎形自我相似性產生獨立的N個副碎形時間序列並學習其預測函數，產生下一個預測值，階段二為合併所有副碎形預測值產生N天預測序列並去學習合併的時間序列，產生最終預測值，此合併學習可預測N天並且能降低N天預測誤差，並且希望能有效控制誤差，使得在交易系統能找到有效的交易的訊號。關鍵詞：渾沌理論、遺傳程式規劃、碎形、股價預測、交易系統1•緒論1.1研究動機近年來由於台灣股票市場對於外資的限制逐漸解除及被列入摩根史坦利新興市場指數後,使得國內證券市場加速國際化及自由化；隨著這

5、些搭施的發酵及世界經濟情勢的改變，股票市場將受到相當程度的衝擊，一旦股票報酬波動幅度超過投資人所能預期或掌握的範圍時,投資人將置身於巨大的風險下。因此如何預測股價的波動情形，成爲許多股市參與者的關注。目前已有許多學者專家透過各類分析預測模型與方法，期望能從中找出股價未來的走勢。其一爲Engle(1982)所提出的自我回歸條件異質變異(autoregressiveconditionalHeteroskedasticityARCH)模型爲金融市場的資產價格經常具有自我相關或是異質變異的情形。另一爲因電腦技術的快速發展，

6、使得運算技術人幅提昇，因此許多學者便開始探討將軟性計算與人工智慧應用在財務領域的可行性。許多學者透過軟性計算與人工智慧在時間序列預測的硏究，皆獲得相當不錯的結果，這可說明山軟性計算與人工智慧有利於發掘出較爲複雜的規則(黑盒認知)。然而在這些硏究存有一個問題，即是未能得知資料是否具有規則性，因此Kumar與Tan(1999)[Kumar&Tan,1999]的硏究給予相當重要的啓發，他們認爲透過渾沌分析確認資料擁有介於線性與隨機問穩定的渾沌規則，並藉由類神經網路(ArtificialNeuralNetwork)學習此渾

7、沌規則，發現可獲得比傳統類神經網路有更高的預測準確度，由此可知藉由渾沌分析，可以有效的幫助了解資料隱含的非隨機(non-randomness)^徵並用於預測(渾沌認知)。且Hsieh學者證實了股價時間序列是屬於低維決定性渾沌，因此，使得透過渾沌用以分析時間序列中的渾沌規則並用於預測爲一適當的方式。但藉由N.G.Pavlidis(2005)[N.G.Pavlidis,D.K.Tasoulis,M.N.Vrahatis,2005]的硏究中亦發現雖然透過類神經網路學習渾沌規則用以預測is可冇非常不錯的預測成效，但於N日的

8、預測成效上卻不見顯著的成果，主要的原因在於N日預測將帶有相當大的時間變化成份存在，因此，使得預測時將遭逢誤差累積效果的問題出現。所以說在硏究N日預測時將是討論如何使得於N日預測能夠解決或避免誤差累積效果的出現，並且能在此複雜不確定性的時間序列屮挖掘買賣訊號，也成爲了相當重要的問題。1.2研究目的本硏究希望建立一套「利用渾沌理論開發出來的N日前預測及挖掘交易訊