應用類神經網路於預測國外股價指數期約
本研究嘗試整合類神經網路與法則基礎（rule-based）系統技術，以建立S&P 500指數期貨的交易策略。本研究不同於先前研究之處有下列二方面：一、本研究採用法則基礎系統的方式提供神經網路的訓練範例；二、本研究以理解神經網路（Reasoning Neural Networks）取代後向傳導網路（Back propagation networks）以解決局部最小值與隱藏結點數未知的困境，而實證結果也顯示理解神經網路之表現優於後向傳導網路。首先，由期貨的日價格資料計算出十種技術分析指標值，用這些指標值來表示期貨市場內的各種可能狀況（case）。接著，我們提出FFM（Futures For...
| Main Authors: | , |
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| Language: | 英文 |
| Published: |
國立政治大學
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| Subjects: | |
| Online Access: | http://thesis.lib.nccu.edu.tw/cgi-bin/cdrfb3/gsweb.cgi?o=dstdcdr&i=sid=%22B2002002862%22. |