以時間卷積網路結合長短期記憶模型預測股價：臺股預測實證

Kuo-Lun Hsiao; Bo-Chen Liu; Po-Chun Tsai

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DOI 是数位物件识别码（ D igital O bject I dentifier ）的简称，
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引用含有DOI的文献

有DOI的文献在引用时皆应同时引用DOI。若使用APA、Chicago以外未规范DOI的引用格式，可引用DOI永久连结。

DOI可强化引用精确性、增强学术圈连结，并给予使用者跨平台的良好使用经验，目前在全世界已有超过五千万个对象申请DOI。如想对DOI的使用与概念有进一步了解，请参考（）。

ACI:

数据来源：Academic Citation Index，简称ACI

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五年影响指数（5-Year Impact Factor）：某一期刊前五年所出版的文章在当年度的平均被引用次数。

公式：（前五年发表论文在统计年的被引用次数）÷（前五年论文产出论文总篇数）

例如：A期刊2017年之五年影响指数

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为提供读者最前线之学术资讯，于期刊文献获同意刊登后、纸本印制完成前，率先于网路线上发表之文章即为预刊文章。预刊文章尚未有卷期、页次及出版日期资讯，但可藉由DOI号识别。 DOI号是文献的数位身份证字号，不论预刊或正式出版皆不会改变，读者可点击DOI连结，或于DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」连结到文献目前最新版本。

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doi:DOI 号

来源数据

P177 - 207

基础与应用科学 > 资讯科学
社会科学 > 管理学

DOI： 10.6382/JIM

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以时间卷积网路结合长短期记忆模型预测股价：台股预测实证

Predicting Stock Prices by Combining Long- and Short-Term Memory with Time Convolutional Networks: An Empirical Study on the Stocks in Taiwan

萧国伦(Kuo-Lun Hsiao) ；刘柏辰(Bo-Chen Liu) ；蔡泊均(Po-Chun Tsai)

资讯管理学报； 31 卷 2 期 (2024 / 04 / 30) ， P177 - 207

繁体中文;英文

股票预测；深度学习；时间卷积网路（TCN）；长短期记忆（LSTM）； Stock prediction ； Deep learning ； Temporal Convolutional Network (TCN) ； Long Short-Term Memory (LSTM)

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摘要 │ 参考文献 (57) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Predicting stock prices has always been a challenging task due to the multitude of factors that can influence them. Adding too many features can make the model overly complex, so identifying key features is crucial for accuracy. In the field of stock price prediction, many studies have shown that Long Short-Term Memory (LSTM) models perform well. Similarly, the Temporal Convolution Network (TCN) has achieved good results in time series research. Therefore, this study combines LSTM and TCN models and compares them with RNN-LSTM, CNN-LSTM, and LSTM models for stock price prediction using various loss functions. The results indicate that the proposed TCN-LSTM model performs better than the other models. This study not only tested the proposed method with historical data sets but also validated it through day trading. The TCN-LSTM model proposed in this study outperforms the LSTM model in predicting stock prices during large price trend fluctuations, making it more suitable for active stocks with high hedging volume. These findings can contribute to the field and inspire practitioners in related fields.

参考文献 ( 57 ) 〈TOP〉

郝沛毅,欧仁彬,黄天受,林振颖,吴建生(2018)。透过新闻文章预测股价涨跌趋势－结合情绪分析、主题模型与模糊支持向量机。资讯管理学报，25(4)，363-396。
连结：
郝沛毅,龚千芬(2022)。融合深度神经网路与深层模糊孪生支持向量机於股价预测。资讯管理学报，29(4)，303-333。
连结：
陈振东,谢政翰(2019)。应用机器学习与模糊推論於股价涨跌预测之研究。资讯管理学报，26(2)，153-178。
连结：
游腾芳,何怡满(2022)。台湾股市涨停次日之当冲绩效分析。辅仁管理评论，29(3)，1-27。
连结：
Agrawal, J.,Chourasia, V. S.,Mittra, A. K.(2013).State-of-the-art in stock prediction techniques.International Journal of Advanced Research in Electrical, Electronics and Instrumentation Energy,2,1360-1366.

国际计量

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