複合式技術指標策略與台灣加權股價指數期貨之實證分析

Keng-Chieh Yang; Tzong-Huei Lin; Wen-Ping, Chao; Conna, Yang; I-Wen, Lin; Chieh-Yow ChiangLin

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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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每个DOI号前面加上「 http://dx.doi.org/ 」便成为永久网址。
如以DOI号为 10.5297/ser.1201.002 的文献为例，此文献的永久连结便是： http://dx.doi.org/ 10.5297/ser.1201.002 。
日后不论出版单位如何更动此文献位置，永久连结所指向的位置皆会即时更新，不再错失重要的研究。

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

台湾最大的引用文献资料库，目前收录台湾与港澳地区所出版的人文学、社会学领域学术期刊之书目资料与参考文献，总期刊量超过690种，每年定期公布收录期刊的影响指数(Impact Factor)等指标给大众，并提供专家学者与学术单位实用的计量与分析功能。

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

(A期刊2012-2016年发表论文在2017年的被引总次数)/(A期刊2012-2016年发表的论文总数)

什么是预刊文章？

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。

如何引用预刊文章？

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doi:DOI 号

来源数据

P153 - 176

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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复合式技术指标策略与台湾加权股价指數期货之实证分析

Analysis and Prediction on Multiple Technique Indexes Strategy for Taiwan Capitalization Weighted Stock Index

杨耿杰(Keng-Chieh Yang) ；林宗辉(Tzong-Huei Lin) ；赵文彬(Wen-Ping, Chao) ；杨孝康(Conna, Yang) ；林薏文(I-Wen, Lin) ；姜林杰佑(Chieh-Yow ChiangLin)

资讯管理学报； 31 卷 2 期 (2024 / 04 / 30) ， P153 - 176

繁体中文;英文

复合式技术指标；技术分析；交易策略； Stock prediction ； Deep learning ； Temporal Convolutional Network (TCN) ； Long Short-Term Memory (LSTM)

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摘要 │ 参考文献 (26) │ 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 ( 26 ) 〈TOP〉

龚千芬,郝沛毅(2022)。融合深度神经网路与深层模糊孪生支持向量机於股价。资讯管理学报，29(4)，303-333。
连结：
Brock, W.,Lakonishok, J.,LeBaron, B.(1992).Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns.The Journal of Finance,47(5),1731-1764.
Coles, A.,Hawkins, D.(2011).MIDAS Technical Analysis: A VWAP Approach to Trading and Investing in Today's Markets.New Jersey, USA:John Wiley & Sons.
Cowles, A. (1933). Can stock market forecasters forecast? Econometrica: Journal of the Econometric Society, 1(3), 309-324.
Durlauf, S.,Blume, L. E.(2016).The New Palgrave Dictionary of Economics.UK:Palgrave Macmillan.

国际计量

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