以平行基因演算法於Hadoop平台上建立投資組合

陳立邦

doi:10.6840/cycu201700736

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以平行基因演算法於Hadoop平台上建立投资组合

Using Parallel Genetic Algorithm to Create a Stock Portfolio on Hadoop Platform

陈立邦 , 硕士　　导师：李国诚;李彦贤　　

繁体中文 DOI： 10.6840/cycu201700736

巨量资料； Hadoop ；基因演算法；技术指标；投资组合； Big data ； Hadoop ； parallel genetic algorithm ； technical indicator ； investment combination

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摘要 │ 参考文献 (60) │ 国际计量

摘要〈TOP〉

并列摘要〈TOP〉

Due to economic depression and the expansion of Asia Pacific Finance, more and more people start to learn the concept of investment about financial management. On account of financial market and the diversity of investment tools, the investors are facing more complicate investment environment. It is very difficult to choose the effective investment targets. In addition, with the development of internet, big data is accumulated and requires novel algorithms to analyze the data. Therefore, the distributed frameworks such as “Hadoop” platform are widely used to approach these problems. This research focuses on the use of technical indicators on Taiwan stock market based on big date analysis. The system provides investors strategies by using distributed genetic algorithm on technical indicators. The recommended investment combination could help investors to distribute the risk of investment. The research is built on the distributed Hadoop framework to be able to process the huge transaction data and combine with technical indicators with parallel genetic algorithm. The findings also established an investment combination selecting model that supports investors without domain knowledge to make decisions. Through this model, the investors could input the preferences for the individual investment approaches, and system will calculate and select the recommended investment combinations as decision supports. To validate the proposed model, the Preliminary experiments are carried out and the results show the effectiveness of the system.

参考文献 ( 60 ) 〈TOP〉

Chaudhary, H., Yadav, D. K., Bhatnagar, R., & Chandrasekhar, U. (2015). MapReduce based frequent itemset mining algorithm on stream data. In 2015 Global Conference on Communication Technologies (GCCT) (pp. 598–603).
连结：
Dean, J., & Ghemawat, S. (2008). MapReduce: Simplified Data Processing on Large Clusters. Commun. ACM, 51(1), 107–113.
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Dino Kečo, A. S. (2012). Parallelization of genetic algorithms using Hadoop Map/Reduce. SOUTHEAST EUROPE JOURNAL OF SOFT COMPUTING, 1(2), 56–59.
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Han, J., Ishii, M., & Makino, H. (2013). A Hadoop performance model for multi-rack clusters. In 2013 5th International Conference on Computer Science and Information Technology (CSIT) (pp. 265–274).
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