配對交易與機器學習在台灣股票市場之應用 | 配對交易
共整合 ； 配對交易 ； 布林通道 ； 類神經網路 ； 投資組合 ； Cointegration ； Pairs trading ； Bollinger band ； Neural network ； Portfolio.隨時查．隨時看，你的隨身圖書館已上線!立即使用DOI是數位物件識別碼（DigitalObjectIdentifier）的簡稱，為物件在網路上的唯一識別碼，可用於永久連結並引用目標物件。
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如以DOI號為10.5297/ser.1201.002的文獻為例，此文獻的永久連結便是：http://dx.doi.org/10.5297/ser.1201.002。
日後不論出版單位如何更動此文獻位置，永久連結所指向的位置皆會即時更新，不再錯失重要的研究。
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來源資料政治大學金融學系學位論文碩士班/2018年金融壓力事件預警模型：類神經網路、支援向量機與羅吉斯迴歸之比較以循環神經網路信號建構交易策略外匯報酬之利差、動能及價值交易策略成因分析避險資產VIX改善股市交易短期擇時能力零息可贖回債券商品定價:三元樹與最小平方蒙地卡羅方法之比較市場因子於倒傳遞類神經網路對信用評等之影響增強式學習建構臺灣股價指數期貨之交易策略匯率類店頭衍生性商品集中結算:目標可贖回遠期契約評價模式與保證金計算共同基金投資組合配置基於三戰二勝的績效持續基於公開新聞資訊的違約預警模型商學院>金融學系社會科學>財金及會計學書目管理工具書目匯出加入收藏E-mail給朋友列印書目相關連結問題回報查詢館藏目前無全文，華藝徵求您的同意授權。
我要授權配對交易與機器學習在台灣股票市場之應用ApplicationsofPairsTradingandMachineLearninginTaiwanStockMarket徐瑀暄,碩士 指導教授：林士貴;蔡瑞煌 繁體中文DOI：10.6814/THE.NCCU.MB.025.2018.F06共整合；配對交易；布林通道；類神經網路；投資組合；Cointegration；Pairstrading；Bollingerband；Neuralnetwork；Portfolio分享到摘要│參考文獻(20)│文章國際計量摘要〈TOP〉本研究根據Vidyamurthy(2004)以及後續相關文獻所提出的統計套利配對交易方法對台灣股票市場進行實證研究。
本文使用的模型為EngleandGranger(1987)提出的二階段共整合檢定。
我們利用上述模型檢定台灣股票，找出具共整合性質之股票配對，利用技術指標－布林通道找出價格異常的時間點進行交易，建構配對交易投資組合；本研究進一步將類神經網路模型加入，用於預測共整合殘差走勢，建構類神經網路結合布林通道之配對交易策略並建構投資組合。
實證結果顯示和AvellanedaandLee(2010)結果相同，市場上確實存在市場中立性的報酬，且兩個策略的投資組合皆有優於大盤的績效和穩健性；此外類神經網路確實有幫助我們減少進場次數提高勝率，並且使投資組合的最大虧損下降，但也因此降低了投資組合的總報酬。
並列摘要〈TOP〉ThispaperusedthestatisticarbitragepairstradingmethodaccordingtoVidyamurthy(2004)andotherpapersbasedonthisbook.ThispaperfollowedpaperstoconductempiricalresearchonTaiwanstockmarket.Themodelsusedinthispaperistwo-stepscointegrationtestthatproposedbyEngleandGranger(1987).WetestedTaiwanstocksthroughtheabovemodelstotestcointegration,andfindtheinvestablepairs.Afterfindingoutinvestablepairs,we
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來源資料政治大學金融學系學位論文碩士班/2018年金融壓力事件預警模型：類神經網路、支援向量機與羅吉斯迴歸之比較以循環神經網路信號建構交易策略外匯報酬之利差、動能及價值交易策略成因分析避險資產VIX改善股市交易短期擇時能力零息可贖回債券商品定價:三元樹與最小平方蒙地卡羅方法之比較市場因子於倒傳遞類神經網路對信用評等之影響增強式學習建構臺灣股價指數期貨之交易策略匯率類店頭衍生性商品集中結算:目標可贖回遠期契約評價模式與保證金計算共同基金投資組合配置基於三戰二勝的績效持續基於公開新聞資訊的違約預警模型商學院>金融學系社會科學>財金及會計學書目管理工具書目匯出加入收藏E-mail給朋友列印書目相關連結問題回報查詢館藏目前無全文，華藝徵求您的同意授權。
我要授權配對交易與機器學習在台灣股票市場之應用ApplicationsofPairsTradingandMachineLearninginTaiwanStockMarket徐瑀暄,碩士 指導教授：林士貴;蔡瑞煌 繁體中文DOI：10.6814/THE.NCCU.MB.025.2018.F06共整合；配對交易；布林通道；類神經網路；投資組合；Cointegration；Pairstrading；Bollingerband；Neuralnetwork；Portfolio分享到摘要│參考文獻(20)│文章國際計量摘要〈TOP〉本研究根據Vidyamurthy(2004)以及後續相關文獻所提出的統計套利配對交易方法對台灣股票市場進行實證研究。
本文使用的模型為EngleandGranger(1987)提出的二階段共整合檢定。
我們利用上述模型檢定台灣股票，找出具共整合性質之股票配對，利用技術指標－布林通道找出價格異常的時間點進行交易，建構配對交易投資組合；本研究進一步將類神經網路模型加入，用於預測共整合殘差走勢，建構類神經網路結合布林通道之配對交易策略並建構投資組合。
實證結果顯示和AvellanedaandLee(2010)結果相同，市場上確實存在市場中立性的報酬，且兩個策略的投資組合皆有優於大盤的績效和穩健性；此外類神經網路確實有幫助我們減少進場次數提高勝率，並且使投資組合的最大虧損下降，但也因此降低了投資組合的總報酬。
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常見投資理財問答
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