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適應性學習模型應用於銅價預測

為了解決USD vs rmb的問題，作者楊仁瀚 這樣論述：

銅在工業生產過程中扮演著不可或缺的工業原料之一，其價格變動的掌握對於相關的工業計劃與參與者來說至關重要。由於銅價的波動型態經常隨著時間推移而有所變化，往往會造成開發出的預測模型無法有效因應。為了因應銅價的變動特性，在本篇研究中除了檢驗出銅價具有結構性變化的特性並提出適應性學習型預測模型 (ALFM) 在動態變化的環境中學習。因爲結構性轉變在文獻中被證實與概念飄移在本質上存在著相近概念，所以本研究所提出之預測模型中除了加入移動窗口機制來因應銅價背後所存在的概念飄移與結構性轉變，並於自適應單隱藏層前饋神經網路 (ASLFN) 中設計序列型學習 (SS) 機制，以因應類神經網絡在學習具有複雜擬合函

數資料時常面臨到梯度消失與擬合過度之問題。由於 SS 機制是本研究中首次提出，因此其有效性有必要被加以驗證，我們使用長江有色金屬網的銅現貨價進行實驗。實驗結果除了驗證 ALFM 中 SS 機制是有效的之外，即 SS 機制當中的模組安排皆為必要，同時 SS 機制也被證實可以有效解決自適應單隱藏層前饋神經網路所遭遇梯度消失與擬合過度之問題。在所提出的預測模型中移動窗口機制與 SS 機制皆有助於提高預測能力，這使得所提出的 ALFM 比文獻中的其他工具有更好的預測結果，而且訓練時間是可以被接受的。最後，在與文獻中所使用的工具（如：SARIMA、SLFN、SVR、RNN、LSTM 以及 GRU）相比後

，可以發現 ALFM 具有更好的預測結果。

股票，金融資產和市場影響的價格信息實證分析：實證解析自計量經濟學面板數據和人工智能模型

為了解決USD vs rmb的問題，作者周克行 這樣論述：

在瞬息萬變的交易市場中，信息化一直是投資者和學者關注的焦點。隨著越來越多的投資者進入市場，並越來越強調定期進行公司治理，這使得新聞所喚起的股票信息和投資者情緒對研究變得越來越有價值。第一篇研究遵循 Roll (1988)的方法，調查股票價格信息是否影響債務比率並形成對台灣股票市場的監督作用。根據 Morck, Yeung, and Yu (2000)的研究中，台灣市場在價格同步性中排名前三位，因此我們以台灣市場為背景，以價格信息來檢驗債務比率，以檢查價格的透明變化和市場效率。結 果表明，更高的透明度和開放性對市場具有積極意義。在第二篇中，我們直接使用人工智能從公共互聯網網站捕獲新聞進行自然語

言處理，以比特幣為標地證明順序信息到達假設及混合分佈假設。簡言之、本研究的創新貢獻是利用文字探勘及大數據� ��法取得新聞文章資料 在導入人工資慧模型計算及量化新聞情緒數據取代交易量，使得研究可以用真正的消息面指標數據以便探討其與報酬波動度的關係，從而深入探討比較兩個財金學說假設 SIAH 及 MDH) 在比特幣的預估可行性。 這樣的做法可以彌補過去研究缺乏消息面指標數據的文獻缺口 為投資人及政策制定者 及學術界提供更大的啟發及未來研究的作用。