近年來，在財務領域中，有越來越多的人想藉助人工智慧系統來幫助我們做預測與處理最佳化的問題，而類神經網路與基因演算法為兩種最常見的處理系統，可幫助我們監控與做出適當的決策。而本文特別針對以上兩種系統，分別在不同的領域中，做出適當的應用。
在類神經網路方面，本文試圖結合配對交易來建構出一套能獲利的交易模式。由於在配對交易的部分，進出場時機的門檻值是影響獲利的一大重要關鍵，因此若能利用類神經網路輔佐我們的交易並預測適當的進出場時機，或許可提高我們的交易績效與報酬。
而在基因演算法的部分，由於此演算法的最主要功能是處理最佳化問題，因此本文試圖用基因演算法建構最佳化的投資組合，結果指出，利用此方法所得之投資組合在單位風險值的衡量之下，有較好的報酬表現。
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CHENGCHI/G0099352002 |
| Creators | 戴維志 |
| Publisher | 國立政治大學 |
| Source Sets | National Chengchi University Libraries |
| Language | 中文 |
| Detected Language | Unknown |
| Type | text |
| Rights | Copyright © nccu library on behalf of the copyright holders |
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