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基於多重串流長短期記憶神經網路運用於台灣指數期貨交易之研究

為了解決股票買賣手續費計算機的問題，作者游雯仲 這樣論述：

本論文提出一個以多重串流長短期記憶神經網路運用於臺灣指數期貨交易的交易模型，測試期間為2014年至2019年，透過每年更新神經網路權重，多次重新訓練驗證模型，驗證所提出之多重串流長短期記憶神經網路模型於多頭及空頭市場投資成效。研究結果顯示，基於組合式分類器設計之多重串流長短期記憶神經網路，可學習資料中不同的分類特性，因此，在包含手續費與滑價的情況下，最大回撤(Maximum Drawdown)以及夏普指數(Sharp Rate)皆優於卷積神經網路以及單層長短期記憶神經網路模型。