Applying Genetic Algorithms to the Optimization of Knowledge：an Example of Using the Technical Indicators of Taiwan Stock Market

Abstract

隨著資訊科技的日新月異，用以研判各種金融商品買賣時機交易系統，也日益繁多。 這多起因於在瞬息萬變的市場中，自動化的交易系統可以協助吾人掌握先機之故。在 過去，多數交易系統的知識庫是依據傳統的統計經濟模型所建立。而今日人工智慧領 域的長足發展，為吾人提供了更多的選擇。其中，基因演算法藉著極有效的空間搜尋 能力，能迅速將影響因子歸納出，因此頗適合用來作為交易策略知識的搜尋機制。 因此，本研究嘗試提出一個以基因演算法為核心架構之知識庫模組的建構系統。首先 ，將知識庫中的規則模組語法，加以定義；再藉由基因演算法的搜尋機制，從資料庫 中擷取影響投資決策的技術分析指標，透過系統模擬的過程加以運算，求得最佳的交 易策略知識。於是一個完整的交易系統模型便可以產生。 最後，由本研究的結果，可以結論出：以基因演算法來建構交易系統的知識庫，可以 有效的將關鍵的規則集納出。包括關鍵因子與規則集所需的參數，皆可一併求得。而 經過實際的模擬驗證後，由此產生的規則集，在獲利能力與風險管理的控制上，也都 有優異的表現。