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以深度學習結合定期式投資策略之實證績效探討 — 以台積電為例

為了解決台積電配息2021日期的問題，作者張家瑜 這樣論述：

證交所於 2022 年 6 月公布了定期定額投資族群中最受歡迎的個股，由台積電榮獲寶座，顯示其在台灣股民心中的受歡迎程度。然定期定額在過去研究中，已被大量文獻實證並不是最有效利用資金投資的方法，因此哈佛大學 Edleson 教授在 1988 年提出了新的投資方式：定期定值法。該方法被後續學者證實能夠擁有更好的報酬率以及更低的買入成本，也陸續吸引更多學者加入不同的指標與模型進行改良，以尋求更好的投資報酬率。本研究以原有定期定值為基礎，進行了兩階段的實驗。第一階段以原有定期定值為基礎，加入 LSTM 模型預測月均價漲跌，提出了在上漲、下跌與平盤時，有三種級距的購買值，並分別回測五年、三年、兩年的

年化報酬率、總報酬率與每股平均成本，實證結果皆贏過原有的定期定值法；第二階段分別加入 KD、RSI、MACD 三種技術作為購買值判斷，觀察以 LSTM 改良的投資策略輔以該三種指標判斷後，能否有進一步的績效提升，結果發現僅 MACD 與 KD 指標能夠突破績效，MACD 突破的績效幅度最大，其次是 KD 指標，RSI 則會拉低報酬率。綜上述結果可知，針對台積電此檔標的，利用 LSTM 於定期定值的策略是可行的。