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類神經網路投資組合策略績效之實證研究：以台灣中型100電子股為例
盧嘉梧 國立臺北大學金融與合作經營學系助理教授（通訊作者）
林志軒 靜宜大學財務金融學系碩士；花王(台灣)股份有限公司業務主任
摘要
本研究以臺灣中型100成分股中之電子類股為樣本，採用技術分析指標以及三大法人買賣超數量之資訊，以類神經網路之方式預測未來股價，再以由平均數－變異數(mean-variance)法則決定資金配置權重；在樣本期間(2006~2010年)本研究之策略可達到334.1%之累積報酬率，年化報酬率亦高達34.13%；就Jensen, Treynor及Sharpe評鑑指標而言，本研究所採用之策略，均較其他同類型基金具有較大的風險溢酬。而不論在金融海嘯發生前至發生中(2006~2008年，空頭期)，或金融海嘯發生後(2009~2010年，多頭期)，本研究所採用之投資策略，確實比其他同類型基金具有較為優異的表現。