近年來經濟投資變成全世界普遍的個人生涯議題，在股市中的投資者不斷增加。幾乎所有的股市投資者都想要知道如何來正確的預測股票得價格，藉此來賺取差價。
逆值鐘曲線是採用「量」與「價」為資料考量來預測股價，但仍舊無法過濾不正確的訊息。因此本研究試著運用有效的電腦系統、模糊理論、倒傳遞類神經網路及模糊類神經網路來建立另一逆時鐘曲線的模型。
此系統使用大量的歷史資料，模擬出現實股票趨勢。在此過程將會顯示出股票買賣的時機點。
經實證分析，此系統的買賣策略比起逆時鐘曲線的買賣規則能賺取更多的利潤，同時減少交易次數，也更易於操作。

Since financial investment has become the most worldwide popular issue of a person’s life plan, the number of investors on stock market increases unlimitedly. With the extensive profits derived from the price difference of a stock, almost all of the stock investors want to know how to predict their stocks’ price accurately.
Although someone has claimed that anti-Clockwise which takes “price” and “volume” as its two primary data resources can somewhat predict stock price, it still cannot be perfectly to sort out inaccuracy information. Therefore, this study tries to set up a powerful computer system that cooperates with the concepts of Fuzzy Sets Theory, Back-Propagation Neural Network, Neuro-Fuzzy in order to build a modified model of anti-Clockwise.
The approach of the system uses a large number of history data to assimilate the reality that can consequently monitor the virtual stock trend. Through the processes, the system will show us the time that we should buy or sell stocks.
As a result, using the buy-and-sell strategy of the modified model can produce more profits as well as less trading frequency than the original anti-Clockwise. Moreover, it is convenient to use.

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