摘要
近年來，由於投資風氣的盛行，股票價格的預測一直是投資中的一個重要的課題。而在從事股價預測時，運用移動平均線來作股價分析的葛蘭碧法則是最常見的方法之一。雖然以移動平均線配合葛蘭碧法則來從事股價預測具有一定的成效，但是並不能有效地過濾掉不正確的買賣訊號。因此本研究將利用現代強大電腦運算功能，結合模糊理論、倒傳遞類神經網路、 模糊化類神經網路的優點，配合葛蘭碧法則，發展出一套模糊類神經系統作為預測股市大盤及股票價格之工具。
本研究首先利用倒傳遞類神經網路經過大量的歷史資料之學習，以獲得一類似現實股價之線形，再運用模糊理論對於輸入變數及輸出變數，定義出二者間的關係及模糊推理邏輯，並透過大量的歷史資料利用類神經網路加以學習、歸納，進而發展出一套能結合時間點與股價趨勢以發出買賣訊號的模糊類神經系統。
在投資績效的實證上，本文所建構之模糊類神經系統在本研究期間對於研究標的買賣策略確實優於葛蘭碧法則中第一法則與第五法則的買賣策略。經實證後亦可得知，此模糊類神經系統在使用的方便性及降低投資風險並增加投資報酬的功能性上確實達到本研究之研究目的。

Abstract
In recent year, the anticipation of stock market play an important role in financial investment , J.Granville Rules has became popular approach to predict stock price with moving average method.
In spite of J.Granville Rules is one of stock predication methods, it still can’t completely filter inaccuracy information .
With the objective of attaining a sufficient level of J.Granville Rules for using in stock market prediction , this work provide an extension to the base of J.Granville Rules, combining with Fuzzy Sets Theory, Back-Propagation Neural Network, Neuro-Fuzzy as well as computer powerful calculation ability .
For the purpose of developing a system to know what is the time to buy and sell stock, this work use mass history data learning advantage of Back-Propagation Neural Network to get reality alike stock trend, furthermore, putting input and output variables into Fuzzy Sets Theory to define out the relationship and fuzzy logic.
This work is developed to research strategy of commerce price, the effect has been proved by mass history data simulation during research period, it’s better than the first and the fifth rule in J.Granville Rules . The work also meet the research purpose of reducing investment risk, increasing the return of investment as well as easy to use.

參考書目及文獻
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