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我這樣算是一個fuzzy expert system了嗎?(AI問題)
本帖最後由 yx0001 於 2012-11-17 11:21 AM 編輯Introduction:
本系統是用 "C++" 製作的 fuzzy expert system，主要是來對user的股票做"短線"的診斷。根據user所選的選項，預測欲購之股票短線(一周)之勝率。使用者可以透過此專家系統得到更多該股票的參考資料和建議。藉此在投資股票上有更靈活的操作策略與更大的投資勝率。
System design:
user 根據自己要分析的股票資料，然後透過本系統條列式的選項，選出其股票徵狀，利用fuzzy set的概念給予使用者對該股票的建議。其fuzzy set運用的例子例如:
法人買超近期情況(近兩周)?
1.大量增加
2.增加 3.減少
4.大量減少
5.不清楚
https://lh4.googleusercontent.com/tZCCtAHXh7Ka1cV3F00_1Kb0ymst64jCyv5e2EA0HL-HO1ReDoPUYa0yjDRaqvfsEJHDE9d50NOLMGLXL_8ufZ1G8f3YzEhRgvZWH5jmQuWFraluxEw
以此例子而言，這法人買超量的大量增加、增加，或是減少、大量減少，雖然都是一個答案，但是同樣一個圖給不同的使用者看，可能得到的想法都不太一樣，畢竟有每個人覺得的大量標準可能都不太同，增加跟大量增加的基準界線也是相當模糊不清的，在股票市場事實上也沒有一個計算方式，可能就是以比較的方式做為參考之類的。而我們根據其選擇給予其point，若是大量增加就給予0.8分，若是增加便給予0.6，若是減少則給予0.4，大量減少給予0.2，其point會在最後評斷勝率時來來做考量。公式便是”(總分/總題數)x100%”。在給point上的設計也並非0與1的結果，因為使用者選擇的感覺沒有絕對，股票市場的也沒有絕對，給予這樣的分數是比最適合的。當然在設計這程式時，我們考慮過，有可能user也搞不清楚其數據屬於哪一項，或是我們的選擇沒有適合他所選的選項，那我們允許使用者選擇"不清楚"的選項，讓使用者能跳過該選擇進行下一問題。而使用者每跳過一題，便會對總題數做"減1"的動作，讓最後的勝率判斷不將其列入考量。但若是使用者跳過的題目太多，我們最後結果也會提醒使用者其參考資料過少的問題，會影響其判斷正確性，畢竟參數越多的系統總是較為精確些。設計上，所有user所選擇的選項，都有不同的建議給予使用者做參考，即便user選了比較感覺模糊的選項也有相對應的建議與操作策略。
Expect Result:
利用fuzzy set的方式，還有對其股票輸入的特徵做推估。系統得顯示出適合投資者參考的建議，另外得顯示出若隔日買入的一周勝率，若是投資者給予的資訊過少會顯示其風險警示的提醒字句。
Implement:
問題與選擇問題時的樣子(每回答完一題問題後會跳到下一題):
https://lh4.googleusercontent.com/rnWmyq67Ng2YJf65i2g2wskb2AgVfE8lKkMdZ6M7tdw7njA88PnCsgCEmRAIvKjf98NjG51uexGg1eY98RcdxnGEjfXQEHZy7ztS1GWxvu-DEeLKkL0
問題都回答完的話，會顯示的結果(根據回答的不同，得到的結論也會不同):https://lh4.googleusercontent.com/WlX3jeXmEvDx5h8B9DbVpIWyvS3dSXRLuVcjBzuPzE05VbRJwYkZWq7sx9rHr758ncb60xgXuo9oMZG-T9zWYpkgE8Egx5t5_etEKCLdwTRZLdEuI0M
Conclusion:
本系統最美中不足的地方在於還無法完全切斷透過user自行判斷和選擇的步驟，若能只讓user輸入該股票編號，讓系統自我判斷其徵狀，再給予user其result，這樣的設計，會可使這系統的專家性更高些，當然準確度也會更加高些。
另外此股票分析系統只用了大部分重點指標，其參數上若能增加更多，其準確性可以更加提高。
至今所有股票系統最無法完善預測的便是消息面的事情，有時消息面影響可是遠高過所有技術分析與股票基本面，若專家系統能替使用者判斷其消息並給予策略，那可將是一個相當宜人的專家系統，不過在此專家系統可能要有學習性的功能，方能判斷消息的影響是好是壞，也因為其中這個原因，系統在給予分數上並不給予1分或是0分這種結果，因為股票市場沒有絕對，不讓使用者有"100%"的錯覺。 此外系統本身雖然引用了fuzzy logic的概念，但是所給的選項仍舊有限，可能無法滿足使用者想要的感覺，若能改成數據輸入或許可以解決此問題，但是考慮過使用者輸入數據可能過多的不便利性，所以還是以選擇性的方式讓使用者選擇
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以上不知道各位有沒有甚麼意見可以作為參考?
若是我有做錯的地方~還請指教與修正~ 謝謝! 感激不盡!
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