แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Comparison of trading strategies from the artificial neural network and technical analysis in the market for alternative investment (MAI) of the Stock Exchange of Thailand (SET)

keyword: Stock market
; Fundamental analysis
; Technical analysis
; Artificial neural network
Abstract: Investing in stock market is a difficult task for practitioners because the way they choose stock prediction techniques is challenging since each prediction technique has its own advantages to forecast the markets. Fundamental analysis, technical analysis, and machine learning techniques are three often applied for the stock prediction techniques. The result of each analysis is still concern in the academic study for the stock market prediction. Fundamental analysis is the analysis technique which is relied on the information of the market background and information and traders normally apply the buy-and-hold strategy as the trading strategy after they finished analyzing the financial ratio from the market. The buy-and-hold strategy is utilized for future saving while investors estimate to generate a profit from using this strategy. Technical analysis is the forecasting strategy which applies the stock data to generate the prediction technique for practitioner. While Simple moving average (SMA), Relative strength index (RSI), and Moving average convergence divergence (MACD) are employed for the stock prediction because these three technical indicators are commonly applied in the financial markets like the stock market. Artificial neural network (ANN) model is selected for this study because it is one of the commonly used techniques of machine learning due to its ability to solve the problems on its own. This study investigated the comparative performance of each trading strategy could generate the profit in weekly, monthly, and quarterly which is applied in selected stocks in the MAI index of the Stock Exchange of Thailand (SET). The purpose of this study is to find which one of the trading strategies generates profit more than other trading strategies. The results illustrate that MACD is statistically different from other strategies and it outperforms other strategies for all stock conditions and with different time horizons
Thammasat University. Thammasat University Library
Address: BANGKOK
Email: preserv@tu.ac.th
Role: advisor
Created: 2020
Modified: 2023-02-13
Issued: 2023-02-13
วิทยานิพนธ์/Thesis
application/pdf
eng
DegreeName: Master of Science
©copyrights Thammasat University
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 10466ngauv.pdf 1.99 MB1 2024-10-14 09:57:54
ใช้เวลา
0.03222 วินาที

Ngauv, Chanrathanak
Title Contributor Type
Comparison of trading strategies from the artificial neural network and technical analysis in the market for alternative investment (MAI) of the Stock Exchange of Thailand (SET)
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Ngauv, Chanrathanak
Rujira Chaysiri
วิทยานิพนธ์/Thesis
Rujira Chaysiri
Title Creator Type and Date Create
Forecasting cryptocurrency prices using artificial neural networks
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Piraya Tanyakul
วิทยานิพนธ์/Thesis
Forecasting gold price using artificial neural networks : a comparative study with linear regression and strategy performance analysis
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Gasidis Taeng-on
วิทยานิพนธ์/Thesis
Effects of asset condition on profitability of technical trading rules in the Stock Exchange of Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri;Chawalit Jeenanuntha
Ihala Gamage, Nimesha Priyangi Senanayake
วิทยานิพนธ์/Thesis
Sustainability analysis for the lower Chao Phraya River using system dynamics approach
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Jitlakha Sukruay
วิทยานิพนธ์/Thesis
Stock price prediction with long short-term memory recurrent neural network
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Chawalit Jeenanunta;Rujira Chaysiri
Thong, Laksmey
วิทยานิพนธ์/Thesis
The joint location-distribution-inventory model for a multi-echelon supply chain network considering multi-sourcing, drop shipping, and lateral transshipments
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Thao Ly, Diep Thi
วิทยานิพนธ์/Thesis
Comparison of trading strategies from the artificial neural network and technical analysis in the market for alternative investment (MAI) of the Stock Exchange of Thailand (SET)
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Ngauv, Chanrathanak
วิทยานิพนธ์/Thesis
Locating primary care facilities with utilization rate : case study of Surin, Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Pisit Chanvarasuth;Rujira Chaysiri
Napatr Sarawanangkoor
วิทยานิพนธ์/Thesis
Optimization of vehicle routing problem in cold chain network : a case study in a convenience store business, Thailand
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri
Kulnipa Manawat
วิทยานิพนธ์/Thesis
Smart trading : leveraging machine learnings to improve profitability of technical trading rules in the Thailand SET100 index
มหาวิทยาลัยธรรมศาสตร์
Rujira Chaysiri

วิทยานิพนธ์/Thesis
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 13
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 4,148
รวม 4,161 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 165,389 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 1,368 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 996 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 205 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 18 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 12 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 4 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 3 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 2 ครั้ง
รวม 167,997 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.63