以網路瀏覽器平台為媒介
新鼎系統及政大蔡瑞煌教授等今日(7/27)發表DW財經網，DW財經網結合了專利『類神經網路』人工智慧的核心技術以及財經資訊、網路科技，為目前台灣地區首家可以用經濟基本面指標進行財經走勢預測的投資決策平台。
DW財經網是利用人工智慧『類神經網路』決策系統，擷取財經市場所必然存在著某些系統化、規則化的隱性規則，希冀提高預測的準確度，並且透過網際網路瀏覽器，提供使用者財經市場資訊以及即時更新的投資決策支援服務。
新鼎系統表示，利用類神經系統可摒除一般投資者人性慣性判斷的缺點，並可以進行模擬學習的功能，使用者只需要一般的瀏覽器平台，上網即可進行投資理財決策分析。
可預測股市大盤預測、產業分析、個股合理股價
DW財經網利用類神經系統可預測股市大盤預測、產業分析、個股合理股價等相關的財經走勢。
以個股合理價位預測方面而言，新鼎系統表示，主要是採用本益比法。投資人必須先行定義欲預測之個股應有的本益比之後，或依據每股盈餘(EPS)加以做關聯設定；然後設定學習期間，經過系統學習之後，即可根據該公司損益表中各項的收支出項目加以分析預估該個股之合理股價。
而在股市大盤預測方面，則可利用如領先指標、M1B、景氣對策信號、GDP成長率；重貼現率等多項變數對應大盤K線加以對應學習連結，在進行類神經網路的學習後，即可知道各項變數對於K線的相關影響分析，再進行預測。
財務金融方面偏重預測之應用
政治大學資管系系主任蔡瑞煌教授表示，神經網路在財務金融領域的應用近年來相當熱門。神經網路是一種特殊的非線性參數模型，而網路系統的學習相當於是在進行模型參數的統計估計。
蔡瑞煌指出，神經網路於財務金融領域的應用幾乎都是偏重在預測方面，而且應用類神經網路的問題範疇都是些非線性(Non-Liner)、開放性(Open-System)、動態(Dynamic)或非結構化(Non-structure)的問題。
蔡瑞煌表示，神經網路最引人注意的是，網路系統可透過學習階段的訓練，而找出所提供的訓練範例裡所規範的輸入資訊與輸出結果之間隱含對應關係(Implicit Input/Output Relationship)，而網路系統的關聯性記憶功能會實現這引還的對應關係。
新鼎系統、台証證券、拓墣科技與鉅亨網已於今日完成策略聯盟的簽約儀式，提供網路投資人網路投資服務。
資料來源: http://www.ithome.com.tw/node/3048