螞蟻族群最佳化(Ant Colony Optimization)是由Marco Dorigo在1992年所提出,之後,ACO被應用到解決許多工業問題上,例如二次指派問題(Quadratic Assignment Problem),網路途程問題(Network Routing Problem) ,工作排程系統(Job Shop Scheduling Problem),車輛途程問題(Vehicle Routing Problem) ,旅行銷售員問題(Traveling Salesman Problem)…等。近年來投資理財的觀念越來用盛行，個人投資的風氣也隨之日漸普及,在台灣的眾多金融投資工具中,又以股市最為健全與成熟,再加上不管在安全性、流通性及變現性上,都是具有較佳的投資優勢。在股票市場中，預測股價走勢的方法相當多,最常見的就是基本面與技術面的分析,基本面判斷的是企業的本質,而技術分析則是利用不同的技術指標來預測股價。由於投資環境是多變的,投資人如何選擇投資組合就成為一個重要的課題。本研究結合ACO的特性並利用技術分析中的股票成交量與報酬率等指標，將股票表現區分為風險規避、風險追求與風險中立等三種不同的狀態,並以銀行為投資避險標的，也就是說當股票市場表現不佳,本模型將選擇將資金存入銀行避險,建構一個針對台灣股票市場的投資模型。在本研究中,台灣股市的三支股票：力晶半導體、台塑石化與中國信託金融控股三間公司之公開發行之股票與存入銀行避險等四項為模型的投資標的。本研究將台灣股票市場2004年1月至2005年4月的實際資料進行系統模擬後有幾項實質的結論:1.本模型的投資回收較標準系統有效率,其回收金額高於標準系統 17.5%。2.本模型所提出風險規避、風險追求與風險中立的判斷參數對投資回收產生影響。3.不同的刺激係數對腜偷耐顿Y回收產生影響。4.在經過模擬實証後,本模型在投資研究所設定之投資標的表現上,有相當的績效。