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基於類神經網路模型之財金新聞文本情感分析與股票預測

為了解決日盛開戶流程的問題，作者徐閔翊 這樣論述：

台股加權指數經過疫情時期的八千點上漲至台股的新高一萬七千點，單日甚至創下超過六千億的交易。根據證交所的統計，2019年開戶人數由三萬人倍數增長至2020年的七萬人左右，可以說現在是人人炒股的時期，人們皆想在股票市場中獲利，藉此從股票的買低賣高手法，獲取驚人的利潤，因此預測股票價格未來的漲跌幅提高從股票賺錢的勝率將是重要的課題。而利用財經新聞和技術分析報告是股票漲跌的指標之一。近年來隨著雲端運算的進步，使得AI領域可以更方便使用者開發，愈來愈多人嘗試利用機器學習在股票市場尋求提供勝率的方法，希望能透過機器學習的特性，讓電腦自行分析外在情報的評分，並加以利用，以達到協助準確預測股票價格的效果。本

論文以MoneyDJ的頭條消息新聞與技術分析報告作為資料集，並建構SnowNLP、NLTK、BiLSTM、BERT四種模型，將訓練集進行資料預處理後，輸入模型進行訓練，判斷該則新聞的情緒是否為正面、負面及無影響的三元分類。其中BERT在各項實驗都有最高的準確率，針對全部新聞資料集，其三元分類準確率為87.47%，而後用訓練完成的自然語言處理模型套入股票預測台股加權指數的LSTM+DNN模型，預測上漲或下跌的準確率為39.56%，而預測股價走勢準確度高達99.24%。

基於產業相關股票表現分析之推薦技術研究

為了解決日盛開戶流程的問題，作者王威翔 這樣論述：

摘要..............................................vAbstract..........................................vi誌謝..............................................viii表目錄............................................xiii圖目錄............................................xiv第一章 緒論......................................

11.1. 背景......................................11.2. 動機......................................21.3. 研究目的..................................3第二章 投資組合推薦技術分析......................42.1. 古典技術分析基礎..........................42.1.1. 隨機指標..................................42.1.2. 相對強弱指標....................

..........62.1.3. 指數平滑異同移動平均指標..................72.2. 基於大師與AI選股的投資推薦技術............92.2.1. 葛拉漢選股法..............................102.2.2. 巴菲特選股法..............................112.2.3. 菲利普．費雪選股法........................112.2.4. AI選股投資推薦............................132.2.5. AI Powered Equity ETF(AIEQ

)...............132.2.6. 元大全球AI................................142.3. 基於供應鏈關係的投資策略探討..............162.3.1. 供應鏈對股價的影響........................162.3.2. 供應鏈中斷對股價影響......................172.3.3. 供應鏈投資策略相關研究....................18第三章 基於供應鏈的股票推薦技術..................193.1. SCSRS應用情境與架構.................

......193.1.1. SCSRS情境.................................213.2. SCSRS系統.................................213.2.1. SCSRS運作流程.............................223.2.2. 資料輸入模組..............................233.2.3. 歷史資料分析模組..........................243.2.4. 股價報酬率回測模組........................243.2.5. 股價變動分

析模組..........................253.2.6. 股價相關性比較模組........................263.2.7. 推薦排行模組..............................283.2.8. APEX Robot Trader(ART)程式交易平臺........293.3. SCSRS資料流程.............................32第四章 推薦策略評估與回測成效分析................384.1. 評估目的..................................384.2.

實驗環境..................................394.2.1. 主選股票與上下游股票內容..................404.2.2. 台積電實驗內容............................414.2.3. 聯電實驗內容..............................474.3. 高相關性選股結果..........................504.3.1. 高相關性選股產業類別統計結果..............514.3.2. 高相關性選股產業選股內容..................524.3.3. 台

積電高相關性選股內容....................524.3.4. 台積電高相關性選股績效....................554.3.5. 聯電高相關性選股內容......................564.3.6. 聯電高相關性選股績效......................584.4. 上市櫃股票高相關選股策略評估與探討........594.4.1. 台積電上市櫃股票高相關選股策略............594.4.2. 聯電上市櫃股票高相關選股策略..............634.5. 上下游股票對高相關性選股策略之影響........674.

5.1. 台積電上下游股票對高相關性選股策略........674.5.2. 聯電上下游股票對高相關性選股策略..........684.5.3. 高相關性選股與上市低價選股比較............694.5.4. 台積電與聯電上市低價選股內容..............704.5.5. 高相關性選股與上市低價選股平均相關性比較..714.5.6. 高相關性選股與上市低價選股季報酬率比較....734.6. 高相關性選股近期績效......................78第五章 結論與未來展望............................805.1. 結論.

.....................................805.2. 未來展望..................................81參考文獻..........................................82附件一 個人經歷與著作.............................85附件二 論文比對結果...............................86附件三 論文審查意見...............................89