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國立勤益科技大學 資訊管理系 黃嘉彥所指導 林威震的 運用網路情緒變數與混合式基因演算法提升深度學習預測股價漲跌準確度之研究 （2021），提出第一證券開戶ptt關鍵因素是什麼，來自於新冠疫情、股價漲跌預測、情緒分析、基因演算法、機器學習、田口方法、長短期記憶。
而第二篇論文淡江大學 管理科學學系企業經營碩士班 吳家齊所指導 高崇恩的 基於知識圖譜之異質性網路財金新聞推薦 （2020），提出因為有 知識圖譜、社群媒體挖掘、圖嵌入、推薦系統的重點而找出了 第一證券開戶ptt的解答。
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主力的思維：日本神之散戶cis，發一條推特就能撼動日經指數
為了解決第一證券開戶ptt 的問題，作者cis 這樣論述：
超強話題作！預購就賣出12萬本！ 出版首週即創ORICON、日本亞馬遜等書籍排行榜商業書冠軍！ 他如何短短16年內將300萬本金變成230億？ 日本最神操盤手、撼動日經指數的最強股市主力， 獨家傳授勝率30%，就能大賺的制勝心法！ 「即使是高盛集團，也無法在交易中打敗我。」──cis ★2005年，J-Com事件一戰成名！cis只花20秒下決定，便賺入6億日圓！ ★2013年，cis交易了價值140億美元的股票。他一個人的交易量，就占據了日本東京證券交易所全年散戶股票交易量的0.5%。他一日的最高紀錄是買賣700億日圓股票。 ★2015年黑色星期一，cis
放空日經225指數期貨大賺3400萬美元，引來《彭博新聞社》關注，盛讚「A Perfect Play」！ ★2016 年 11 月，cis 告訴關注者，他賣空了汽車安全氣囊生產商 Takata 集團的股票。消息一出，Takata 跌了 8.8%。目前 Takata 已破產。 ★2016 年 12 月，cis 稱買了 200 萬股電子電器巨頭東芝的股票，東芝股價扶搖直上。 ★2018年適逢比特幣跌價潮，他巧妙利用比特幣交易所伺服器的漏洞，趁貶值時大量買入自動停損的比特幣，動動手指就賺進一億五千萬日幣。 一擊19億，推特追蹤者超過34萬人，「散戶變主力」的傳奇人物第一本著作
！ cis的每一筆交易都帶有巨大的影響力，被日本媒體譽為「憑一己之力撼動日經平均指數的男人」。 沒有富爸爸和顯赫家世，cis如何運用「遊戲思維」，在16年內累積驚人資產、撼動日經指數？ 日本最神秘的鬼才操盤手，首度出書分享其獨到的投資法則！ 他給散戶的建議： ☆持續上漲的股票就會再漲，持續下跌的股票就會再跌 「順勢操作，買進正在上漲的股票，別買正在下跌的股票。買進的股票一旦下跌就賣掉。」 ☆千萬不能在「回檔時買進」 「回檔時買進是在下跌的時候買進，所以是一種逆勢操作。追強勢股回檔是停損操作。」 ☆「攤平」是最差勁的技巧 「永不攤平，因為攤平有可
能會一路攤到破產。背後意義：進場買進，輸錢是要停損出場，而不是攤平，讓投入資金更多，承擔更大的風險。」 ☆只顧著「停利」會錯失大波段 「重點不是勝率，而是加總的損益——著重在大賺小賠，利用大賺來讓整體績效為正。」 最後cis提醒大家…… 「買股票不要與市場的方向作對，而且要比任何人都更早注意到方向的變化。 我之所以能累積到現在的財富，就是因為遵守這個大原則。 每天的狀況瞬息萬變，艱困的挑戰一關接著一關，有時候一不小心就會賠得很慘。 這就是股市有趣的地方。 我不認為從事金錢交易的股市有什麼特別，只覺得確實是非常好玩的遊戲，而且是高度融合技術與偶然性、風險
、獲利的遊戲，我的手法主要是當沖，幾乎不做長期投資，從社會的觀點來看，這根本稱不上投資，純粹是一把定勝負。 我把自己面對股市時是如何思考、行動，以及如何出奇制勝的方法整理成這本書，雖然是以股票為主，其實就連對股票不是很了解的人也看得下去。不只是股票，希望各位在面對人生的各種考驗時，本書也能提供脫穎而出的參考。」 名人推薦 「99啪的財經筆記」版主 99啪 財經書作家 艾致富 暢銷財經書作家 安納金 台股籌碼專家 阿斯匹靈 專職操盤手 金湯尼 投資達人 麥克風 專職投資人 陳喬泓 K線達人 楊忠憲 專職操盤手 獨孤求敗 知名財經書作家 盧冠安
專職交易者 權證小哥
運用網路情緒變數與混合式基因演算法提升深度學習預測股價漲跌準確度之研究
為了解決第一證券開戶ptt 的問題，作者林威震 這樣論述：
近年來，由於各國政府的量化寬鬆政策，導致股市湧入大量熱錢，各大國際金融指數屢創新高。過程中吸引不少民眾參與股票投資，股市討論度也伴隨著這股熱潮不斷升高。因此本研究為了解社群股市討論能否影響股價走勢，透過文字探勘-情緒分析的技術，將PTT Stock版的非結構化文字量化為情緒變數，加入至預測模型中驗證是否能夠作為預測股價漲跌的關鍵指標。此外，也透過台灣證券交易所-公開資訊觀測站，蒐集每日盤後的籌碼面數據，做為預測股價漲跌的特徵。為建立出完整的股票預測模型，本研究將基因演算法結合支持向量機(SVM)、決策樹(DT)以及邏輯斯迴歸(LR)三種不同機器學習工具以篩選出最佳指標組合，並透過長短期記憶(
LSTM)進行預測，同時採用田口方法優化LSTM超參數配置，可得60%預測準確率。嘗試利用情緒變數加入至LSTM預測模型後發現，可得出62.22%預測準確率，改善幅度達2.22%。並以該預測模型進行數據回測實驗，得到新台幣18,238元的獲利表現。
基於知識圖譜之異質性網路財金新聞推薦
為了解決第一證券開戶ptt 的問題，作者高崇恩 這樣論述：
隨著網路的蓬勃發展，近年來推薦系統在各領域的應用已相當廣泛，人們收集各式資訊的方式不斷轉換、電子媒體的傳播速度迅速，投資人獲得股市消息也變得快速且容易。但要如何在龐大的資訊中篩選自身所需的資料，以作為投資決策的參考，仍是一個具有挑戰的議題。本研究的目的為改善推薦系統在財金新聞的推薦效果。本研究所提出的方法首先藉由個股、關鍵字詞，以及上下游資訊建立社群網絡，再以圖嵌入方法取得網絡中每個節點的向量，並且計算節點間的相似度，最後建立推薦模型進行新聞推薦。 本研究藉由實際推薦新聞給受訪者，測試本研究所提出的推薦系統。透過受訪者的回饋，可發現本研究所提出的系統可成功推薦使用者感興趣的新聞。即使無
法取得使用者過去的歷史紀錄，仍可藉由使用者自行挑選的股票，以及社群網絡中的關聯，推薦使用者感興趣的相關新聞。然而，本研究目前所納入的資料來源有限，也尚未將新聞的時效性納入考量，未來研究仍有許多可改善的空間。