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中華大學 工業管理學系 劉光泰所指導 曾苡嘉的 季節環境與降雨量之關係-以臺北市為例 （2020），提出股票 程式 推薦 PTT關鍵因素是什麼，來自於網路爬蟲、細懸浮微粒、多元迴歸分析。

而第二篇論文中華科技大學 電子工程研究所碩士班 李昆益所指導 李日照的 利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型 （2020），提出因為有 Python、巨量資料、網路爬蟲的重點而找出了 股票 程式 推薦 PTT的解答。

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季節環境與降雨量之關係-以臺北市為例

為了解決股票 程式 推薦 PTT的問題，作者曾苡嘉 這樣論述：

隨著網際網路的普及，網路上有許多開放性資料可供使用者整理後並且分析，運用網路爬蟲技術能夠幫助使用者透過網頁原始碼擷取網頁上的大量文字並做分析研究，而不會為了資料蒐集而導致花費過多的人力成本以及時間。因此網路爬蟲能夠幫助使用者快速地搜尋網頁上的資訊，減少使用者許多時間的浪費，並且能夠幫助使用者解析網站的內容。本研究利用臺北市氣象站的網頁資料，取得臺北市13站氣象站之日降雨量以及平均溫度、相對溼度之資料，與臺北市12站空氣品質監測站之臺北市懸浮微粒(particulate matter, PM)中的PM2.5監測濃度資料，以此做各類分析。在降雨量及PM2.5下，利用迴歸分析進行分析。在降雨量預測

中，使用多元迴歸分析進行預測，並且按照冬季、春季、梅雨季、夏季及秋季5類分類，以平均溫度及相對溼度對降雨量進行各季節之預測。根據研究得出在預測中可看出濕度在冬季、梅雨季、夏季時期因有明顯的變化而對降雨量有影響，而因夏季是炎熱的季節，因此在溫度因子下，比其他季節有影響力。因此濕度對降雨量有明顯的影響力，當濕度高時，降雨的機會也會跟著提升。

利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型

為了解決股票 程式 推薦 PTT的問題，作者李日照 這樣論述：

摘 要台股實施逐筆交易制度，撮合機制變快，市場上交易節奏也加快，投資者很難以人力追蹤多檔股票行情並即時做出交易策略判斷。目前針對股票交易設計的回測或量化系統操盤軟體，大多需要支付費用且有其侷限性，無法適用於各種投資策略。本研究針對金融股十四檔股票，利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型，透過模型導出之技術指標圖，分析預測股價未來走勢。。本研究使用Google Colaboratory環境，利用requests套件於網路爬取2021年1月22日至2021年6月12日之十四檔金融股股價資料，並導入pandas與numpy套件進行巨量資料整理分析，再應用Ta-Lib套件計算成交量

（VOL）、隨機指標（KD）、平滑異同移動平均線指標（MACD）及相對強弱指標（RSI），最後使用 Matplotlib套件導出股價走勢圖表，分析圖表意義。研究發現大多數金融股均齊漲齊跌變化大同小異，針對個股，漲勢較為淩厲，且量能較大的有富邦金控、國泰金控、兆豐金控等三檔股票。本研究利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型，可透過不同的參數設定，產生不同變化之股票技術分析圖表，讓投資者或研究者藉由此探勘模型驗證自己的策略是否擁有良好的損益，作為投資者或研究者股票選擇交易決策之參考。關鍵詞：Python、巨量資料、網路爬蟲

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