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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），提出豐 泰 股價 PTT關鍵因素是什麼，來自於Python、巨量資料、網路爬蟲。
而第二篇論文國防大學 資訊管理學系 陳良駒、陳牧言所指導 李佳孟的 應用深度學習於社群媒體情緒分析-以軍事類網路留言版為例 （2018），提出因為有 深度學習、情緒分析、長短期記憶網路、雙向長短期記憶網路的重點而找出了 豐 泰 股價 PTT的解答。
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公司的品格2：從本地個案看懂台灣公司治理，拆解上市櫃公司地雷
為了解決豐 泰 股價 PTT 的問題，作者李華驎,孔繁華 這樣論述：
博客來商業榜 No.1《公司的品格》第二集 「鄉民提問」進階版，借鏡美國實務經驗 不只「點出問題」，更從制度面解決問題 股市騙局層出不窮，卻無人負責， 台灣公司治理破了大洞，有解嗎？ 投資人一定要知道的上市櫃公司怪現象！ 看懂財經媒體的關鍵字、揭露上市櫃公司的黑洞、破解現行制度的盲點 財經部落格「RusRule」格主李華驎，以台灣上市櫃公司個案，從公司治理的角度，剖析漏洞百出的制度，並且援引美國的實務經驗，探討台灣該如何建立安全遊戲規則，讓投資者安心，進而吸引國際長期投資資金，以尋求穩健發展。 ◎ 你不知道的控股神器──財團法人面面觀 ◎ 怎麼了？你變了
！說好的接班呢？──不同的家族控股模式 ◎ Treat or Trick？──不給糖就搗蛋的股東會 ◎ 我就是不專業，不然要怎樣？──談威強電財報疑雲 ◎ 有關係就沒關係？──萬泰銀行掏空案 ◎ 可以讓人剛減資完又私募的嗎？──企業常見的美化財報手法 ◎ 進軍國際的黃粱一夢──歌林啟示錄 ◎ 你好胖，我好怕──基因國際的現代金錢啟示錄 各界推薦 ◎作者頗具巴菲特的視野，能將繁複的公司治理觀念化為常識性的論述，對於想一窺治理堂奧的讀者，大有助益。──陳冲（東吳大學法商講座教授、前行政院院長） ◎投資人可藉由本書趨吉避凶、汰蕪存菁，發現真正有價值的標的公司。這
是一本培育投資人及上市櫃公司「對的基因」的好書。──唐樹萬（中華策略管理會計學會理事長） ◎本書不僅讓讀者看清公司會做出那些沒品的行為，而且更明白指出改變的契機。健全的制度，才是市場與經濟發展的良方。──綠角（財經作家） ◎總幹事黃國華（作家）
利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型
為了解決豐 泰 股價 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
應用深度學習於社群媒體情緒分析-以軍事類網路留言版為例
為了解決豐 泰 股價 PTT 的問題，作者李佳孟 這樣論述：
國軍近年來極為重視軍民交流，因應網路時代消息傳播快速，常透過社群網路發表微電影以及相關文宣，藉由社群媒體的力量，以生動活潑的方式，讓民眾了解國軍在做些什麼，同時使國軍了解民眾的想法。若能在社群網路針對民眾留言資訊進行有效的情緒分析，則有利於國軍即時掌握重要議題動向而擬訂對應的策略。本研究收集了Militarylife PTT版文章2015年1月至2019年2月之文章，共計17819篇文章，其中6188篇做為非負面情緒資料集、11631篇做為負面情緒資料集，並採用增加少數類別抽樣(Over-sampling)方法，增加非負面文章數量達成資料平衡。近年來，深度學習方法為情緒分析應用的趨勢，深度學
習可從各種層面及角度解析詞語的含義，彌補使用數學統計方法造成特徵不足的現象。故實驗模型採用深度學習的長短期記憶網路(Long Short Term Memory, LSTM)及雙向長短期記憶網路(Bidirectional Long Short Term Memory, Bi-LSTM)，根據情緒字典選定、網路層數設定及激活函數選擇進行測試，透過模型準確率、F-measure檢測使用深度學習分類的正確性。實驗結果顯示，配合NTUSD、HowNet及自行整理的軍中特別用語MILSentic等三部情緒字典進行模型訓練，其模型預測成效高於使用NTUSD、HowNet兩部辭典的成效，另以激活函數Tan
h搭配Bi-LSTM網路層數2層時，擁有最佳的模型效能。亦證實本研究以深度學習技術為基礎的社群網路情緒分析流程，配合所建構的MILSentic情緒字典，準確率及F-measure可達一定水準，可提供國軍在社群媒體時代，針對相關留言文章進行情緒分析。