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東吳大學 資訊管理學系 連志誠所指導 林奇亨的 結合資料探勘技術與基因演算法預測股票市場買賣信號以提升投資效益-以道瓊指數成分股為例 （2019），提出AXP關鍵因素是什麼，來自於基因演算法、支援向量機、隨機森林、技術指標。

而第二篇論文國立清華大學 天文研究所 江國興所指導 楊健恒的 利用Fermi大面積望遠鏡觀測兩個磁星/超新星殘骸的區域：尋找源自磁星的伽瑪射線 （2016），提出因為有 磁星、超新星殘骸的重點而找出了 AXP的解答。

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結合資料探勘技術與基因演算法預測股票市場買賣信號以提升投資效益-以道瓊指數成分股為例

為了解決AXP的問題，作者林奇亨 這樣論述：

摘要 IIIABSTRACT V目錄 VI圖目錄 VIII表目錄 IX1. 緒論 11.1 研究動機與目的 11.2 研究架構與流程 22. 文獻探討 32.1 技術指標 32.1.1 技術指標相關文獻 42.2 資料探勘 42.3 決策樹 52.4 隨機森林 52.4.1 隨機森林相關文獻 52.5 支援向量機 82.5.1 支援向量機相關文獻 82.6 基因演算法(GA) 92.6.1 基因演算法相關文獻 103. 研究方法 123.1 研究設計 123.1.1 個股數據蒐集 123.1.2 統計數據分析 133.1.3 技術指標 133.

1.4 隨機森林 143.1.5 支援向量機(SVM)與建構模型 143.1.6 利用基因演算法(GA)進行參數最佳化 143.2 個股操作策略-KD 超買超賣操作策略 153.2.1 KD指標公式 153.2.2 KD指標運用方式 163.3 績效比較 163.3.1 績效比較基準 164. 研究結果分析 184.1 道瓊成分股實驗分析 184.2 道瓊成分股實驗結果彙總 215. 結論 25參考文獻 27附錄-道瓊成分股詳細實驗結果 3001. 微軟MSFT 3002. 蘋果AAPL 3003. 摩根大通JPM 3104. 嬌生JNJ 3205. 沃爾瑪

WMT 3306. VISA V 3407. 寳鹼PG 3408. 埃克森美孚XOM 3509. 迪士尼DIS 3610. 家得寶HD 3711. 威訊VZ 3712. 可口可樂KO 3813. 雪佛龍CVX 3914. 聯合健康保險UNH 4015. 默克藥廠MRK 4016. 波音BA 4117. 思科CSCO 4218. 英代爾INTC 4319. 輝瑞製藥PFE 4320. 麥當勞MCD 4421. 國際商用機器IBM 4522. 聯合技術UTX 4623. 耐吉NKE 4624. 美國運通AXP 4725. 3M MMM 4826. 高盛GS

4927. 開拓重工CAT 4928. 沃爾格林WBA 5029. 旅行家集團TRV 51

利用Fermi大面積望遠鏡觀測兩個磁星/超新星殘骸的區域：尋找源自磁星的伽瑪射線

為了解決AXP的問題，作者楊健恒 這樣論述：

磁星是一種表面磁場特別強的中子星。他們表面頻繁的震動會造成其反複的X射線爆發。磁星的位置通常與超新星殘骸位置重疊。雖然超新星殘骸已被確認會發射很強的伽瑪射線，但在能量幾十萬電子伏特以上的範圍（>300 keV），我們目前尚未測到來自磁星的伽瑪射線。因此，雖然費米大面積望遠鏡（Fermi LAT）已經分別在兩個磁星（SGR 1806-20和1E 1841-045）的區域檢測到明顯的十億電子伏特（GeV）光源，但是這不代表我們已確定此伽瑪射線源自磁星。我們需要先確定在他們附近超新星殘骸的伽瑪射線的能量。此外，藉由回溯磁星的X射線爆發歷史與磁星附近的伽瑪射線通量之間的相關性，也可確認觀測到的伽瑪射

線是否真的來自磁星。在SGR 1806-20的區域，我們推測其區域附近可能有一個由磁星的磁場衰變所造成的脈衝風星雲，它可能主導數個GeV以上的輻射。而在1E 1841-045的區域，我們所觀測到的低於10 GeV的伽瑪射線十分可能就是來自於磁星。

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