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財經新聞與股價趨勢預測之分析

為了解決NFLX stock的問題，作者游佳容 這樣論述：

目錄指導教授推薦書論文口試委員審定書致謝 iii摘要 ivAbstract v目錄 vi圖目錄 ix表目錄 xi第1章 緒論 11.1 研究背景 11.2 研究動機 21.3 研究目標與目的 31.4 研究假設與問題 41.5 論文架構 5第2章 文獻探討 62.1 基本面分析 62.2 技術面分析 72.3 股市預測相關研究 8第3章 研究方法論 153.1 文字向量與文章情感分析 153.1.1

TF-IDF 163.1.2 Google自然語言分析 183.2 特徵選取 203.3 特徵融合 213.4 監督式學習分類器 223.4.1 支援向量機 233.4.2 K-最鄰近法 25第4章 實驗方法與結果 274.1 資料搜集 294.1.1 財經新聞 294.1.2 分析目標公司之訂定 294.1.3 股票價格 304.2 滑動視窗 324.3 Study 1特徵擷取與組合 334.3.1 TF-IDF與Go

ogle自然語言分析之比較 354.3.2 TF-IDF降維與Google自然語言分析降維之比較 384.3.3 融合 434.4 Study 2訓練區間之影響 464.5 Study 3不同類股預測之比較 484.5.1 特徵組合之影響 504.5.2 訓練區間之影響 54第5章 結論 575.1 研究結論 575.2 研究限制及未來展望 61參考文獻 65圖目錄圖一、情感分析流程比較圖 16圖二、GOOGLE自然語言分析之PSEUDO CODE 19圖三、SV

M示意圖 24圖四、KNN示意圖 25圖五、實驗架構流程圖 28圖六、各公司股價漲跌之類別占比 32圖七、滑動視窗組合 33圖八、APPLE訓練資料集股價漲跌比例 34圖九、APPLE測試資料集股價漲跌比例 34圖十、STUDY 1子流程圖(1) 35圖十一、GOOGLE 10區間之各比例計算範圍 36圖十二、GOOGLE 20區間之各比例計算範圍 37圖十三、TF-IDF與GOOGLE不同區間數之準確率比較 38圖十四、TF-IDF特徵選取比較圖(1) 39圖十五、TF-IDF特徵選取比較圖(2) 40圖十六、GO

OGLE特徵選取之各組合保留欄位表 42圖十七、GOOGLE特徵選取比較圖 43圖十八、STUDY 1子流程圖(2) 44圖十九、AAPL融合比較圖 44圖二十、AAPL各技術比較圖 45圖二十一、STUDY 2子流程圖 46圖二十二、滑動視窗(兩個月訓練區間) 47圖二十三、滑動視窗(一個月訓練區間) 47圖二十四、AAPL不同訓練區間比較圖 48圖二十五、同技術不同類股之比較 49圖二十六、NFLX之TF-IDF特徵選取比較圖 51圖二十七、FDX之TF-IDF特徵選取比較圖 51圖二十八、NFLX各技術比較圖

52圖二十九、FDX各技術比較圖 53圖三十、NFLX不同訓練區間之比較圖 54圖三十一、FDX不同訓練區間之比較圖 55圖三十二、FUTURE WORKS 62表目錄表一、股價相關研究之比較 9表二、TF-IDF示意表 17表三、GOOGLE自然語言分析結果 18表四、GOOGLE統整結果資料示意表 20表五、機器學習相關研究 23表六、前五大類各公司股價差 30表七、各公司最適合之組合統整表 56表八、Q1提及之結果統整表 58表九、同技術不同類股之統整表 59表十、Q2提及之NFLX相關結果統整表 60表

十一、Q2提及之FDX相關結果統整表 61