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結合機器學習與財務指標預測股價走勢之研究 －以台積電為例

為了解決abs感知器價格的問題，作者紀采汝 這樣論述：

由於近年來國際局勢不穩，全球金融市場動盪，台灣股市也隨之劇烈波動，投資人一旦看錯方向就會遭受巨大的損失，因此我們透過文獻探討彙整出哪些財務指標是在股市震盪時，投資人的持股偏好，接著運用隨機森林與多層感知器的特徵重要性排序，篩選出重要的特徵指標，作為模型的輸入參數。影響股價漲跌的變數非常多，如：國際局勢、財經新聞等等，但是一般投資者往往不太了解股市，大多透過新聞雜誌獲取股市資訊，若是新聞雜誌過度渲染某些訊息會讓人們過度解讀而造成不必要的恐慌。因此本文利用Google Trend直接蒐集近五年金融事件發生後，人們對該事件的關鍵字搜索次數，並分析哪些關鍵字搜索次數的上升將會影響著股票價格。將財務指

標與關鍵字作為輸入特徵，並利用隨機森林、多層感知器進行股價漲跌走勢的預測，應用此種方法結果顯示比起只輸入股價數據，經過篩選後的特徵更能有良好的預測性能。接著利用長短期記憶模型探討隨機森林、多層感知器篩選後的特徵，何者能有效提升股價預測值。結果表明輸入多層感知器篩選後的特徵能提升預測值。