pu價格走勢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

新冠肺炎疫情期間民生消費類股異常現象的個案分析

為了解決pu價格走勢的問題，作者林玉燕 這樣論述：

本研究探討新冠肺炎確診人數增加時，民生類股中的食品工業、造紙工業、航運業、觀光事業、貿易百貨等五大類股的異常反應之個案研究。經研究發現，在疫情升溫的情況下，餐飲與旅遊類股中的個股出現股價上漲的異常反應，經個案研究分析，三家餐飲與旅遊類股的公司透過多角化經營、海外市場較大、發展網路電商等新聞發布的訊號效果，減緩新冠肺炎疫情造成股價異常上漲的疑慮，故本研究主張，新冠肺炎期間的投資人情緒，主要歸因於投資主力大量進出輔以相關利多消息，造成股價偏離理性的現象。因此，投資大眾可透過個股財報、年報、新聞報導等資訊，了解公司在面對重大事件所採用的應變措施，經營方向的調整及未來的規劃；並藉由券商分點觀察主力大

量進出期間的股價變化，幫助投資人減少資訊不對稱下帶來的風險。

以倒傳遞類神經網路預測投資效益- 以某金控公司為例

為了解決pu價格走勢的問題，作者林士弘 這樣論述：

本論文以類神經網路演算策略與時間策略作為研究，在選擇標的上，以股票市場中較為穩定的金融股，並挑選其中獲利表現出色的玉山金融控股有限公司為例。將股票市場的股價數值作為學習基礎，並依股價數值依時間區分為日、週、月等，所得資料將區分為訓練資料與測試資料。利用相關資料輸入類神經網路後，將訓練得到的數值與實際股價比對，藉以掌握實際的趨勢與數值，判斷買進或賣出之訊號，了解各時間點之區域應用，並訂定時間到期日賣出結算。經由此研究分析類神經網路應用於股票市場中，運用特有的學習模式，依此策略進行買賣操作，期能以類神經網路演算的策略，提供穩定的投資方法。