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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林詠任
研究生(外文):LIN,YUNG-JEN
論文名稱:機器學習方法預測股票趨勢-以金融股為例
論文名稱(外文):A Study of Predicting Stock Trends Using Machine Learning Methods: Evidence Based on Listed Financial Companies in Taiwan
指導教授:林峰正林峰正引用關係
指導教授(外文):LIN, FENG-CHEN
口試委員:王銘宏謝耀智
口試委員(外文):WANG,MING-HUNGHSIEH,YAO-CHIH
口試日期:2019-06-13
學位類別:碩士
校院名稱:逢甲大學
系所名稱:商學專業碩士在職學位學程
學門:商業及管理學門
學類:一般商業學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2019
畢業學年度:107
語文別:中文
論文頁數:55
中文關鍵詞:技術指標機器學習股價趨勢
外文關鍵詞:technical indicatorsmachine learningstock price trends
相關次數:
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近年來全球金融科技(Financial Technology)議題持續發酵,各項技術應用蓬勃發展,金融與科技之創新跨界整合,使金融服務更有效率。因此本論文研究之動機起源於金融市場的股票,利用機器學習的方式,掌握金融股票趨勢。本論文研究主要目的是財經新聞對金融系股票造成什麼影響?並進一步研究財經新聞的正面新聞、負面新聞及一般新聞對金融股的股價又有什麼樣的變化?
在現代資訊普及化之下,很多消息都能從網路即時得知消息,因此本文主要研究財經新聞的發布對於投資人的投資意願與股票漲幅變化。搭配股市技術指標 (technology index),使用機器學習技術建立預測模型,預測股價漲跌狀況。
研究結果顯示當市場放出利多消息時,股價漲幅就很明顯;而當市場放出利空消息,股價跌幅也是相對清楚。

In recent years, it has become a topic of increasing interest in the field of financial technology globally. Therefore, the use of various technological applications in finance industry has surged, and cross-border integration of innovation in finance and technology has made financial services more efficient. The motivation of this paper research is to predict the trend of financial stocks in the financial market using machine learning. The main purpose of this paper is to present the impact of financial news on financial stocks. Further research focus on the sensitivity of stock prices to positive news, negative news and general financial news.
Due to the prevalence of information, investors can get information from internet at anytime and anywhere. Therefore, this paper mainly discusses the impact of financial news on investment intention, investors’ willingness and stock prices. With the technology index, a proposed model implemented to predict the stock price changes by machine learning is established.
The results of the study show that when the market releases bullish news, the increase of stock price is obvious, and the decline of stock price is relatively clear when the market releases bad news.

目  錄
第一章 緒論 1
第一節 研究動機及背景 1
第二節 研究目的 2
第三節 研究範圍與限制 3
第二章 文獻探討 4
第一節 股票基本面分析 4
第二節 技術面分析 5
第三節 機器學習與文字探勘 7
第三章 研究架構與方法 8
第一節 研究架構 8
第二節 研究方法 10
第四章 結果與分析 13
第一節 資料來源與研究對象 13
第二節 新聞次數與股價 15
第三節 文字探勘分析 31
第四節 LSTM模型訓練與分析 35
第五章 結論與建議 44
第一節 研究結論 44
第二節 研究建議 45
參考文獻 46


一、中文部分
鍾任明、李維平、吳澤民 (2007)。運用文字探勘於日內股價。中華管理評論國際學報,10(1),1-30。

二、英文部分
Abarbanell,J.S. & Bushee,B.J. (1997). Fundamental Analysis, Future Earnings and Stock Price, Journal of Accounting Research, 35(1), 1-24.
Abarbanell,J.S. & Bushee,B.J. (1998). Abnormal Returns to A Fundamental Analysis Strategy, Journal of Accounting Research, 36(1), 19-45.
Antweilerand,W. & Frank, M. Z. (2004). Is all that talk just noise? The information content of Internet stock message boards,Journal of Finance, 59:3, 1259-1294.
Chen,H.,De, P., Hu, Y. Y. (Jeffrey), and Hwang, B.-H. (2014). Wisdom of Crowds: The Value of Stock Opinions Transmitted Through Social Media. Rev. Financ. Stud.(27).1367-1403
Dan Sullivan. (2001). Document Warehousing and Text Mining. John Wiley & Sons Inc
F.E.H. Tay,L. Cao (2001). Application of support vector machines in -nancial time series forecasting, Omega, 29,309-317.
Fang,L.,& Peress, J. (2009). Media Coverage and the Cross-section of Stock Returns, Journal of Finance, 64:5, 2023-2052.
Gurun,U.G., & Butler, A. W. (2012). Don`t Believe the Hype: Local Media Slant, Local Advertising and Firm Value, Journal of Finance, 561-598.
Hochreiter,S. & Schmidhuber, J., (1997). Long Short-term Memory. Neural computation, 1735-1780.
Ou, J. & S. Penman. (1989). Financial Statement Analysis and the Prediction of Stock Returns, Journal of Accounting and Economics, 295-329.
Robert D. Edwards, John Magee, WHC Bassetti. (2018). Technical Analysis of Stock Trends。CRC Pr I Llc。
Tetlock,P.C. (2007). Giving content to investor sentiment: The role of media in the stock market, Journal of Finance, 62:3, 1139-1168.

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