股票這個價位要不要買論文書籍站
國立臺北大學 國際企業研究所 林靖所指導 曾翊程的 跨市場航運運價指數對跨國航運公司股價波動外溢效果之研究 （2021），提出波羅的海 stock ai關鍵因素是什麼，來自於跨市場航運運價、跨國航運公司、航運股票市場、波動外溢、GARCH-MIDAS、蘇伊士運河堵塞。
而第二篇論文國立臺北科技大學 土木工程系土木與防災碩士班 林正平所指導 李享駿的 隨機森林決策樹應用於股價預測-以營建類股為例 （2019），提出因為有 隨機森林、決策樹、營建類股、股價預測的重點而找出了 波羅的海 stock ai的解答。
跨市場航運運價指數對跨國航運公司股價波動外溢效果之研究
為了解決波羅的海 stock ai 的問題，作者曾翊程 這樣論述：
隨著國際突發事件頻繁，導致航運運價及股價的波動持續性加劇，使航運金融市場之間的聯繫變得更加緊密。時至今日，航運金融市場之間溢出效應的影響日益備受重視。本研究以蘇伊士運河塞港日期為研究斷點，藉由GARCH-MIDAS模型中使用混合頻率數據的優勢，實證分析跨市場航運運價指數的日波動率與國際航運公司的每小時股票收益率之外溢效果。 本研究試圖彌補過去文獻較少去考慮到國際航運公司股價和跨市場航運運價之間影響的研究缺口。實證顯示，波羅的海貨櫃運價指數(FBX)相較於中國出口集裝箱運價指數(CCFI)以及上海出口集裝箱運價指數(SCFI)於此次塞港事件中與各國際航運公司股價關係更為密切。此外
，塞港後期發現，散裝子運價的波動與部分航運公司股價存在間接效應。本研究利用航運公司股價與航運運費的時變波動性之間的影響對航運領域的研究做出貢獻，並為航運投資實務提供投資啟示。
隨機森林決策樹應用於股價預測-以營建類股為例
為了解決波羅的海 stock ai 的問題，作者李享駿 這樣論述：
隨著目前人工智慧技術及網路的發達，資訊的便利，股市投資人資訊的取得也就更為的快速，在過去時都是經由報紙、新聞、證卷投顧，甚至是小道消息，但是這時代已經過去了，隨者5G和AI人工智慧還有大數據的技術擁有更快速及更多的資訊的同時，在股市上的操作及方法就勢必要做出一些改變，要能夠理解數據訊息、判斷數據已經是個新的趨勢了，而世界上每一個股市投資人都是很期望著能夠精準的預測股市未來的走勢，以達到造成更多的財富，甚至是達到人人都夢想的財富自由，但預測結果至今卻都無功而返，只能試圖透過消息在股市市場上低買高賣，但消息都輾轉他人之手，股市投資人終究將成為最後一隻白老鼠，而在近幾年市場轉變成數據分析，透過過去
的資料找尋蛛絲馬跡，或是相似之處，而不是透過小道內線消息來選股，但如何使龐大的數據幫助我們做判斷及預測也將是一大難題。人工智慧中隨機森林決策樹是著名演算法，而在近年陸陸續續被廣泛使用，以少數至大數據資料便能產生規則進行判斷及預測，在股市投資人對於股市的瞬息萬變，在硬體規格達到一定條件下人工智慧加決策樹能快速並且不斷的做學習反映修正錯誤再預測，達成大約準確預測的目的，本研究使用人工智慧決策樹來預測建材營造類股未來股價的走勢，但會因為硬體規格的等級去影響誤差值的準確度，經過本研究中使用VBA設計智慧蒐集各股的所有資料，再來使用這些資料嘗試設計股市預測模型，使股市預測模型形成為一個資料庫，把過去股市
漲跌情形包含其中，能夠適時並且可以很靈活的改變交易策略來達到更好的獲利。