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這兩本書分別來自樂金文化 和法意-亼富科技所出版 。

國立臺北科技大學 管理學院資訊與財金管理EMBA專班 王貞淑所指導 李忠憲的 運用BERT於稅制改革輿情分析,探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例 (2021),提出看股票網站ptt關鍵因素是什麼,來自於情感分析、輿情分析、稅制改革、機器學習、主題建模、BERT。

而第二篇論文靜宜大學 財務工程學系 林國豪所指導 呂承恩的 植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例 (2021),提出因為有 情緒分析、增廣中文意見詞詞典、中研院斷詞系統、皮爾森相關係數的重點而找出了 看股票網站ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了看股票網站ptt,大家也想知道這些:

主力的思維:日本神之散戶cis,發一條推特就能撼動日經指數

為了解決看股票網站ptt的問題,作者cis 這樣論述:

超強話題作!預購就賣出12萬本! 出版首週即創ORICON、日本亞馬遜等書籍排行榜商業書冠軍! 他如何短短16年內將300萬本金變成230億? 日本最神操盤手、撼動日經指數的最強股市主力, 獨家傳授勝率30%,就能大賺的制勝心法!   「即使是高盛集團,也無法在交易中打敗我。」──cis   ★2005年,J-Com事件一戰成名!cis只花20秒下決定,便賺入6億日圓!   ★2013年,cis交易了價值140億美元的股票。他一個人的交易量,就占據了日本東京證券交易所全年散戶股票交易量的0.5%。他一日的最高紀錄是買賣700億日圓股票。   ★2015年黑色星期一,cis

放空日經225指數期貨大賺3400萬美元,引來《彭博新聞社》關注,盛讚「A Perfect Play」!   ★2016 年 11 月,cis 告訴關注者,他賣空了汽車安全氣囊生產商 Takata 集團的股票。消息一出,Takata 跌了 8.8%。目前 Takata 已破產。   ★2016 年 12 月,cis 稱買了 200 萬股電子電器巨頭東芝的股票,東芝股價扶搖直上。   ★2018年適逢比特幣跌價潮,他巧妙利用比特幣交易所伺服器的漏洞,趁貶值時大量買入自動停損的比特幣,動動手指就賺進一億五千萬日幣。   一擊19億,推特追蹤者超過34萬人,「散戶變主力」的傳奇人物第一本著作

!   cis的每一筆交易都帶有巨大的影響力,被日本媒體譽為「憑一己之力撼動日經平均指數的男人」。   沒有富爸爸和顯赫家世,cis如何運用「遊戲思維」,在16年內累積驚人資產、撼動日經指數?   日本最神秘的鬼才操盤手,首度出書分享其獨到的投資法則!   他給散戶的建議:   ☆持續上漲的股票就會再漲,持續下跌的股票就會再跌   「順勢操作,買進正在上漲的股票,別買正在下跌的股票。買進的股票一旦下跌就賣掉。」   ☆千萬不能在「回檔時買進」   「回檔時買進是在下跌的時候買進,所以是一種逆勢操作。追強勢股回檔是停損操作。」   ☆「攤平」是最差勁的技巧   「永不攤平,因為攤平有可

能會一路攤到破產。背後意義:進場買進,輸錢是要停損出場,而不是攤平,讓投入資金更多,承擔更大的風險。」   ☆只顧著「停利」會錯失大波段   「重點不是勝率,而是加總的損益——著重在大賺小賠,利用大賺來讓整體績效為正。」   最後cis提醒大家……   「買股票不要與市場的方向作對,而且要比任何人都更早注意到方向的變化。   我之所以能累積到現在的財富,就是因為遵守這個大原則。   每天的狀況瞬息萬變,艱困的挑戰一關接著一關,有時候一不小心就會賠得很慘。   這就是股市有趣的地方。   我不認為從事金錢交易的股市有什麼特別,只覺得確實是非常好玩的遊戲,而且是高度融合技術與偶然性、風險

、獲利的遊戲,我的手法主要是當沖,幾乎不做長期投資,從社會的觀點來看,這根本稱不上投資,純粹是一把定勝負。   我把自己面對股市時是如何思考、行動,以及如何出奇制勝的方法整理成這本書,雖然是以股票為主,其實就連對股票不是很了解的人也看得下去。不只是股票,希望各位在面對人生的各種考驗時,本書也能提供脫穎而出的參考。」 名人推薦   「99啪的財經筆記」版主 99啪   財經書作家 艾致富   暢銷財經書作家 安納金   台股籌碼專家 阿斯匹靈   專職操盤手 金湯尼   投資達人 麥克風   專職投資人 陳喬泓   K線達人 楊忠憲   專職操盤手 獨孤求敗   知名財經書作家 盧冠安  

 專職交易者 權證小哥

看股票網站ptt進入發燒排行的影片

網路上有非常多的投資討論區,之前我們介紹過 Value Investors Club,台灣大家知道的還有爆料同學會、PTT 股板、各種 Line 群。不知道大家有沒有想過,在這些討論區裡面的鄉民們,到底有多少真的是鄉民,講出來很多東西,背後又有多少真實性,或是有沒有隱藏的目的呢?

今天這個影片,我們就要分享幾個機構投資人隱身討論區的例子,也提醒大家,網路上看到的消息千萬不要照單全收。

影片重點:
00:00 開場
00:29 創辦人證實基金經理人存在 VIC 網站中
00:56 Toavalue 辨認基金經理人的三種方法
02:40 Seeking Alpha 的分析品質研究
03:24 在網路上分享投資觀點的動機

📺 訂閱頻道看更多投資影片:https://www.youtube.com/channel/UCIBeH-s9UqWnWMUyqBGNqdA?sub_confirmation=1

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關於威宇:
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關於阿堯:
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運用BERT於稅制改革輿情分析,探討評論品質之情感分析─以房地合一稅為例

為了解決看股票網站ptt的問題,作者李忠憲 這樣論述:

過往政府推動稅制改革時,為了確保能夠多方參考不同意見,多以召集專家學者舉行座談會、研討會等方式先擬出草案,再輔以民調或問卷等抽樣統計方式來蒐集民眾的意見。隨著網路社交媒體的出現,民眾在網路上發表評論與意見,形成所謂的「網路輿情」。相較於傳統方式,透過對網路輿情的分析,能夠快速及廣泛的了解民眾對稅制改革的意見。但民眾對於與其經濟活動息息相關的稅制改革,往往批評多過於建議,使得真正有用的評論被淹沒在大量的無用評論中,最後模糊了政策討論的焦點。因此,在眾多的輿情中快速辨別出真正有用的評論,才能使政府獲得真正有用的意見反饋。 本研究藉由蒐集網路社交媒體上有關房地合一稅的評論與意見,運用

BERT語言模型結合深度學習來對評論的品質進行分類,並評估分類模型的有效性及性能後,將有用的評論進行主題建模,提取出民眾所關心的房地合一稅關鍵主題與單詞。 本研究先以調整分類模型的學習率及訓練週期等兩項超參數進行實驗,結果顯示所有組合的AUC平均為86.79%,且平均準確率達到82.20%,代表所建構的模型具有分類預測能力。其次,為了優化模型,將不平衡資料集加以調整,使有用及無用的評論筆數以1:1的比例進行實驗,在準確率幾無差異的情形下,平均精確率來到80.19%,大幅提升了12.26%,代表模型的分類性能有所提高。最後將經過評論品質分類後的評論進行主題提取後發現,民眾最關心的主題表現在

「囤房稅」及「房價」上,說明民眾對於房地合一稅的效果抱持保留的看法,希望能加入囤房稅等配套措施,以真正達到抑制炒房、平穩房價的效果。 經由實驗結果顯示,本研究所建構的評論品質分類模型,對於由網路社交媒體上所蒐集到的輿情,可以篩選出真正有用的評論與意見,希望未來能讓政府部門快速掌握真正有用的輿情,並做為制定公共政策時的參考。

養錢練習:10大理財好習慣讓你有錢花

為了解決看股票網站ptt的問題,作者李柏鋒 這樣論述:

養錢,不是節省,而是要讓生活更好; 練習,不用刻意,財富自然天天增加。 從小處著手的致富術,錢少照樣滾出一桶金。   《商業周刊》網站有個「小資族學理財」專欄部落格,成立7年吸引數百萬人次點閱,深度解析的財經知識,對處於資訊弱勢端的投資人來說,是一大福音。   這位樂於分享的格主是李柏鋒,原本是海洋生態研究者,28歲開始看原文學術期刊學投資,金融海嘯時靠著危機入市、買進長抱的策略,資產迅速翻倍,也在網路上持續分享獨到觀點,一躍成為財經專家。他分享箇中訣竅:唯有不斷重複地練習,並養成10個理財好習慣,小錢也能累積大財富。   本書所提的觀念與方法,正是他勝出的關鍵智慧。從記帳分析

、預算編列、金錢的管理與取捨、看懂保障需求、定期定值累積資產、股債配置比例的決定,一步步訂定屬於自己的財富計畫。縱使起步晚,只要老老實實跟著做,就能提早擺脫薪資束縛,不再擔心錢的問題! 本書特色   ★    2大低買高賣技巧精解、3種無壓存錢法總整理、5個快速增加收入的管道,理財起手式,打開源源不絕的現金流   ★    媳婦界燈塔 宅女小紅:「柏鋒的講解讓新手都好上手,聽他講完話我立刻就買了ETF呢~將來如果飛黃騰達都要謝謝他了。」 專家推薦   ▋知名財經暢銷書作家  安納金   ▋網紅名人  宅女小紅   ▋理財教母  林奇芬   ▋商業周刊數位內容編輯部主管   林易萱  

  ▋大人學共同創辦人  姚詩豪   (依姓氏筆畫順序)  

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決看股票網站ptt的問題,作者呂承恩 這樣論述:

隨著網際網路發展普及,使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密,文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介,人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法,這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上,人們可持個人意見來相互探討股市議題,因每個人的立場不同,而產生了帶著鮮明個人情緒之討論,因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎,並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解,藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞,計算出評論情緒值,是以,字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件,本研究透過自然語言處理問題,進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析,並辨識出正面或負面等情緒。此外,為了更進一步地提升系統評價的能力,藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值,並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數,並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力,其中,主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關,主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關,這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。