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朝陽科技大學 財務金融系碩士班 周宗南所指導 張國川的 應用灰色關聯分析及類神經網路建構一金融商品價差走勢預測模型 （2005），提出蔚來汽車股價走勢關鍵因素是什麼，來自於灰關聯分析、程式交易系統、價差、類神經網路。

而第二篇論文朝陽科技大學 財務金融系碩士班 周宗南所指導 孫嘉鴻的 灰預測與演化式類神經網路應用於台指選擇權之研究 （2003），提出因為有 灰預測、演化式類神經網路、未平倉量的重點而找出了 蔚來汽車股價走勢的解答。

最後網站人民幣50億元融資飛了！蔚來汽車股價雪上加霜 - 中國時報則補充：去年在美股上市、有「中國特斯拉」稱號的蔚來汽車15日傳出獲得湖州市吳興區出資人民幣（下同）50億元的「救命」融資， ... 1年來蔚來汽車股價走勢.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了蔚來汽車股價走勢，大家也想知道這些：

應用灰色關聯分析及類神經網路建構一金融商品價差走勢預測模型

為了解決蔚來汽車股價走勢的問題，作者張國川 這樣論述：

隨著資訊科技的蓬勃發展，網路下單模式促使投資人一改以往傳統電話下單的交易習慣，電話下單因為會隨著時間、地點的不方便性、因而造成無法成功委託下單，由於網路下單的快速發展，其改善了傳統電話下單模式的缺點，使得金融市場交易日益活絡，亦促進了金融商品交易策略的研發。不論是一般投資人，法人或外資都不斷地發展新的交易策略與模式，因為唯有不斷地研發新交易策略才能在金融市場上佔有優勢並獲得超額利潤。在各種新的方式中將人工智慧運用在財務領域上是廣受注意的新方法，本研究將採用同屬於人工智慧中的灰關聯分析與類神經網路來對電子期貨與金融期貨、台股期貨與金融期貨、台股期貨與電子期貨、台指期貨與摩台指期貨，作價差走勢的

預測，將來並可延伸至其他跨商品價差走勢預測。本研究動機起因於市場K線型態與主力動態之結合，利用灰關聯模型與類神經網路分別找出價差歷史走勢關聯性相對高的價差K線型態。研究結論可分為二點：一、電子金融價差走勢與台指金融價差走勢相較於台指電子價差走勢與台指摩台期價差走勢，是較能符合傳統K線型態的預測方式的。二、實證結果中，在四種型態與四種價差之十六個結果中可以知道類神經網路分析之勝率有八個是大於灰關聯分析的，而灰關聯分析也有八個勝率是大於類神經網路分析的，但勝率皆小於50%，所以可以知道在先經由灰關聯分析後再進行神經網路分析是可以得到較好的預測結果的。

灰預測與演化式類神經網路應用於台指選擇權之研究

為了解決蔚來汽車股價走勢的問題，作者孫嘉鴻 這樣論述：

自Black-Scholes選擇權訂價模型問世以來，解決了選擇權在訂價上的理論依據。但模型本身過多的假設並不合於現實環境中的實際情形；而灰預測與類神經網路的應用對於處理非線性的問題有不錯的效果，模型本身更不需要任何假設，因此，實務上這兩種模型經常被用來做為預測的工具。 本研究針對台指選擇權為研究標的，探討演化式類神經網路與灰預測在選擇權價格訂價上的表現，並與傳統的Black-Scholes模型做比較。在類神經網路的架構上，以基因演算法求得最適網路架構，分別將不同波動率做為輸入變數，並且加入未平倉量變數探討其對於模型的預測能力是否有所提升；在灰預測的部份，採用傳統的GM(1,1)模型，以

累加生成(AGO)來處理龐大的數據，並且利用滾動建模的方式得到預測值。在衡量績效的準則上，採用MAE、MSE、RMSE三種方式做為模型預測值的評估標準。 實證結果發現，演化式類神經網路模型在預測的表現上優於傳統B-S模型，且在加入未平倉量變數後，對於模型的預測能力有顯著的提升；而灰預測模型在表現上卻不如傳統B-S模型。

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