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長庚大學 資訊工程學系 張賢宗所指導 柯沁儒的 利用LSTM神經網路和情緒分析進行短期股價預測 (2019),提出鴻海股票ptt關鍵因素是什麼,來自於股價預測、文字情緒分析、LSTM神經網路、BERT。

而第二篇論文國立政治大學 社會學研究所 黃厚銘、蘇碩斌所指導 李紹良的 十五萬人的BBS是如何煉成的:批踢踢實業坊技術演變歷程之研究(1995-2008) (2011),提出因為有 批踢踢、科技的社會建構論、遊戲、「使用者─工程師」、「使用者─管理者、電子布告欄的重點而找出了 鴻海股票ptt的解答。

最後網站[標的] 2317 鴻海兩年心得分享- stock - PTT職涯區則補充:如果想深入探討,去看A大的文就差不多了,他每天都會發好幾篇, 其實哥也很佩服,怎有辦法同一隻股票一天可以寫3、4篇文。 哥也知道很多人不喜歡他唱 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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自營選擇權偏多,期貨持平(微增加多單),偏多
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利用LSTM神經網路和情緒分析進行短期股價預測

為了解決鴻海股票ptt的問題,作者柯沁儒 這樣論述:

股市價格的改變具有高波動性的特質,是因為影響因素眾多所導致,因此在股價預測上一直是非常複雜且具有挑戰的研究議題。但是隨著深度學習的快速發展,越來越多的模型可以用於預測股價的波動,Long Short Term Memory(LSTM)神經網路是深度學習中類神經網路的方法之一,在處理時間序列相關的任務上有顯著的成果,很適合做為股票趨勢預測的模型。由於網際網路的普及,投資人可以隨時隨地的使用行動裝置接收網路資訊,進而影響買賣決策,使股價產生變化,而新聞和PTT股票板是投資人最常用於接收股市資訊的管道,有效分析其文章內容中所隱含的情緒,有助於提升預測的準確率。本研究運用預訓練的Bidirectio

nal Encoder Representations from Transformers(BERT)模型分析新聞和PTT股票板文章的情緒特徵,之後結合股票歷史成交資訊,輸入LSTM神經網路進行股價預測。實驗結果發現加入二項情緒特徵後,均方根誤差(RMSE)可以得到平均12.05%的改善。

十五萬人的BBS是如何煉成的:批踢踢實業坊技術演變歷程之研究(1995-2008)

為了解決鴻海股票ptt的問題,作者李紹良 這樣論述:

在台灣,電子布告欄系統(Bulletin Board System,BBS)並非像美國一樣隨時間被淘汰,人數不減反增地逆勢成長,且具社會影響力。何以一項現今看來技術「落後」的純文字介面系統,仍能在台灣如此風行?何以批踢踢後來人數會成長一百五十倍,成為全國,乃至於全世界最大的BBS?造就這樣一個容納十五萬人同時在線的BBS的技術與社會條件為何?本研究採用科技的社會建構論(The social construction of Technology,SCOT)作為理論架構,透過台灣BBS發展反省既有的STS與資訊研究,並延伸與修正SCOT的理論架構。BBS在台灣的發展是一條有別於歐美資訊發展的在地

技術創新路徑。紮根於校園的BBS是台灣獨有的技術創新成就。校園一方面作為一個重要的招募及再生產機制,促使Internet BBS能在1990年代中後期快速擴張;另方面校園也成為了不同社會團體權力接合的節點(教育部-校方-站方-使用者)。BBS站台興盛的必要條件在於是否具有較高的自主性。在有較高的自主性的前提下,「使用者─工程師」(User-Programmer)、「使用者─管理者」(User-Manager)才能為BBS帶來技術創新的可能。換言之,在較不受制於校方規制與市場左右的情況下,BBS社群才得以蓬勃發展。批踢踢經營團隊的動力源自他們同時具備重度使用者的身分;在權限上是高人一等的使用者,

可依自身需求參與、實驗、改造自身涉入甚深的社群。這些活動不是迫於生計或懾於威勢,而是有別於日常生活的自發性活動,因而產生遊戲(play)的樂趣。對作為重度使用者的經營團隊來說,BBS作為一種集體記憶的載具,它是個人重要的情感連結並建構了自我認同。BBS人數的提升牽涉到的是經濟面、技術面乃至於社會面的整合。2005年之後的批踢踢,因頻繁的網路起鬨(internet mobbing)與大眾媒體開始緊密連結,吸引更多使用者加入,同時也提升批踢踢的影響力。與新聞媒體形成的正反饋迴圈開啟了多起批踢踢爭議事件,批踢踢的所有權也成為各方社會團體相互協商(negotiation)的對象。最後所有權爭論終結(c

losure)在2006至2007發生的「批踢踢出走學網」事件;經此事件後,批踢踢就成為一個人數停滯(同時上線人數停在十五萬人),名義上所有權歸給台灣大學資訊系系方,狀態相對穩定的技術物。