股票這個價位要不要買論文書籍站
國立陽明交通大學 數據科學與工程研究所 曾新穆、高竹嵐所指導 陳友馨的 於股價預測模型加入專家投資行為之有效性研究 （2020），提出Ery stock關鍵因素是什麼，來自於股價趨勢預測、機器學習、時間序列、專家投資行為。
而第二篇論文亞洲大學 休閒與遊憩管理學系碩士在職專班 張曼玲所指導 林冠華的 上司與部屬交換關係、情緒調節與消防人員工作壓力的關聯性 （2016），提出因為有 上司與部屬交換關係 (LMX)、情緒調節、工作壓力的重點而找出了 Ery stock的解答。
於股價預測模型加入專家投資行為之有效性研究
為了解決Ery stock 的問題，作者陳友馨 這樣論述：
由於深度學習需要大量的資料來進行模型訓練，過去大多數的股價預測模型仍以市場交易資料及傳統技術分析為主，然而影響股價的因素有非常多種，因此近年來有部分的研究嘗試從非股票價格的外部資料中提取有效的資訊來輔助模型預測，像是財金新聞、社群媒體資料以及個股之間的關聯性。儘管這些模型在預測結果上有顯著提升，目前能在股票市場中獲利的仍是少數的專家投資者，這些專家投資人會根據個人在金融領域的相關知識來分析個股甚至擴及整體產業，進而形成我們所看到的投資組合和交易結果。過去亦有許多財務文獻顯示基金和法人的投資與股價存在某種程度的關係，促使我們希望能進一步去驗證這些專家投資行為對於股價預測模型的有效性。本研究主要
目標在探討及分析專家交易行為與股價之間的關聯性，我們使用國內股票型共同基金投資組合作為主要的專家交易行為資訊，三大法人交易資料則作為額外的驗證及參考。我們將專家投資行為中提取出的資訊加入純技術分析的機器學習模型中做進一步的驗證，實驗結果顯示，加入基金資訊的模型在收益率(Profit-score)上能有所提升，而收益率的提升主要來自於模型預測上漲能力的提升，並且在市場狀態相對下跌的資料集中，加入基金資訊能提升更多的收益率，顯示出基金資訊具有不對稱性，而我們也在財務文獻中發現基金本身就具有不對稱性的行為表現。
上司與部屬交換關係、情緒調節與消防人員工作壓力的關聯性
為了解決Ery stock 的問題，作者林冠華 這樣論述：
基於消防工作內容的特殊性、急迫性及危險性，執勤時些許的疏漏造成的危害可能是生命的損傷，因此，消防人員普遍面臨到工作壓力過大且難以解決之問題。本研究旨於探討上司與部屬交換關係 (LMX)、情緒調節能力是否有助於降低消防人員工作壓力。為驗證此議題，本研究抽取中部地區40個消防分隊，每一消防分隊個別邀請一位分隊主管及五位外勤消防人員填寫問卷，共收回40份上司問卷與199份部屬問卷。本研究使用模糊集合質性比較分析 (fuzzy-set Qualitative Comparative Analysis, fsQCA) 確認出可達成較低工作壓力之充分條件與成因組合。本研究結果為LMX的情感、忠誠、貢獻度
、專業尊重等構面、上司情緒調節能力、與部屬情緒調節能力的成因組合，可構成部屬較低工作壓力的充分條件；LMX的情感、忠誠、貢獻度、專業尊重等構面為造成部屬較低工作壓力的充分條件之一；當LMX不充足時，上司情緒調節能力與部屬情緒調節能力為造成部屬較低工作壓力的充分條件。本研究結果期望能帶給消防局於人才管理、制度規劃及激勵人材之策略性參考。