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國立中山大學 金融創新產業碩士專班 黃振聰所指導 張傳銘的 新聞情緒與投資人情緒建構台股機器學習交易策略 （2020），提出Nuggets ptt關鍵因素是什麼，來自於投資人情緒、財經新聞、情緒分析、機器學習、股市預測。

而第二篇論文大葉大學 休閒事業管理學系碩士班 林擎天所指導 蔡承恩的 應用文字探勘法探討TripAdvisor住宿評論 （2019），提出因為有 大數據、文字探勘、飯店評論、服務品質的重點而找出了 Nuggets ptt的解答。

最後網站[花邊] Jokic昨晚Vegas續攤 - PTT評價則補充：The Denver Nuggets hit Las Vegas mere hours after their victory parade wrapped on Thursday. Photos and videos overnight surfaced of Nuggets ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Nuggets ptt，大家也想知道這些：

新聞情緒與投資人情緒建構台股機器學習交易策略

為了解決Nuggets ptt的問題，作者張傳銘 這樣論述：

投資人在股票市場總是尋求新的方式尋找獲利機會，並且使用不同指標與因子建構交易策略，而投資人主要在建構交易策略時，會朝著技術面、基本面、籌碼面以及消息面來做為策略的依據，而本研究主要建立在籌碼面投資人情緒與消息面新聞情緒的策略研究。 將Anue鉅亨網2013/01/02至2019/12/31共7年的臺灣股市新聞蒐集，挑選出新聞內文有提到五十檔股票標的的新聞，並以年的方式做為切割，隨機篩選50%的新聞，以人為的方式，進行情緒標籤，分成「正面」、「負面」、「中立」。接著使用臉書所開發的fastText文本分類模型，訓練及預測2014年至2019共6年全部新聞的新聞情緒。 另一方面使用投

資人情緒特徵，輸入XGBoost演算法模型訓練，預測報酬，並挑選適當的預測值與標的數目，作為進場依據的原始交易策略。再探討運用文本分類模型所建置的新聞情緒加入特徵，成為新的情緒加強策略，是否能夠有效的提升策略績效。回測期間2015年至2019年共五年。 本研究結果顯示(一) fastText分類模型，在樣本內情緒分類上，在3-gram有最好的表現，二元模型最高有92%、三元模型有75%的準確度，而移動窗格下平均有88%及77%。(二)投資人情緒特徵所建立的交易策略以及新聞情緒的交易策略，在挑選越少標的時會有較好的報酬與績效表現，顯示模型是可以預測出實際上真的好的報酬，故可以當作選股的依據

。(三)在策略績效部分，新聞情緒的加入使得績效在5檔標的績效提升20%及10檔標的提升8%，同時要有較好的贏率與較低最大回撤。

應用文字探勘法探討TripAdvisor住宿評論

為了解決Nuggets ptt的問題，作者蔡承恩 這樣論述：

「數據」已滲透至各產業領域，如何挖掘和運用這些資料已成為重要的生產因素。隨著互聯網技術的發展，網路成為尋找旅遊資訊的主要方式，旅客透過網路分享觀點與經驗，因而產生大量的評論。為發掘旅遊數據中所隱含的價值，本研究針對線上飯店評論平臺的數據進行分析，洞察飯店評論之趨勢，並瞭解旅客的評論觀點中反應出飯店服務品質及飯店經營特性，有助於觀光業者掌握遊客對於服務的期望與實際服務的感受標準，做為規劃經營之參考，冀能提供旅遊研究新興的研究方法，擴展觀光領域之應用，為在適當的時間內分析大量的評論數據，研究使用文字探勘法探討線上飯店評論，發掘線上評論在飯店服務品質之應用。因此本研究收集3年資料期間的台灣地區飯店

線上評論，總計共6,468則評論。將收集評論進行數據清理與儲存，以描述性統計分析旅遊趨勢，揀選服務品質文獻，並以CKIP斷詞系統將服務品質題項進行斷詞處理後，以「字詞之TF-IDF權重平均」與「字詞排序加總平均」兩個向度，進行評論數據的服務品質分析與討論，以挖掘旅客對於飯店服務品質的期望與感受服務的標準。分析結果顯示，旅客評論時間與數量能清楚呈現地區間飯店營銷趨勢，從關鍵字詞的探討可凸顯各地區飯店特性與缺失。服務品質五個構面透過「字詞之TF-IDF權重平均」與「字詞排序加總平均」兩個向度進行探討，其重要程度依序為「反應性」、「關懷性」、「有形性」、「可靠性」、「確實性」。本研究利用旅遊大數據概

念，並且以文字探勘法分析龐大飯店評論數據，即使仍有技術上之阻礙，研究者或相關業者亦能從從中獲取有用資訊；最後根據文獻回顧及研究結果，建議業者可委託學術單位、企業或內部組織資訊部門進行大數據相關分析與整合，並善用新興人才與技術掌握大數據趨勢洞察先機。

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