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書中字有黃金屋 股票這個價位要不要買論文書籍站 Orcl stock

另外網站ORCL.N - Oracle Corporation Profile | Reuters也說明：British life sciences company Oxford Nanopore said on Thursday that U.S. tech company Oracle is to buy 150 million pounds ($207.38 million)of new shares at ...

國立臺北大學 電機工程學系 鄭穎仁、姚書農所指導 劉峻宇的 應用技術指標與類神經網路於股票價格預測 （2017），提出Orcl stock關鍵因素是什麼，來自於R、大數據分析、技術分析指標、股市預測、倒傳遞類神經網路。

而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系 李俊賢所指導 陳盈臻的 多群基因演化及複數型模糊類神經系統在多目標數據預測之研究 （2017），提出因為有 特徵選取、複數模糊集、複數型模糊類神經系統、基因演算法、遞迴最小平方估計、股票預測的重點而找出了 Orcl stock的解答。

最後網站ORCL - Oracle Corp - CNNMoney.com - CNN Business則補充：ORCL. Oracle Corp. 95.63. -0.52. -0.54%. Day; Week; Month; Year. Details. Year-to-Date Change47.83. One-Day Price Change0.52. 1-Year High Price98.95.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Orcl stock，大家也想知道這些：

應用技術指標與類神經網路於股票價格預測

為了解決Orcl stock的問題，作者劉峻宇 這樣論述：

股票市場的預測一直是投資者關注的重要議題，通過高準確的預測系統獲得巨大的投資利潤也一直是開發者努力的目標，而隨著資訊科技的發展及大數據的演進，未來股市投資將不再是以往的人為操作和判斷，科技化及智能化的投資模式，將帶給投資者更精確的策略分析和有效的投資決策。然而現階段要如何開發出一套精確的預測模型是我們努力追尋的目標，而在股市預測研究領域中可發現人工神經網路（Artificial Neural Network, ANN）在這一領域被廣為運用，並在許多方方面得到了改進，但仍然存在一些尚未解決的問題，例如參數的設置、輸入節點的構成、輸入變數的數據，都會造成不同的預測結果，如何定義出最佳的網路模型，

是許多研究者所探討的問題，因此，本研究提出將技術分析指標結合倒傳遞類神經網路(Back Propagation Neural Network, BPN)，運用技術指標作為神經網路的輸入變數，研究是否能提供更準確的股價預測以及實證技術指標是否能提供股價分析和預測之功用，透過數據分析，取得股價中的關鍵數據，經由神經網路模組的訓練與測試，達到股價預測之功能。研究方法運用R撰寫技術分析指標套件，並結合倒傳遞類神經網路開發四種預測模模組來實證研究之比較，將美股四大指數，道瓊工業指數、費城半導體指數、S&P500指數以及納斯達克綜合指數和十六家上市公司作為樣本資料，分別以四種預測模組進行預測結果之比較。經

本研究結果實證技術指標之分析功用以及分析出最佳的預測模組，並為R在股市數據分析領域中提出貢獻。

多群基因演化及複數型模糊類神經系統在多目標數據預測之研究

為了解決Orcl stock的問題，作者陳盈臻 這樣論述：

在本論文中，針對多目標數據預測提出了一種方法，其中以複數型模糊類神經系統（Complex neuro-fuzzy system，CNFS）為計算模型，並以混合式機器學習算法—多群基因演算法搭配遞迴式最小平方估計法（記為MGGA-RLSE）用於複數型模糊類神經系統的參數學習。在數據選擇和模型構建中，以特徵選取出對目標有貢獻的特徵組成的子集。複數型模糊類神經系統使用複數模糊集（Complex fuzzy sets，CFSs）和Takagi-Sugeno（T-S）模糊If-Then規則。複數模糊集是以複數平面中單位圓盤內定義出的複數型歸屬程度來描述集合與其元素之間關係的模糊集合。由於複數型模糊類神

經系統使用的複數模糊集，該模型可以同時處理最多六個實數型的目標。MGGA-RLSE結合了多群基因演算法（Multi-group genetic algorithm，MGGA）和眾所周知的遞迴式最小平方估計法（Recursive least squares estimator，RLSE），其中前者用於演化T-S中If-parts的參數，後者用於更新T-S中Then-parts的參數。在多群基因演算法中包含數個族群，每一個族群中都有很多個體。每一個個體被認為是模型中If-part規則參數的潛在解決方案。由於有多個族群，故期許多群基因演算法能找到效能好的最佳解決方案。最後，以四個實驗檢視本論文所提出

的方法之優勢。

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