Python stock predict的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

結合新聞情感分析與對數週期冪律奇異性模型預測台股泡沫破裂時間點

為了解決Python stock predict的問題，作者王奕博 這樣論述：

在新冠疫情的影響下，全世界籠罩著緊張的氛圍，不僅是對於疫情的恐懼，也深怕受其連帶的影響，尤其是在動盪的股市中，日益增長的股價，隨時都有可能成為泡沫。在過去的30年中全世界共發生了超過100起的金融危機，即便如此，與日益增長的經濟相較之下，時而發生的崩潰事件仍然算是九牛一毛。金融泡沫雖然是極少發生的異常事件，但與人們的生活息息相關，即使不是投資人，也難逃泡沫破裂的衝擊，歷史上一些重大的金融泡沫事件即使時空背景轉換到了現今仍然讓人聞風喪膽，對投資人來說崩盤的恐懼是永久的壓力來源，這些極端事件的發生往往會毀掉部分人們的生活，如何有效的預防是大家所在乎的。本研究使用Python做為開發的語言，結合新

聞情感分析與對數週期冪律奇異性模型來預測台灣加權股價指數的泡沫破裂時間點，以真實的台股相關新聞計算每日情感值，作為對數週期冪律奇異型模型的修正因子，改善LPPLS模型對於泡沫破裂時間點的預測誤差，並以之建構投資策略，回測其績效。實驗證實，本研究所提出的NLPPLS模型能加以改善模型對於泡沫偵測的效果以及降低泡沫破裂預測的誤差，也能在實際投資上協助投資人進行判斷。最終回測績效，LPPLS模型與NLPPLS模型所建構的策略勝率高達90%，夏普比率超過1，報酬率也高於買入持有策略。而相較於LPPLS模型，利用加入新聞情感因子的NLPPLS模型不僅是在破裂時間點的預測上表現較穩定，預測誤差平均減少了約

12日；在建構投資策略上也是有較好的績效，不僅報酬增加且風險降低，系統品質指標SQN超過12。

社群網路文本與輿情語意分析消費行為

為了解決Python stock predict的問題，作者江效錫 這樣論述：

在消費者行為研究裡，分析數據的來源大多是透過量化問卷的調查方式來蒐集資料。而資料的蒐集也有許多不同方法，如街頭攔截的訪問、電話訪問調查、郵寄調查問卷等，以及近幾年來逐漸盛行的線上訪問。但調查往往在受限於時間及預算的因素下，抽樣的方式以及樣本數量的蒐集就會受到許多限制及影響。在市場研究眾多的議題中，傳統的量化研究逐漸無法滿足製造商及供應商對自家產品或服務在實際市場母體上的狀況及掌握，因此，目前大多數的研究數據還是需要仰賴預測模組或人口加權模式來推估市場比例與預估業務發展的整體表現。隨著網際網路的興盛，社群媒體的蓬勃發展，提供了消費者一個自由的空間討論分享對消費性產品的想法與意見，進而網際網路也

就成為購買商品、消費者經驗分享、廠商提供產品訊息、廣告行銷、顧客服務…等一個虛擬市場平台，而這平台也直接或間接累積成為一個擁有消費者購物行為及影響消費行為因素的大數據。本研究希望透過網路爬蟲，擷取社群媒體中有關消費者購物行為的文本，透過語意分析模組的技術，讓這些訊息轉換成為可以在統計分析模組中流動的數據，建立起消費者的消費行為模式，進而成為一個能更即時掌握市場脈動的研究方法。