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國立勤益科技大學 資訊管理系 黃嘉彥所指導 林威震的 運用網路情緒變數與混合式基因演算法提升深度學習預測股價漲跌準確度之研究 （2021），提出ptt stock版關鍵因素是什麼，來自於新冠疫情、股價漲跌預測、情緒分析、基因演算法、機器學習、田口方法、長短期記憶。
而第二篇論文中華大學 工業管理學系 劉光泰所指導 曾苡嘉的 季節環境與降雨量之關係-以臺北市為例 （2020），提出因為有 網路爬蟲、細懸浮微粒、多元迴歸分析的重點而找出了 ptt stock版的解答。
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公司的品格2：從本地個案看懂台灣公司治理，拆解上市櫃公司地雷
為了解決ptt stock版 的問題，作者李華驎,孔繁華 這樣論述：
博客來商業榜 No.1《公司的品格》第二集 「鄉民提問」進階版，借鏡美國實務經驗 不只「點出問題」，更從制度面解決問題 股市騙局層出不窮，卻無人負責， 台灣公司治理破了大洞，有解嗎？ 投資人一定要知道的上市櫃公司怪現象！ 看懂財經媒體的關鍵字、揭露上市櫃公司的黑洞、破解現行制度的盲點 財經部落格「RusRule」格主李華驎，以台灣上市櫃公司個案，從公司治理的角度，剖析漏洞百出的制度，並且援引美國的實務經驗，探討台灣該如何建立安全遊戲規則，讓投資者安心，進而吸引國際長期投資資金，以尋求穩健發展。 ◎ 你不知道的控股神器──財團法人面面觀 ◎ 怎麼了？你變了
！說好的接班呢？──不同的家族控股模式 ◎ Treat or Trick？──不給糖就搗蛋的股東會 ◎ 我就是不專業，不然要怎樣？──談威強電財報疑雲 ◎ 有關係就沒關係？──萬泰銀行掏空案 ◎ 可以讓人剛減資完又私募的嗎？──企業常見的美化財報手法 ◎ 進軍國際的黃粱一夢──歌林啟示錄 ◎ 你好胖，我好怕──基因國際的現代金錢啟示錄 各界推薦 ◎作者頗具巴菲特的視野，能將繁複的公司治理觀念化為常識性的論述，對於想一窺治理堂奧的讀者，大有助益。──陳冲（東吳大學法商講座教授、前行政院院長） ◎投資人可藉由本書趨吉避凶、汰蕪存菁，發現真正有價值的標的公司。這
是一本培育投資人及上市櫃公司「對的基因」的好書。──唐樹萬（中華策略管理會計學會理事長） ◎本書不僅讓讀者看清公司會做出那些沒品的行為，而且更明白指出改變的契機。健全的制度，才是市場與經濟發展的良方。──綠角（財經作家） ◎總幹事黃國華（作家）
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運用網路情緒變數與混合式基因演算法提升深度學習預測股價漲跌準確度之研究
為了解決ptt stock版 的問題，作者林威震 這樣論述：
近年來，由於各國政府的量化寬鬆政策，導致股市湧入大量熱錢，各大國際金融指數屢創新高。過程中吸引不少民眾參與股票投資，股市討論度也伴隨著這股熱潮不斷升高。因此本研究為了解社群股市討論能否影響股價走勢，透過文字探勘-情緒分析的技術，將PTT Stock版的非結構化文字量化為情緒變數，加入至預測模型中驗證是否能夠作為預測股價漲跌的關鍵指標。此外，也透過台灣證券交易所-公開資訊觀測站，蒐集每日盤後的籌碼面數據，做為預測股價漲跌的特徵。為建立出完整的股票預測模型，本研究將基因演算法結合支持向量機(SVM)、決策樹(DT)以及邏輯斯迴歸(LR)三種不同機器學習工具以篩選出最佳指標組合，並透過長短期記憶(
LSTM)進行預測，同時採用田口方法優化LSTM超參數配置，可得60%預測準確率。嘗試利用情緒變數加入至LSTM預測模型後發現，可得出62.22%預測準確率，改善幅度達2.22%。並以該預測模型進行數據回測實驗，得到新台幣18,238元的獲利表現。
季節環境與降雨量之關係-以臺北市為例
為了解決ptt stock版 的問題，作者曾苡嘉 這樣論述：
隨著網際網路的普及，網路上有許多開放性資料可供使用者整理後並且分析，運用網路爬蟲技術能夠幫助使用者透過網頁原始碼擷取網頁上的大量文字並做分析研究，而不會為了資料蒐集而導致花費過多的人力成本以及時間。因此網路爬蟲能夠幫助使用者快速地搜尋網頁上的資訊，減少使用者許多時間的浪費，並且能夠幫助使用者解析網站的內容。本研究利用臺北市氣象站的網頁資料，取得臺北市13站氣象站之日降雨量以及平均溫度、相對溼度之資料，與臺北市12站空氣品質監測站之臺北市懸浮微粒(particulate matter, PM)中的PM2.5監測濃度資料，以此做各類分析。在降雨量及PM2.5下，利用迴歸分析進行分析。在降雨量預測
中，使用多元迴歸分析進行預測，並且按照冬季、春季、梅雨季、夏季及秋季5類分類，以平均溫度及相對溼度對降雨量進行各季節之預測。根據研究得出在預測中可看出濕度在冬季、梅雨季、夏季時期因有明顯的變化而對降雨量有影響，而因夏季是炎熱的季節，因此在溫度因子下，比其他季節有影響力。因此濕度對降雨量有明顯的影響力，當濕度高時，降雨的機會也會跟著提升。