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國立高雄科技大學 資訊財務碩士學位學程 黃信嘉、陳勤明所指導 江宇祥的 應用Q學習實現智慧交易代理人機制-以加密貨幣市場為例 （2021），提出roche stock price關鍵因素是什麼，來自於Q-學習、加密貨幣。
而第二篇論文國立臺北大學 資訊管理研究所 戴敏育所指導 蕭琮峻的 應用人工智慧方法於加密貨幣價格預測之研究 （2021），提出因為有 人工智慧、加密貨幣、匯率、金融指數、時間序列預測的重點而找出了 roche stock price的解答。
應用Q學習實現智慧交易代理人機制-以加密貨幣市場為例
為了解決roche stock price 的問題，作者江宇祥 這樣論述：
程式交易是根據事先定義的交易策略進行自動交易，然而，有學者指出事先定義交易策略的程式交易並不能對所有加密貨幣都產生獲利空間；而是要因應當前貨幣價格的變動趨勢來產生最適合的交易策略並產生獲利。因此，本研究將應用強化式學習之Q學習方法來建構智慧交易代理人，讓其能因應當前貨幣價格的變動趨勢來產生最適合的交易策略。再者，本研究也發現智慧代理人建構最適合交易策略的效能高低，是在於狀態(State)的描述，因此本研究也將提出狀態描述的方法並運用於加密貨幣市場中。本研究將使用6種加密貨幣，分別為BTC、ETH、VET、ADA、TRX和XRP，其中，BTC和ETH設定為上升趨勢，VET和ADA設定為盤整趨勢
，TRX和XRP設定為下降趨勢。另外，本研究也將6種加密貨幣區分成3個時間區間，分別為5分鐘、15分鐘跟1小時，最後使用強化式學習之Q學習進行回測。實證結果顯示，在上升趨勢中，ETH在1小時區間內的年化報酬為725.48%，而在盤整趨勢中，VET在1小時區間內的年化報酬為-14.95%，最後在下降趨勢中，XRP在1小時區間內的年化報酬為-3.7%。若與買入並持有的策略進行比較，本研究發現不管是上升、盤整和下降趨勢，在1小時區間內，6種加密貨幣的年化報酬都會比買入並持有策略的年化報酬還要來得更好。
應用人工智慧方法於加密貨幣價格預測之研究
為了解決roche stock price 的問題，作者蕭琮峻 這樣論述：
近年來深度學習應用於金融時間序列預測已有大量的文獻探討加密貨幣預測方法。然而，較少研究探討不同人工智慧模型之比較。本研究目的為比較人工智慧模型，並預測加密貨幣、匯率、美國主要金融指數趨勢。本研究以比特幣、以太幣、美元指數、歐元指數、S&P500、Dow Jones、Nasdaq為例，透過LSTM、GRU、WSAE-LSTM、XGBoost、RF、SVM、ARIMA方法，比較人工智慧模型的績效，以及分析其成效的方式。實驗結果顯示，XGBoost方法較其他經典模型的績效要好。本研究的研究貢獻為驗證LSTM-based模型的績效，和驗證各市場適合的人工智慧模型。本研究的管理意涵為提出加密貨幣、匯率
、美國主要金融指數預測模型給予投資人選擇。