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逢甲大學 商學博士學位學程 賴文祥所指導 范志旻的 利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析 （2021），提出stock trading ai git關鍵因素是什麼，來自於模糊層次分析法、半導體產業品牌、關鍵影響因素。
而第二篇論文國立中正大學 數學系應用數學研究所 紀美秀所指導 陳玟翰的 長短期記憶神經網路應用於 NAS100指數之預測 （2021），提出因為有 類神經網路、LSTM、指數期貨、技術指標、停損停利的重點而找出了 stock trading ai git的解答。
除了stock trading ai git，大家也想知道這些：
利用模糊層級分析法 探討半導體產業品牌影響因素之分析
為了解決stock trading ai git 的問題，作者范志旻 這樣論述：
隨著時間的流逝，半導體創新正在發生變化，可以適用於不同的創新業務，半導體業務的發展至關重要，因而開闢了許多新的職位。半導體業務是一個融合了不同創新能力並協調上游，中途和下游提供商的專業能力的行業，並且通常具有較高的進入壁壘 。廠家已投入花費很多精力與成本進入這個行業，期盼永續經營與回饋利害關係人。本研究第一步採用PEST, 五力 & SWOT分析，在美國，日本和臺灣，這些是國際半導體供應商鏈中的關鍵成員。經過最新半導體有關文獻的討論和分析，發現現有廠商已經建立了行業品牌，並獲得了用戶的信任。因此，品牌研究在這個行業是大家一直在探索的領域。考慮到寫作對話和大師談話，本研究使用分析層次結構(A
HP)研究技術對品牌的關鍵指針在半導體品牌的關鍵部件上進行重要性的排序，然後利用模糊層次分析法(FAHP)來分析這些標記之間的聯繫。經調查，有11項顯著結果可供參考，關鍵是要在半導體品牌建設上取得優異的成績，“客戶價值”和“品牌資產”都必須達到一定的水平。本研究發現，半導體品牌策略應以“客戶價值”為核心，解決客戶問題，創造卓越價值，並隨著技術的進步不斷投入新產品的研發，以奠定半導體品牌長期成功的基礎。
長短期記憶神經網路應用於 NAS100指數之預測
為了解決stock trading ai git 的問題，作者陳玟翰 這樣論述：
本研究應用長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory)方法來建立美國那斯達克100指數的交易模型，並進行分析與強化。使用那斯達克100指數的5分鐘歷史數據，然後選擇五種技術指標(包括簡單移動平均線、隨機指標、相對強弱指標、指數平滑異同移動平均線、商品通道指數)作為學習特徵。接下來，本研究再訓練模型中加入進場條件與出場條件，最後根據不同的訓練測試比，比較兩個新模型與原始訓練模型之間獲利報酬表現。實驗結果顯示，具有進場與出場條件的模型有最好的獲利報酬，其次是只加入進場條件的模型，最後是原始模型。