研究計畫-專案詳細資料
摘要
股價預測為資訊科技應用在財務領域的重要研究議題之一，早期傳統的方法大部份都以總經與技術指標進行股價的分析與預測。近年來，文字探勘的方法已被證實對於股價預測模型的效能具有一定的幫助與提升，其主要是以網路公開的財經新聞文章為來源進行一系列的自然語言處理，而將萃取出的文字特徵用來建構股價預測模型。另一方面，深度學習技術的應用也從電腦視覺問題發展至文字與時間序列資料的領域問題。對於股價預測來説，深度學習技術已有些許相研究進行財經新聞與股價k線圖形的分析與預測。然而，不同新聞來源的文章內容應該會影響預測模型對於預測短中長期股價的效能，因此本研究計畫之第一年研究目的在於收集不同公開新聞文章的來源出處並以傳統的機器學習技術與深度學習技術分別建立預測模型進行研究，而第二年的研究目的將以股價k線圖為主進行影像低階特徵的萃取並檢視傳統的機器學習技術與深度學習技術對於使用此類型的特徵之預測效能。最後，第三年的研究目的為建構以技術指標、文字特徵與影像特徵之多模式股價預測模型用以找出最佳的預測模型組合。
Project IDs
系統編號:PB10907-3525
原計畫編號:MOST109-2410-H182-012
原計畫編號:MOST109-2410-H182-012
| 狀態 | 已完成 |
|---|---|
| 有效的開始/結束日期 | 01/08/20 → 31/07/21 |
Keywords
- 資訊科學--軟體
- 股價預測
- 資料探勘
- 深度學習
- 自然語言處理
- 影像處理
- 集成學習
指紋
探索此研究計畫-專案觸及的研究主題。這些標籤是根據基礎獎勵/補助款而產生。共同形成了獨特的指紋。