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輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士班 李鍾斌所指導 朱晏初的 運用長短期記憶模型與新聞報導情感分析對股價關係之探討 （2021），提出台積電英文測驗2020關鍵因素是什麼，來自於長短期記憶模型、基於變換器的雙向編碼器表示技術、股價預測、技術分析。

而第二篇論文華梵大學 智慧生活科技學系碩士班 張志平所指導 洪御仁的 應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究 （2021），提出因為有 機器學習的重點而找出了 台積電英文測驗2020的解答。

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運用長短期記憶模型與新聞報導情感分析對股價關係之探討

為了解決台積電英文測驗2020的問題，作者朱晏初 這樣論述：

股票投資策略與實際獲利關聯密切，是長期以來的熱門研究題材。仰賴於機器學習的進步發展，不少研究使用股票歷史資料的技術指標訓練模型。亦有研究考量到消息面，以自然語言處理技術提取新聞情緒並加入模型之中，但同時對其交易策略進行回溯測試者並不多見。 本研究為達到模擬投資者在股市中的交易行為，加入技術面、 基本面、籌碼面、消息面等參數，並觀察新聞情緒對股價預測的能力。本研究選擇台積電、鈺齊ky、宏達電為不同股價趨勢的代表，以幾種常見自然語言處理套件進行新聞情緒標籤任務，並與LSTM模型一併作為回測參考策略。研究結果發現，新聞情緒標籤以Finbert對股價未來一日漲跌預測能力最佳，達到41.6%準確度。

在股價趨勢向下或震盪期間，新聞情緒標籤與LSTM策略的獲利能力不及其他常見技術指標操作結果。在股價趨勢向上期間，新聞情緒標籤與LSTM策略的獲利皆明顯優於其他常見技術指標操作結果。本研究最終使用的1對1修正參數LSTM模型，其預測能力相較以往研究有所改善。

應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究

為了解決台積電英文測驗2020的問題，作者洪御仁 這樣論述：

本研究為參考台灣證券交易所公開資訊觀測站、各部會官網及資料開放平臺刊載的統計報表，取用公開歷年來的證券交易資料。因為目前人工智慧（AI）在金融投資中的應用是自1990年代個人電腦技術飛速發展和大眾化以後引起廣泛研究關注的研究領域。第一款人工智慧ETF「AI Powered Equity ETF」，於西元2017年10月橫空出世，為當時全球第一使用AI選股的基金，年化報酬率多達11.81%。經過研究，股票市場的特點是極端波動、非線性以及內部和外部環境變量的變化，而AI中的機器學習技術可以檢測這種非線性，從而大幅改善預測結果。本研究蒐集股價影響因素與預測分析文獻，藉由機器學習技術包含類神經網路、

支援向量回歸、隨機森林、決策樹等演算法，進行預測驗證，並提高預測準確度。研究結果顯示使用隨機森林預測股價，準確率高於類神經網路與支援向量迴歸，後續會提出股市預測分析的結論與建議提供給未來投資理財與研究者參考。關鍵詞：類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、機器學習、決策樹

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