集保戶股權分散表走勢圖的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

應用分群技術於台灣股價漲跌趨勢 預測系統之建構

為了解決集保戶股權分散表走勢圖的問題，作者林冠佑 這樣論述：

股票市場資訊對於現今投資者佔有舉足輕重的一席之地，其價格走勢將直接影響投資者利益，以往已有許多學者針對股價浮動或漲跌趨勢進行相關研究，而導入之資料多為股票之收盤價、開盤價、成交量或技術指標等，預測方式則大多以人工神經網路、啟發式演算法或建立線性回歸模型如回歸通道等等。 本研究期望透過投資者持有股票比例之資料，導入不同分群系統進行資料分群，評估相同資料在不同模型下的分群績效。最後將各股持股比例資訊導入所選定的分群模型進行股價漲跌預測並評估其效能。 研究對象以台灣50股票中，選擇成分股共十支，將持股資料投入自組織映射圖網路SOM、K-means分群法、和弦搜尋演算法HS以及新穎全域和

弦搜尋演算法NGHS進行資料分群，藉由分群績效之優劣針對各股票選出最佳的分群系統作為股價漲跌機率預測模型，將輸出資料對照隔週第一個交易日之開盤價，計算出每支股票各群的漲跌機率，並評估模型效能及對於投資者之可用性。研究結果顯示，SOM的穩定性良好，NGHS則普遍能得到最佳的分群績效，大部分股票持股超過1000張的大股東或持股大戶所佔比例若提高，對股票價格將呈正相關影響。