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open ai股價的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦木嶋豐寫的 從創業到上市：史丹佛、哈佛大學MBA的10小時菁英必修課 可以從中找到所需的評價。
國立臺北科技大學 資訊工程系 王正豪所指導 黃柏銓的 基於社群媒體情緒與圖神經網路進行股票趨勢預測 （2021），提出open ai股價關鍵因素是什麼，來自於圖神經網路、社群媒體情緒、股票趨勢預測。
而第二篇論文國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 尤信程所指導 蕭博元的 使用關鍵字於深度強化學習中對應股價預測 （2021），提出因為有 深度強化學習、美國股市、Google 收尋趨勢的重點而找出了 open ai股價的解答。
從創業到上市：史丹佛、哈佛大學MBA的10小時菁英必修課
為了解決open ai股價 的問題，作者木嶋豐 這樣論述：
作者憑什麼能夠用短短十個小時講解完成長策略？ ●東京大學法學部畢業 ●英國赫瑞瓦特大學愛丁堡校本部MBA ●哈佛大學客座研究員 ●東北大學大學院工學博士 ●美國註冊會計師（U.S.CPA） ●亞細亞大學都市創造學部教授 ●亞細亞大學大學院MBA教授 ●舊金山州立大學客座教授 ●事業創造論、競爭比較論、亞洲進出論的專家 ●公股銀行出身 ●前政策投資銀行旗下創投公司董事、投資總括常務執行董事 ●讓20家以上企業股票上市的創投資本家 ●20家企業的天使投資人 ●4家公司老闆 ●15家以上企業的外
部董事 ●國內外基金的顧問 ●適用天使稅制的創投公司社長 ●上市輔導專家 ●新創企業鑑別專家 ●併購、企業振興的名人 ●中小企業廳策略性基礎技術升級支援事業（支持性產業）評價委員 ●中小企業基礎整備機構首席顧問 ●JST（A-STEP）審查委員 ●NEDO創業新秀選拔審查委員長 ●NEDO日本-以色列研究開發協力機構選拔委員長 ●NEDO研究開發型創業支援事業審查委員 ●NEDO新能源創業技術革新事業審查委員 ●JAXA Open Lab審查委員 身為大學教授的筆者，在大學教創業理論和MBA的同時，還經營創投公司，擔任國內
外基金的顧問。 而且是工學博士，精通文、理，是本由創業鑑別專家根據理論和經驗，首次撰寫的實務教科書。 內容以文字穿插圖表，用一本書、十個小時 同時學會以下兩大重點！ ☆重點1 精挑細選出最重要成長策略中的必備項目 作者根據本身從無數失敗和成功中學到的實務經驗，毫不藏私地將真正有用的企業成長策略，及創業到IPO的最快捷徑介紹給讀者們。 釐清能夠上市的成長企業，和永遠不會成長的企業之差異，精選對極度忙碌的新創、中堅企業經營者最重要的項目加以解說！ ☆重點2 還能同時學到MBA的菁華 與以哈佛、史丹佛為首的歐美知名大學的MBA
授課內容幾無二致。為取得歐美研究所的MBA，得花兩年以上的歲月及2、3000萬圓的費用，而現在你不必改變平常的生活就能學到一樣的內容。 一起遵守企業成長的公式，實現低風險&高報酬吧！ 本書特色 ★一本書、十個小時，讓你迅速掌握從「創業」到「上市」，必勝的成功法則！ 作者為大學教授，在大學教創業理論和MBA的同時，還經營創投公司，擔任國內外基金的顧問。且又有工學博士的頭銜，堪稱精通文、理兩道。 這是本由創業鑑別專家根據理論和經驗，首次撰寫的實務教科書。讓你十小時就搞懂企業成長的策略！
基於社群媒體情緒與圖神經網路進行股票趨勢預測
為了解決open ai股價 的問題，作者黃柏銓 這樣論述：
上市櫃公司股票趨勢會受到歷史價格之外的各種因素之影響，例如技術分析、網路言論和股票之間複雜的相關性。在過去主要有兩類股票趨勢預測相關的研究，包括使用序列神經網路模型學習股價的時間序列特徵，以及針對社群言論之文本進行語意理解來試圖分析投資者的動向以預測股票趨勢。但投資者討論之內容詞彙過於專業，較難使用語言模型理解出真實語意。仍然有論文深入探討如何考慮歷史股價及社群言論，以多模態模型來進行準確的股勢預測，但就考慮單一股價並不能完全表達出真實的股勢變化，並且在社群言論部分忽略了言論本身的情緒。本論文提出一種結合歷史股價與社群情緒之股票漲跌預測的多模態整合架構。首先，我們將過去幾天的移動平均使用GR
U(Gated Recurrent Unit)取得序列式特徵，再將過去幾天股價之相對價差透過圖注意力機制得出價差特徵，並將社群言論之情緒分析也透過圖注意力機制得出情緒特徵；我們將三種不同性質之特徵互相結合，透過圖注意力機制得出股票特徵。最後將不同股票透過超圖神經網路預測出股票漲跌之結果。實驗結果顯示，本論文提出的模型在結合了多種不同性質特徵與考量不同股票之間關係後，Accuracy可達0.604，相較於先前的方法，能更有效的偵測出股票漲跌。
使用關鍵字於深度強化學習中對應股價預測
為了解決open ai股價 的問題，作者蕭博元 這樣論述：
深度學習是在機器學習中對資料進行為學習的演算法，通過機器算法不斷學習和改進。所以本研究目標是利用金融市場的關鍵及股市的每周股票的交易紀錄進行學習分析未來股市的漲跌方向，達到風險最小化，利益最大化的目標。 Open AI出品一系列深度學習 (Deep Reinforcement Learning)的演算法。而本研究選用 Proximal Policy Optimization(PPO)模型，此模型補僅有很好的連續控制問題且相較於 Trust Region Policy Optimization(TRPO)模型更加易於實現。本研究會將每周股票交易數據及美國在有關金融市場的關鍵字收尋熱度進行深度學
習， 並在考慮到 PPO2中的獎勵機制進而判斷未來股價趨勢並決定後續交易策略。研究中以美國股市歷史資料進行學習及模擬，因此次選用關鍵字參考資料為 Google Tend的最久資料為 2004年開始，故此次選擇測試及分析模擬的時間最早選至 2004開始至 2021年底，在這 18年間包含 2007到 2008環球經融危機和 2019到 2020全球冠狀病毒疫情影響所產生的重大經融危機。而在關鍵字選擇上則選擇與股市相關的關鍵字進行分析如通貨膨脹、升息等會影響股價的關鍵字。本研究最後選用 2017年 5月 1日至 2022年 4月 30日的資料進行研究，最後研究結果加入關鍵字相對於未加入及年成率在第
4並沒有太明顯的差異，但第 5年所測試的結果很有效的避開下跌的虧損，並且還有獲利。