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運用社群網站探勘修正台股預測模型準確度之研究

為了解決食品股 PTT的問題，作者王婉菁 這樣論述：

一直以來，股票價格的趨勢預測是個令人感興趣的議題，若投資人能夠事先得知股票價格的漲跌趨勢，那麼他們較有機會從股票市場獲利。傳統的股票投資決策方式係關注與金融及資本動向相關之指數，隨著社群網路的發達，不少投資者也開始將社群網路的聲浪納入投資的參考。究竟股價波動幅度較大的期間，社群網站聲浪是否與預測準確度有顯著關係？這是本研究所關心的議題。本研究從「臺灣證券交易所」擷取2018年台積電(2330)每日三大法人買賣超資料，共計244日的參考數據，透過主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)取得變數，再使用支援向量機(Support Vector Machine

，SVM)建立預測模型來預測股價隔日漲跌準確度。至於聲浪的部分，本研究運用中研院開發之中文斷詞系統(Chinese Knowledge Information Processing Group，CKIP)處理文件進行斷詞，並建立社群網站詞組規則以萃取文章之情緒詞與程度詞，將社群網站評論文章量化為聲浪分數。據此以探討具社群網站聲浪分數修正後之模型是否比原預測模型有較佳的準確度表現。研究結果顯示，在股價波動幅度較大的期間，具聲浪分數修正之模型有較好的預測準確度。