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觀聲量，探股市！比特幣的網路聲量與市場價格對其概念股股價之關聯研究

為了解決pi network匯率的問題，作者邱建翔 這樣論述：

比特幣在金融市場的價值逐漸提高，帶動一波全民「挖礦」熱潮，形成以比特幣產業鏈為概念的比特幣概念股，過往研究指出比特幣價格波動和比特幣概念股股價具有連動關係，然而現今大量訊息於社群媒體流竄，投資人買賣股票的決策易受到網路訊息與大眾對該股票相關議題評價而影響，因此，本研究將進一步探討比特幣價格、比特幣網路聲量與其正負面情緒比對比特幣概念股之影響。本研究蒐集2020年8月10日至2021年8月6日之比特幣網路聲量與其正負面情緒比、比特幣價格及比特幣概念股股價，利用時間序列分析中的向量自迴歸模型 (Vector Autoregression Model) 建立股價預測模型，透過Granger因果分析

觀察是否有領先與落後關係存在於變數間，並利用衝擊反應函數與預測誤差異變數分解來檢視變數間的動態關係，最後以均方根誤差(Root-Mean-Squre Error)比較納入網路聲量後的複合模型，其預測誤差是否低於過去僅納入比特幣價格之單因子模型。本研究主要發現包含 (1)比特幣價格與網路聲量對概念股公司股價有影響，但依不同公司之結果存在差異； (2)挖礦效能相關產業之概念股公司，其公司股價易受到比特幣價格與比特幣網路聲量波動所影響；(3)公司規模較小的公司股價易受比特幣網路聲量波動而影響，規模較大的公司則不易受網路聲量波動影響；(4)納入比特幣網路聲量之複合模型對預測股價準確率優於過去僅比特幣價

格之單因子模型。本研究為網路聲量對公司股價的影響提供不同視角，以延伸網路聲量於概念股股價預測的實際應用。

以深度學習建構股價預測模型

為了解決pi network匯率的問題，作者李虹樺 這樣論述：

股票的可預測性研究在金融學與經濟學界中有著悠遠的歷史，有些是秩序性狀況是簡單且可以預測，傳統使用線性迴歸方法可以找出固定的漲跌方向；但市場中存在許多不確定原因影響著股價的波動，隨機性特質在系統本質上是無法預測的，隨著時間不斷的進步與類神經網路的興起，股價也多數採用時間序列分析方法進行預測，深度網路經常會遇到梯度爆炸或梯度消失的問題，導致整個模型運算失敗。本研究以IBM SPSS軟體進行迴歸分析方法與深度學習方法訓練，以2017年1月3日至2019年12月30日之美國四大指數收盤價對台灣加權股價指數進行預測與討論，迴歸分析做t值與F檢定比較，再將預測結果進行殘差分析與變數重要性分析比較

；研究發現資料集與預測值的型態會影響模型的選擇，具有關聯的多變數聚合投入模型不一定會取得好的預測結果，在選用變數需花更多時間去挑選與測試。