台股股價的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列地圖、推薦、景點和餐廳等資訊懶人包

Python x Excel VBA x JavaScript：網路爬蟲 x 實戰演練

為了解決台股股價的問題，作者廖敏宏（廖志煌） 這樣論述：

．進階封包分析技巧，掌握數據來源熟悉度。 ．逐步說明的實戰範例，輕鬆學會網站爬蟲技巧。 ．清楚分類網站類型，系統性了解網站全貌。 ．多語言開發技巧，快速提升程式開發能力。 ．多元開發技巧，節省自行搜尋與研究時間。 　　本書著重多語言操作應用（Excel VBA、Python、JavaScript）與多解法開發爬蟲程式、網路封包側錄分析、網站資料尋找分析，有別於坊間爬蟲書籍僅以Python作為爬蟲操作語言與單一方式解決問題的作法。 　　著重原理與觀念，多角度學習，效果更佳 　　承襲《Excel VBA 實戰技巧｜金融數據x網路爬蟲》中提過的觀念，「爬蟲原理與觀念通了，任何程式語言都可以做

爬蟲程式」與多元開發的精神。本書在加入Python後，並以Python常見的爬蟲模組來解決同一個爬蟲問題，讓讀者可從多角度去學習Python與爬蟲程式的開發技巧。 　　JavsScript加密混淆破解技法大公開 　　JavaScript對於網頁是非常重要的腳本語言，而讀者遇到以JavaScript做加密、混淆、美化等技巧的網頁，往往就望之興嘆無法再進行分析與開發爬蟲，藉由Excel VBA、Python對JavaScript操作範例練習，讓讀者面對相關網頁不再裹足不前。 　　針對封包側錄與發送過程進行詳細的探討與解說 　　封包分析是開發爬蟲程式最重要的一環，若封包側錄、分析、發送等環節出錯

，將會導致開發爬蟲程式出現嚴重錯誤，陷入「一步錯步步錯」的窘境，要解決此問題就必須對封包發送內容能清楚掌握，本書針對封包側錄與發送過程進行詳細的探討與解說，透過工具設定與操作，明確封包內容資訊，進一步提升爬蟲分析能力。 　　分析網站資料產生的流程，分成網頁操作、封包側錄與分析、連線測試等階段，將每個階段的特徵記錄、整理、歸納而成「網頁操作分析表」，讓讀者在分析網站能一目了然網頁全貌，可避免分析了後面忘了前面的分析，導致開發爬蟲程式遺漏了關鍵步驟而造成無法抓取網頁資料。 各界推薦 　　國立政治大學應用數學系副教授 蔡炎龍 　　Tivo168教你Excel輕鬆投資理財 Tivo Chang

　　算利教官 楊禮軒  

台股股價進入發燒排行的影片

結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例

為了解決台股股價的問題，作者王怡芬 這樣論述：

2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對

股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵

值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。

Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決台股股價的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart

借券交易對股價影響之再探

為了解決台股股價的問題，作者林信達 這樣論述：

一般投資人對於股票放空大多抱持負面印象，而借券交易是否就是將股票借給外資放空影響股價的元凶？加上主管機關於2016年2月1日實施擴大券源新政策，開放一般投資人亦可參與借券，此舉是否對股價影響加劇？本研究以市值規模區分大中小三個群組，從中取樣借券餘額最高10支股票為代表，期間自2011年1月3日至2021年10月29日止，收集大盤收盤指數，個股收盤股價、借券餘額、借券賣出餘額等數據，以追蹤資料(Panel data)分析驗證大盤指數與借券餘額、借券賣出餘額等變數對股價的影響，同時探討擴大券源政策施行讓一般投資人參與借券交易後，上述變數的影響是否產生變化。實證結果顯示借券餘額變動在制度施行前對股

價皆存在負向影響，但在制度施行後，對小市值群組轉為無影響，對中市值族群則轉為正向影響，對大市值群組負向影響前後沒有改變。借券賣出餘額變動則是制度前對個股股價皆無顯著影響，在制度施行後對小市值群組股價轉為正向影響，對中市值群組則轉為負向影響，大市值群組仍舊維持無顯著影響沒有改變。