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運用時間序列演算法於石化產業股票的趨勢預測

為了解決塑膠價格走勢2021的問題，作者陳楷文 這樣論述：

在這時空環境下，各領域廣泛的透過趨勢預測作為決策的重要參考依據。本研究運用時間序列演算法，應用於股票的趨勢預測，並以Prophet發展一套與機器學習相關之股價預測模型，以作為預測股價準確性的建立。本研究以台灣石化業的指標台塑石化、台灣化學纖維與台灣塑膠工業為自變項，以Anaconda內建的資料庫建立Prophet模型，以改變趨勢的靈活度與不同時間長度，作為兩面向的依變相調整，其中靈活度的設定有0.01、0.1與0.5，時間則選擇一年、三年、五年與十年，進行機器學習與資料處理，並根據Prophet模型的預測結果，探討下列兩個問題－「比較同一股在同一預測幅度下，不同期間下的差別」與「比較同一股在

同一期間下，不同預測幅度的差別」。研究結果如下，同一股價在同一預測幅度下，以在五年與十年的期間中具有較高的準確度。同一股價在不同期間中，若是股價具有較大的幅度變化，則會在趨勢靈活度0.01下預測較為準確；若預測期間中，較沒有較大的起伏變化，則會在趨勢靈活度0.5下較為準確。