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國立臺灣科技大學 電機工程系 鍾聖倫所指導 戴鈺展的 投資社群中個股推薦績效之自動驗證 (2015),提出外資評等ptt關鍵因素是什麼,來自於巨量資料真實性、預測驗證、社群資料分析、股市、關聯式資料庫。

最後網站[新聞] 友達外資評等維持劣於大盤目標價10元- 看板Stock則補充:原文內容: 亞系外資預期,LCD面板長期仍將持續供給過剩趨勢,價格恐緩步下跌,將侵蝕面板廠友達毛利率與現金流,維持友達「劣於大盤」投資評等及目標價10元。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了外資評等ptt,大家也想知道這些:

投資社群中個股推薦績效之自動驗證

為了解決外資評等ptt的問題,作者戴鈺展 這樣論述:

真實性(Veracity)是巨量資料在數量(Volume)、速度(Velocity)以及多樣(Variety)三個以V開頭的特質之上,另一個以V開頭的特性描述。某種程度上,真實性是真正決定巨量資料中價值的關鍵。投資社群網站中常見對個股的未來趨勢而作買進或賣出的推薦文章,有時伴隨針對同個股而有預測結果相互矛盾的推薦文章同時發生。文獻與實務上鮮少有針這些蘊涵未來性本質的推薦性文章就其最後的真實性作核實的研究。本研究針對投資性質社群中對於台灣個股作多與作空建議的貼文進行後續短、長期的績效核實。利用小卜卦(Oraclet)塑模中:前辭、命辭、占辭與驗辭的推薦核實流程,我們先分析反應推薦貼文的立卦、驗

證與查詢功能所需的關係實體圖,並建置其相對應的關聯式資料庫,之後,經由爬文技術,擷取投資社群中各個股推薦貼文的預測要素,將原先非結構化的資料彙入關聯式資料庫,完成立卦動作。然後,在立卦後的適當時機,本系統可自動地由當天的日收盤股價,進行短、長期的投資效益的計算與核實。在執行速度的提升上,本系統透過雲端化將最耗時的兩個部分,即立卦和績效計算進行分散式運算,在三個節點的模擬環境中,有效降低系統運算時間到一半。當作自動驗證推薦貼文的績效,本研究所建置的社群預測性貼文之自動驗證系統,系統性地針對包括ptt stock板與鉅享網的外資評等板兩投資社群,自從2011年以來,所有約1萬筆的個股推薦貼文逐一進

行驗證。本系統是近即時性的,每一個小時即自動針上述兩社群的新個股買進或放空的推薦貼文作立卦處理,並按短、長期的時序於立卦之後進行績效驗證。除了就特定個股推薦的績效–或預測之等效真實性–作核實外,也可針對同一個股作推薦的相同或是矛盾看法的預測作彙整,以及針對社群中所有作過推薦的鄉民或是外資的歷史推薦績效作彙整以利使用者查詢。