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一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決h型鋼價格走勢2021的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。

台灣中小型鋼鐵裁切加工業經營現況與競爭力之個案研究:以B公司為例

為了解決h型鋼價格走勢2021的問題，作者張卉妤 這樣論述：

回顧台灣在二十世紀下半葉，台灣經濟快速成長，其中中小企業以具有彈性且靈活之姿創造了特有的優勢，為台灣奠定今日經濟發展水平，其中製造業更是功不可沒。台灣製造業結構發展完整，而產業供應鏈之上、中、下游彼此之間合作關係密切，具有產業群聚優勢。而在總體環境劇烈變動下，和世界各國中的競爭者相較之下，台灣中小企業難以取得成本優勢，這都使得企業不得不追求成長。 本研究選擇以 B 公司作為個案研究對象，B 公司從事鋼鐵裁切加工業，而鋼鐵裁切加工業業者面臨人員應聘不易之問題，進而導致勞動力嚴重缺乏，使得製造業轉而走向自動化、數位化等，以便提升企業經營之優勢和競爭力。 本研究彙整訪談內容後，以 PEST 分

析發現，鋼鐵產業容易受到政治環境影響，使得鋼鐵價格易受到波動，進而影響鋼鐵裁切加工業之採購成本；而鋼鐵裁切加工業在經濟環境裡，需準確判斷當前景氣循環，才能把握賺取價差之時機；社會環境會隨著國人教育程度高低而改變趨勢，而台灣高等教育普及，使得傳統製造業長期處缺工狀態，不得以只能長期聘請外籍員工；而技術環境對於鋼鐵裁切加工業業者來說，可以將機器設備裝置感應器，結合電腦軟體，監測機台運作、生產狀況。針對以上所述之分析結果，向 B 公司提出開發新產品以及策略聯盟建議，以利企業未來持續成長及經營競爭力。