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大葉大學 資訊管理學系碩士班 常棕盛所指導 王世杰的 網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析 （2021），提出python股票預測ptt關鍵因素是什麼，來自於COVID-19、文字探勘、語意分析、股價分析。

而第二篇論文中華大學 工業管理學系 劉光泰所指導 曾苡嘉的 季節環境與降雨量之關係-以臺北市為例 （2020），提出因為有 網路爬蟲、細懸浮微粒、多元迴歸分析的重點而找出了 python股票預測ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

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網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析

為了解決python股票預測ptt的問題，作者王世杰 這樣論述：

自COVID-19疫情爆發，COVID-19相關股票受到股民們的熱烈討論，各大網路論壇上有關COVID-19相關股票的討論資訊飛速增長。關於網路論壇討論資訊是否能幫助預測股價，網路論壇討論資訊與股價之間的關係如何等等議題在學術上有許多不同的研究成果，這些研究的研究結果都表示網路論壇的討論和股價之間有一定的關係或影響。然而探究在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇是否可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源的研究，就本研究所知目前尚缺乏相關的論文。 因此，本研究使用文字探勘與情緒分析對疫情期間的網路論壇股票評論進行分析並得出每日情緒指標與每日投資取向指標，最後

使用皮爾森關聯性分析法分析兩個指標分别與股票每日漲跌指標的相關性。根據分析結果得出結論：在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源，但這些網路論壇語意與股價之正相關程度為低度，因此建議投資人謹慎使用網路論壇訊息。

季節環境與降雨量之關係-以臺北市為例

為了解決python股票預測ptt的問題，作者曾苡嘉 這樣論述：

隨著網際網路的普及，網路上有許多開放性資料可供使用者整理後並且分析，運用網路爬蟲技術能夠幫助使用者透過網頁原始碼擷取網頁上的大量文字並做分析研究，而不會為了資料蒐集而導致花費過多的人力成本以及時間。因此網路爬蟲能夠幫助使用者快速地搜尋網頁上的資訊，減少使用者許多時間的浪費，並且能夠幫助使用者解析網站的內容。本研究利用臺北市氣象站的網頁資料，取得臺北市13站氣象站之日降雨量以及平均溫度、相對溼度之資料，與臺北市12站空氣品質監測站之臺北市懸浮微粒(particulate matter, PM)中的PM2.5監測濃度資料，以此做各類分析。在降雨量及PM2.5下，利用迴歸分析進行分析。在降雨量預測

中，使用多元迴歸分析進行預測，並且按照冬季、春季、梅雨季、夏季及秋季5類分類，以平均溫度及相對溼度對降雨量進行各季節之預測。根據研究得出在預測中可看出濕度在冬季、梅雨季、夏季時期因有明顯的變化而對降雨量有影響，而因夏季是炎熱的季節，因此在溫度因子下，比其他季節有影響力。因此濕度對降雨量有明顯的影響力，當濕度高時，降雨的機會也會跟著提升。

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