運用資料探勘技術預測股價-以蘋果公司產品之供應商為例

Using Data Mining Technology to Forecast Stock Price-Taking Apple’s Product Suppliers as an Example

林憲民(Hsien-Min Lin)

指導教授 ： 謝淑玲

嶺東科技大學/資訊學院/資訊科技系碩士班/碩士(2018年)

摘要

近年來，智慧型手機帶給人們無限量的創新與改變，而智慧型手機之市場龍頭為蘋果公司的產品，當蘋果推出新款機型後，新機型的新穎度與消費者買氣等原因皆會影響蘋果概念股的漲跌趨勢，是否也間接影響蘋果概念股的股價。
本研究針對蘋果概念股為研究對象，分析近幾年蘋果公司產品供應商，運用供應商股市之財務指標與技術指標為資料來源，利用線性迴歸預測較重要之財務指標搭配供應商之技術指標，最後結合類神經網路模型與支援向量機模型，探勘出財務指標與技術指標中隱含或未知有價的潛在資訊，讓投資者投資股票時能更謹慎選股。

關鍵字

資料挖掘 ； 股價 ； 線性迴歸 ； 類神經網路 ； 支援向量機

並列摘要

In the recent years, mobile phones bring unlimited innovation and change to human. As a leader of smart phones, Apple Corporation continues announcing new model of smart phones. When a new model of apple smart phones is promoted, its novelty and support by consumers will affect the trend of Apple’s concept stock, and then also will interfere the stock price of the relative companies indirectly.
In this study, we try to analyze the influence of stock price between Apple Corp. and its vendors by using the finance indices and technique indices of stocks as our data source. Ap-plying the linear regression model by using some weighted vendors’ finance indices to pre-dict technique indices. At last, we combine neural network model and support vector ma-chine model to mine the implicit or unknown valuable information. We believe that this study will help the stock investors to make choice more carefully and correctly.

並列關鍵字

Data mining ； Share price ； Linear regression ； Neural network ； Support vector

參考文獻

參考文獻-中文

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