4. 實驗結果分析
4.2 EPSO 股票交易策略
4.3.3 特徵萃取塑模與探討
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4.3.2 財務指標區別能力探討
對於 GHSOM 演算法輸入變量（財務指標）區別能力而言，依序為稅後淨利、
EPS、ROE 等財務指標，尤其以稅後淨利區別能力最大，從表 4-7 可知，A1-F16 群組中稅後淨利由大至小排列，EPS 次之，而 ROE 在大部份股票仍有一定區別 能力。其餘盈再率、配息率、董監事持股比率等指標，則較無法明顯區分能力。
4.3.3 特徵萃取塑模與探討
由第一次分群實驗得知，大部份股票之稅後淨利、ROE、EPS 斜率正負值，
與 EPSO ROI 績效高低較有明顯關係。而由於資料格式舖排是以歷年財務指標依 序排列，對於 GHSOM 分群分類規則而言，首先會先判斷 5 年圖形走勢態樣
（pattern），分別為直線上升、直線下降、U 或 W 型等三種，而 U 或 W 型在本 研究稱為混合群組，組內股票之稅後淨利、ROE、EPS 斜率正負值均存在。因此，
本研究在股票選擇策略，除續用第一次分群之 GHSOM 樹規則外，遇混合群組 時，將多加一過濾器（filter）予以區分，以期能更精準識別基本面良锈之股票，
以降低交易風險，提升投資獲利能力。有關過濾器（filter）規則如下所示：
if (slope(ROE)≧0)) && (slope(EPS)≧0)) && (slope(Net Profits)≧0)) then {safe stock}；
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3008 ROE% 4ER% NetP$b Divends% EPS$
2010 30 15 40.47 53 30.2
2542 ROE% 4ER% NetP$b Divends% EPS$
2010 58 2 69.56 77 9.8
2439 ROE% 4ER% NetP$b Divends% EPS$
2010 13 8 6.01 98 3.8
1707 ROE% 4ER% NetP$b Divends% EPS$
2010 22 49 4.31 69 3.3
2704 ROE% 4ER% NetP$b Divends% EPS$
2010 3 (91) 2.51 47 0.7
1432 ROE% 4ER% NetP$b Divends% EPS$
2010 208 (51) 8.10 0 9.1
1432 ROE% 4ER% NetP$b Divends% EPS$
2010 3 -31 330 76 0.6 4ER%：Earnings reinvestment rate；NetP$b：Net profits；DS：Shareholding ratio of directors and supervisors
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（1）大立光（3008） （2）興富發（2542）
（3）台塑（1301） （4）台化（1326）
（5）美律（2439） （6）萄萄王（1707）
（7）國賓（2704） （8）大山（1615）
（9）大魯閣（1432） （10）黑松（1234）
圖 4-6：列舉股票之財務指標態樣圖
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4.4
網路探勘暨情緒分析股票選擇策略1.正負向關鍵字詞資料庫
本研究首先分析財經新聞網站常用正負向情緒關鍵字詞，並儲存於關鍵字詞 資料庫內，作為剖析股票正負向情緒積分的標準。剖析過程發現報導用詞中，正 向關鍵字詞多於負向關鍵字詞，有關正負向情緒關鍵字資料庫中文用詞，如表 4-10 所示。
表 4-10：正負向情緒關鍵字表
正向關鍵字 負向關鍵字
合作、整合、進駐、跨界、跨域、跨 足、聯手、共同、出擊、年增、力拼、
搶進、推、增近、攜手、添動能、搶 進、衝刺、增進、向上、止穩、有利、
投資、看增、創高、拼穩、趨穩、加 溫、銷售破、營收破、獲利破、產值 破、營收拼、大增、調升目標值、加 溫、新服務、穩定、支撐、穩健、成 長、樂觀、多元、可期、看好、仍佳、
搶攻、搶進、小增、業績上看、看俏、
有利、回升、獲利暴衝、獲利靚、看頭
衝擊、減少、不足、下滑、下降、衰 退、小衰、降溫、向下、年減、營收 減、獲利減、銷售減、產值減、面臨挑 戰、看跌、小減
2. 網路探勘暨情緒分析股票選擇策略實驗結果探討
本研究自 MoneyDJ 及 facebook 財經新聞網站（經濟日報/工商時報）擷取 測試期間 18,656 筆資料，剖析其新聞內容，而正負情緒關鍵字詞搜尋範圍則以 {公司名}至該句句點為剖析單元，得到實驗結果依公司名稱出現於媒體次數及
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類股別 股票名稱 公司名稱
出現總次數
正向關鍵字 出現次數
負向關鍵字 出現次數
情緒總積分
（正向關鍵字 出現次數-負向 關鍵字出現次
數）
平均每次情 緒積分
（情 緒總積分/公司名稱出現總次 數）
1.水泥 1104 環泥 584 309 42 267 0.46
7.化學 1726 永記 285 305 42 263 0.92
28.其他 9938 百和 480 278 27 251 0.52
28.其他 9917 中保 320 225 31 194 0.61
12.橡膠 2114 鑫永銓 380 174 40 134 0.35
20.資訊服務 6183 關貿 348 106 23 83 0.24
27.油電燃氣 9918 欣天然 231 41 4 37 0.16
3.公司名稱出現次數、情緒積分與 GHSOM 財務指標屬性探討
本研究將公司名稱出現次數、正負向情緒積分與在 GHSOM 分群實驗中較 具鑑別度的屬性（ROE、EPS、稅後淨利）比較分析後，發現 EPS 與情緒積分 關係較為密切，稅後淨利次之，而 ROE 較無相關，如圖 4-7 至圖 4-12 所示，
顯示實驗來源媒體報導評價的依據與公司 EPS、稅後淨利等財務指標較為相 關，並與屬量分析的分析結果相依性偏高。因此，本研究同時考量公司名稱出 現次數與情緒積分，以平均每次情緒積分（情緒總積分/公司名稱出現總次數）
大於 1.5 以上為股票篩選條件。
圖 4-7：公司名稱出現次數與 EPS 相關性
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圖 4-8：公司名稱出現次數與稅後淨利相關性
圖 4-9：公司名稱出現次數與與 ROE 相關性
圖 4-10：情緒積分與 EPS 相關性
圖 4-11：情緒積分與稅後淨利相關性
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圖 4-12：情緒積分與 ROE 相關性