5-1 結論與建議
一.Apriori 挖掘概念股與 T 檢定驗證
本研究使用文字探勘技術將新聞做處理後，再以關聯法則做階層式 Apriori 分析(第一階段 minsupport：0.5＆第二階段 minsupport：0.3)，挖掘出新聞中隱藏 的蘋果相關概念股：鴻海、大立光、台積電、玉晶光&台郡並以 T 檢定驗證概念 股與大盤共同移動程度之差異， 發現此五檔股票相較於大盤有較高的共同移動 性，發現此五檔股票相較於大盤有較高的共同移動性，因此本研究將此五檔股票 歸納為蘋果概念股。
依據本研究方法找尋概念股，相對一般報章雜誌有較嚴謹的方法證實所找出 的概念股具有關連性。
二.輿情分析找尋目標個股選擇與尋找領先(影響)天數
找出蘋果相關概念股後，本研究再以輿情分析計算概念股的每日情緒，並以 技術指標-周移動平均對歷史股價做處理，將情緒與移動平均做相關係數比對，
做進一步的挑選(最低相關係數 0.7)得到：鴻海、玉晶光，作為預測目標。
將鴻海及玉晶光設為預測目標後，本研究將每日情緒做位移處理，發現處理 後的情緒與此兩檔股票的移動平均歷史股價，於 0~3 天內有相當大的相關性，
因此推斷情緒領先(影響) 0~3 天。依本研究方法選擇目標概念股及找尋影響天 數，相對於股市名嘴有較多的依據證明相關性。
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三.SVM 模型指數選擇及切割%數檢定
本研究將國際指標、總體經濟及技術指標作為參考指數以建立滾動式 SVM 模型預測每段 SVM 後 3 天之台積電及玉晶光漲跌，並以 T 檢定做驗證發現，
以 70%做為切割方法之預測率較高，因此本研究以 70%作為後續 SVM 模型修 改之基準。
四.SVM 預測模型建立與修改＆推薦
本研究將國際指標、總體經濟及技術指標作為參考指數的 SVM 模型，加入 本研究之操作變數：蘋果股價或新聞輿情及兩者，重新建立滾動式 SVM 預測 模型。結果發現加入新聞輿情後的 SVM，其預測率相較於其他變數上升許多，
從中本研究推斷：新聞輿情對於股價預測有相當的助益。此外透過上章 SVM 模型結果顯示，以本研究方法建立 SVM 預測台積電與玉晶光相比，預測台積 電有較好的預測準確率。
因此本研究推薦以蘋果概念股為投資方向時，應選擇常被新聞媒體與蘋果公 司一同提到、與蘋果相關概念股新聞輿情有較高的相關系數及相關指標建立 SVM 預測模型有較高準確率的概念股－台積電，作為投資標的。
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5-2 後續研究
本研究透過文字探勘技術找尋概念股，再以輿情分析探討相關概念股之新聞，
最後再將新聞輿情與國際指標、總體經濟、分析指標建立 SVM 模型預測，期望 能給予投資者一個較有依據地選擇概念股、較可信的基準篩選概念股&較準確的 模型以預測未來股價之漲跌。而經過實驗結果的分析，本研究仍有改善之處，如 下：
一.新聞來源多樣性：
過去研究中顯示，國內投資人投資有其從眾性於陳志宏(2007)，而在新聞消 息發布後，一般散戶會參考其資訊，調整其投資行為(呂岳峰 2008)；未來可以抓 取多家國內外媒體有關於蘋果公司的相關新聞，擴充新聞來源及數量，更了解一 般大眾之輿情。
二.概念股選擇探討
本研究目前參考證卷投顧報告所列出的概念股作為候選概念股群，再以關聯 分析找出與蘋果概念股共同出現在新聞之台股，投顧報告有其參考價值；但未來 可針對供應鏈作探討，找群較佳的概念股群作為分析標的。
三.建立財金詞庫與權重探討：
本研究採取 NTUSD 之字詞庫做輿情比對，若詞彙比對正面詞庫則+1、若詞 彙比對付面詞庫則-1，依此方式分析每篇新聞輿情數值；然而每個文字對不同種 類文章之重要性及權重有所不同，因此未來可透過文字探勘技術探討蘋果新聞中 的字詞來擴充詞庫以建立專屬財金詞庫並計算各詞彙之權重。
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四.SVM 相關指數相互影響性探討
由過去研究發現，本研究所選取的十個指數：道瓊、S&P500、NASDAQ、
匯率、外匯存底、消費者信心指數、消費者物價指數、RSI、MACD&KD 對股價 有影響性及對股價預測有助益。但影響股市之指數有非常多種，因此未來可以針 對指數的影響性做進一步的探討，找尋出較佳的指數組合以提升 SVM 預測準確 率。
五.提升預測準確率：
本研究目前採取操作變數(新聞輿情)、國際指標、總體經濟指標及技術指標 以建立 SVM 預測模型，其結果為判斷滾動型態 SVM 未來 3 天內股價之漲/跌，
無法得知相關的漲幅。未來可以再搭配 SVR 預測股價之漲跌幅，希望能更精準 的預測股價之波動。
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