矽力ky 104的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

使用STL分解法和類神經網路進行長期股價預測

為了解決矽力ky 104的問題，作者鍾久祿 這樣論述：

股票價格的預測長期以來一直是學者們專注的熱門議題，因為把股價預測出來可以帶給民眾極大的利益，但是我們發現在過往的研究有兩個缺點，其一是大部分都是使用原始數據進行分析，但一般來說這些原始數具包含了股票的長期變動、週期性變動、突發事件造成的變動，所以我們認為直接將這三種因素丟入模型預測，很可能會對後續股票預測造成不良影響，其二是大部分都是使用短期數據預測，因此我們提出使用STL分解法來結合類神經網路進行股票預測的想法，其中STL分解法可以在類神經模型預測前將股價分成長、中、短期，再分別把這三個變項分別丟入模型內進行分析為了驗證本方法的有效性，我們設計了兩種方法，第一個是以自身過去歷史的股價結合S

TL分解的演算法，來進行自身股價的預測，並驗證此方法可能會比過往的方法來的好，第二個是以各種相關股市的股價個別拆解成長中短的變化，分別將這些長中短期的變化與欲預測的股票長、中、短期的變化進行相關性分析，且只挑出統計相關性檢定顯著相關的股票進行預測，最後實驗結果證實使用STL分解法結合類神經演算的確能進行股價的長期預測。

利用本益比、營收成長率、股東權益報酬率及負債總額選股並搭配進出場分析以提高股票市場投資績效之研究

為了解決矽力ky 104的問題，作者游家昀 這樣論述：

本研究嘗試站在初學投資人的角度透過利用本益比、營收成長率、股東權益報酬率及負債總額這四種條件以不同的組合方式進行選股策略，並以篩選結果搭配進出場策略來分析是否能提高投資績效，希望能建構一套讓初學投資人投資時可以參考的方向。 實驗結果顯示，利用基本面選股篩選出的公司，相比全部上市公司來說，確實有較高的勝率；而在搭配進出場策略後，皆能出現正報酬的結果。