# 專案規劃 ## 專案介紹與背景 ### 專案目標 主要是想精進自己論文的研究，因此想了一個side project去執行。本專案旨在開發一個自動化系統，利用情感分析技術分析社交媒體等文本數據，研究這些情感數據與股票價格之間的關係，並嘗試預測股票價格走勢。 ### 動機 市場情緒在股票價格的波動中扮演著重要角色。通過分析社交媒體和新聞中的情感數據，可以更好地理解市場情緒對股票價格的影響，從而為投資者提供有價值的參考。 ## 數據收集與處理 ### 股票價格數據 - **數據來源**：Yahoo Finance、Alpha Vantage等。 - **數據內容**：股票的歷史價格、交易量等。 - **數據處理**： - 清洗和處理缺失數據。 - 計算日收益率等衍生指標。 ### 情感數據 - **數據來源**：Twitter、財經新聞網站（例如彭博社、華爾街日報）、股票論壇等。 - **數據內容**：相關公司的新聞文章、推文、評論等。 - **數據處理**： - 數據清洗：去除噪聲和無關信息。 - 文本預處理：分詞、去停用詞、詞幹提取等。 ## 情感分析模型 ### 模型選擇 - 使用預訓練的情感分析模型（例如VADER、TextBlob）。 - 或者訓練自己的情感分析模型（例如LSTM、BERT）。 ### 模型訓練和評估 - 使用標注的情感數據集進行訓練和評估。 - 調整模型參數以提高準確性。 ## 數據整合 ### 時間對齊 - 將情感數據與對應時間段的股票價格數據對齊。 ### 特徵工程 - 提取情感特徵（例如每天正面和負面情感的比例）。 - 合併其他特徵（例如歷史價格、交易量等）。 ## 建模與預測 ### 模型選擇 - 使用迴歸模型（例如線性迴歸、LSTM）預測股票價格。 - 或者使用分類模型（例如隨機森林、XGBoost）預測股票價格的漲跌。 ### 模型訓練 - 將情感特徵與股票價格數據作為輸入，訓練模型。 ### 模型評估 - 使用回測數據集評估模型性能，調整參數以優化結果。 ## 系統開發 ### 前端介面 - 開發一個簡單的用戶介面，展示情感分析結果和股票價格預測。 ### 後端服務 - 實現數據收集、情感分析和預測功能的後端服務。 - 使用Django或Flask等框架搭建後端。 ## 專案展示與文檔 ### 撰寫文檔 - 記錄專案背景、數據來源、方法、結果和結論。 ### 創建演示文檔 - 準備專案演示文檔或幻燈片，展示專案的主要功能和成果。 ### 專案展示 - 將專案發布到GitHub或其他代碼託管平台。 - 寫一篇博客文章或在社交媒體上分享你的專案。 ## 專案實現建議 1. **分階段進行**：將專案分解為多個階段，每個階段都有明確的目標和任務。 2. **定期檢查進度**：定期檢查專案進度，確保按時完成每個階段的任務。 3. **保持靈活性**：根據實際情況靈活調整專案計劃，解決遇到的問題和挑戰。 4. **尋求反饋**：在專案實施過程中，定期尋求導師或同行的反饋，不斷改進和優化專案。