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# System prepended metadata

title: 制定side project(情感分析)

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# 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。

