StockAnalysis Demo
每個人多少都有在投資股票，對於股票的分析，也是投資決策中不可或缺的重要一環。
然而，股票分析是一個龐大且多維度的工作，考量到時間與資源有限，我們將這項任務分為幾個階段，逐步完善並建構一個全面的股票分析工具。
階段一：基本分析
在第一階段，我們專注於最基礎的股票價格與交易量分析，透過視覺化呈現，協助使用者掌握股票的基本面與技術面走勢。執行內容大概包含：
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串接資料來源：使用 FinMind 作為股票資料來源，透過 API 取得台股的歷史股價資料。
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圖表化呈現
- 將原始數據轉化為易於理解的圖表，包括折線圖、柱狀圖及 K 線圖。
- 加入互動功能，使用者可以自由調整時間範圍與個別股票。
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技術指標運算
- 計算並呈現常見的技術指標：
- 布林通道（Bollinger Bands）：顯示價格波動範圍與均線。
- MACD（平滑異同移動平均線）：辨識市場動能與趨勢反轉信號。
- RSI（相對強弱指標）：判斷市場超買或超賣情況。
- KDJ 指標：反映股價波動的動能與短期買賣機會。
- 計算並呈現常見的技術指標：
透過圖表與指標，讓使用者能快速了解股票的歷史價量表現，並套用基礎 K 線理論進行初步的買賣點判斷。
程式功能
請輸入股票代號 (例如：2330)
階段二：新聞分析
將股票市場中的即時新聞與價格走勢進行結合，從中提取語意資訊，分析新聞對股票短期走勢的潛在影響。
預計執行內容包括：
- 新聞資料來源整合：串接新聞平台的 API，例如 Google News、Yahoo Finance News、FinMind 等，取得即時股票相關新聞與報導。
- 語意特徵提取：串接 openai 的模型，進行新聞語意分析，提取新聞報導的情緒、主題、重要性等特徵。
- 新聞與股票走勢交叉比對
- 將新聞報導與股票的價格、成交量變動進行時間對齊，觀察兩者的相關性。
- 透過數據統計與視覺化圖表，展示新聞情緒對短期股價波動的潛在影響。
分析結果將揭示新聞情緒與股價走勢之間的關聯性，協助使用者洞察市場反應，找出潛在的市場機會或風險。
🚧 程式功能 🚧
（尚未安排時間）
階段三：建模分析
既然我們常用深度學習的技術來解決問題，沒道理不用在股票上。
在這個階段，我們將引入深度學習技術，建構預測模型，進一步提升股票分析的精準度與智能化程度。
預計執行內容包括：
- 數據準備與特徵工程：建立訓練用的數據集
- 模型選擇與訓練：根據數據規模與問題性質，選擇適合的預測模型。
- 模型評估與迭代優化：模型回測與交叉驗證，評估模型的準確性與穩定性。
- 結果視覺化與解釋：提供解釋性模型分析，讓使用者理解預測結果背後的主要因素。
透過建模分析，系統將具備一定程度的股價趨勢預測能力，為投資者提供更智能的參考決策。
🚧 程式功能 🚧
（尚未安排時間）
📊 使用次數限制說明
本平台透過後端代理服務，調用 FinMind API 以提供即時股票資料。然而，該 API 存在每小時 600 次 的使用次數限制，所有使用者共享此額度。
關於這件事情，我們感到很抱歉，目前我們無法負擔更多的 API 費用，因此只能提供最低限度的使用次數。如果未來有更多的資源，我們會提供更多的使用次數。
如果你發現數據或圖表未能正常顯示，這可能是因為當前時段的 API 調用次數已用完。請稍後再試，或等候系統於下一小時重置額度。
每周日早上零點至早上七點為 Finmind API 維護時間，此時段內無法取得股票資料。
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