AI時代系列(1) 機器學習三部曲: 🔹 第一部：《機器學習 —— AI 智慧的啟航》
66/100 第七週：機器學習專案實作
66. 股票市場預測 📈 用時間序列分析，預測股價趨勢！
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🔎 一、專案目標
• 利用機器學習與時間序列分析技術，預測股票價格或趨勢走向
• 學會處理 時序數據（Time Series Data）
• 體驗金融市場預測專案的完整流程與挑戰
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🌟 二、應用場景與商業價值
✅ 智慧投資決策輔助工具
✅ 股票、ETF、期貨與加密貨幣價格預測
✅ 應用於量化交易、投資組合風控
✅ 發現潛在交易訊號（買進或賣出時機）
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🛠 三、核心技術與建模流程
1️⃣ 資料來源與特徵設計
Yahoo Finance / TWSE / Tushare 股票歷史日K數據
特徵範例 收盤價（Close）、開盤價（Open）、最高價（High）、最低價（Low）、成交量（Volume）、技術指標（MA, RSI, MACD）
2️⃣ 模型選擇與對比
模型 : 特點
ARIMA / SARIMA 經典時間序列模型 : 適合趨勢平穩資料
LSTM / GRU 長短期記憶神經網路 : 擅長捕捉時間依賴性
XGBoost / LightGBM : 特徵工程後建模, 強大且穩健，能處理非線性關係
Prophet（Meta開源） : 趨勢+季節性預測,快速建模，適合商務應用
3️⃣ 特徵工程與處理重點
✅ 滑動視窗（Sliding Window）處理
✅ 技術指標加入（SMA、EMA、RSI、MACD）
✅ 將日期時間轉換為週期特徵（如：週幾、月份）
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💻 四、Python 簡易 LSTM 預測範例（以股價收盤價為例）
python
import yfinance as yf
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# 下載股票數據
df = yf.download('AAPL', start='2022-01-01', end='2023-01-01')
data = df['Close'].values.reshape(-1, 1)
# 建立滑動視窗
window_size = 30
X, y = [], []
for i in range(len(data) - window_size):
X.append(data[i:i+window_size])
y.append(data[i+window_size])
X, y = np.array(X), np.array(y)
# 建立 LSTM 模型
model = Sequential([
LSTM(50, input_shape=(X.shape[1], 1)),
Dense(1)
])
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.fit(X, y, epochs=10, batch_size=32)
# 預測未來股價
pred = model.predict(X[-1].reshape(1, window_size, 1))
print("下一期預測股價：", pred[0][0])
這段程式碼透過 Python 建立一個簡易的 LSTM 模型，使用 50 筆虛擬生成的股價資料來模擬未來 5 天的價格趨勢預測。程式包含資料標準化、以過去 10 天預測第 11 天的訓練資料設計、模型建立與訓練，接著利用最後一段序列遞迴預測未來 5 天的價格，並將預測結果反轉換為實際價格後繪製圖表，同時列印出未來 5 天的預測股價，圖表標題與標籤支援中文顯示，適合教學與模型原理展示。
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📈 五、預測模型的評估指標
評估指標 : 說明
RMSE（均方根誤差）: 數值預測穩定性指標
MAE（平均絕對誤差）: 預測值與真實值偏差大小
MAPE（平均百分比誤差）: 強調相對誤差，適合股價波動大場景
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🎯 六、進階應用建議
✅ 引入技術指標強化模型特徵
✅ 做 二分類預測（漲/跌）而非純粹回歸
✅ 引入 多股票、多市場數據（S&P500 / Nasdaq） 提升模型泛化力
✅ 模型加入 風險管理機制，如設停損停利點
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📌 七、產業應用價值
✅ 金融科技（Fintech）公司開發智能投資助手
✅ 協助券商、資產管理公司預測行情
✅ 普通投資人用來輔助做出更科學的買賣決策
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✅ 八、總結金句：
📈 AI 股票預測不是讓你一夜致富，而是幫助你看清趨勢、科學理性投資、降低風險！
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