航運股未來走勢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

看懂新聞2：剖析關鍵數字，聰明掌握進出場時機

為了解決航運股未來走勢的問題，作者孫伊廷 這樣論述：

　　辨識投資風向、掌握進場時機，　　絕對要懂得分析新聞中的關鍵數字！　　本書告訴你如何判斷企業財報x產業發展x當前趨勢中的重要數字，　　讓你把原本看得一頭霧水的配股率、毛利率、淨值比……，　　輕鬆變成穩操勝券的工具！ 　　在財經新聞不斷播送的複雜數字背後，　　究竟有哪些真正攸關你的投資決策？　　究竟有哪些暗藏你一定要知道的陷阱？ 　　本書指出64個投資人一定要懂的關鍵數字，　　讓你正確剖析投資標的，抓對進出場時機！ 透視12個企業財報中的數字：　　毛利率、本益比、股價淨值比…… 看懂40個產業發展中的數字：　　市占率、稼動率、存貨營收比…… 找出12個當前關鍵趨勢的數字：　　通訊協定、半導

體微米製程、產品訂價模式…… 作者簡介 孫伊廷　股票投資專家 　　證券分析師CSIA，擁有多年專業投資經歷，曾受邀東森、年代、八大、三立等財經節目擔任受訪來賓，解析投資方向與產業前景；並曾任《商業周刊》股票特刊、《今周刊》特刊、《萬寶週刊》等知名財經雜誌資深撰述，以及經濟部創業專刊作者，研究台股趨勢多年，現任萬寶週刊副總編輯，近期熱衷於在生活中發掘投資趨勢。

航運股未來走勢進入發燒排行的影片

投資人新聞反應情緒對台灣航運類指數之關係探討

為了解決航運股未來走勢的問題，作者陳家畯 這樣論述：

隨著上網滲透率的普遍，5G時代的來臨使得大數據(Big Data)等技術應用從抽象走向具體，人們接收全世界的資訊不再有時間落差，資料結構大致上可分為結構化與非結構化資料，如文字、圖片及影音等，對於資料的處理無法使用過去人工方式統計與分析，因此經常使用人工智慧、機器學習等技術，並從中找尋規律，此過程被稱為「資料探勘」(Data Mining)。本文將藉由文字探勘技術，蒐集網路新聞資料將非結構化的文字轉化成量化資料，以中時新聞網航運類相關新聞2016年5月至2021年5月為主要資料來源，與台灣航運類指數進行相關程度分析後預測未來走勢，並運用文字探勘技術，建立航運類新聞之情緒指數與航運類指數做相關

性分析，發現當新聞情緒指數高漲時，航運類指數亦有上漲趨勢。本研究運用波羅的海運價指數、布蘭特原油價格及美元匯率建立複迴歸模型及 SVR 預測模型，後續分別加入不同天期之新聞情緒指數，探討情緒指標是否可有效修正預測模型之準確性。實證研究發現，SVR 模型對於航運類指數之預測能力整體優於複迴歸預測模型，此外，前一日新聞情緒指數加入SVR 預測模型後，可提高變數對於當日航運類指數預測的解釋能力。結果證明航運類新聞情緒指數在預測航運類股整體指數預測模型上有一定解釋力，透過新聞情緒指數搭配其他相關因子以預測未來航運類股整體趨勢，當投資人在預測未來股市波動時，消息面的情緒反應仍是需考量因素之一。