前言

在經過了前幾篇文章的鋪陳，我們已經了解了LSTM的基本運作原理，也學會了怎麼從API抓取所需的資料。不管是投信數據、葛蘭碧突破訊號，還是均線的挑選，這些都為我們即將打造的預測系統做好了準備。接下來，就要把這些知識串聯起來，正式開始構建一個能預測投信介入後股價走勢的LSTM模型。接下來我會按照章節的形式，分享我未來的規劃方向：

章節概述

章節 1：資料收集與準備

• 資料來源選擇：如何從公開數據平台如台灣證交所、Yahoo Finance、FinMind API等收集股價歷史數據與投信買賣資料。
• 資料清理：包括缺失值處理、日期對齊、去除異常值，確保資料一致性。
• 特徵選擇：哪些特徵（如投信買入量、交易量、最高價、最低價、收盤價等）對股價預測最為重要。
• 資料標籤：將股價未來走勢定義為模型的預測目標，並根據投信介入時間標記關鍵數據。

章節 2：數據預處理與特徵工程

• 時間序列資料的處理方式：如何將股價和投信介入數據轉換為適合LSTM模型的時間序列格式。
• 標準化與正規化：LSTM對於數據尺度敏感，因此需要將數據進行標準化處理。
• 生成訓練集和測試集：如何合理地將歷史數據切分成訓練集和測試集，並確保數據的時間連續性。

章節 3：搭建LSTM模型

• LSTM模型的架構：介紹LSTM的原理和其在處理時間序列數據中的優勢。
• 模型參數設定：選擇合適的層數、單元數、激活函數等模型超參數。
• 模型編譯與優化：如何選擇損失函數（如MSE）和優化器（如Adam），並進行模型編譯。

章節 4：模型訓練與驗證

• 模型訓練：如何設定訓練批次大小（batch size）、訓練週期數（epochs），並在數據上訓練LSTM模型。
• 模型評估：介紹各種評估指標（如RMSE、MAE、MSE），並在測試數據上進行模型驗證。
• 模型調參：根據模型的預測結果調整模型參數以提升預測精度，並防止過擬合。

章節 5：模型應用與未來優化

• 模型部署：如何將訓練好的模型部署在實際系統中，實時預測投信介入後股價走勢。
• 未來優化方向：基於LSTM模型進行擴展，如結合技術指標、社會情緒分析等，進一步提升模型的預測能力。

結語

本篇我們說明了從資料收集到LSTM模型部署的流程，帶大家一步步建立一個專門用來預測投信介入後股價走勢的系統。接下來，我們會在後續的文章中深入探討每個章節的技術細節和實作過程，讓大家能更容易上手並靈活應用LSTM模型來進行股價預測。