結論與建議

本研究以「股市爆料同學會」2024 年度資訊服務業 30 家公司為對象，結合 JASP 統計分析與機器學習模型，探討投資人情緒與股價變動的關聯。結果顯示，整體以「快樂」情緒最常出現，情緒變化對短期股價影響有限，市場仍以基本面與技術面為主。

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機器學習分析中，邏輯迴歸模型表現最穩定，技術指標主導產業層預測，而情緒指標能強化個股層準確度，尤其在恐懼與悲傷情緒高漲時效果明顯。整體而言，情緒特徵雖非主要因子，但能補足技術面不足，提升預測靈敏度與穩定性。

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研究限制包括資料來源單一、情緒字典辨識侷限與時間範圍短。未來可擴大資料平台、引入深度學習模型並延長觀察期間，以更全面揭示市場情緒與股價波動的關係。