研究背景及動機

在高度波動且瞬息萬變的股票市場中，投資者多依賴歷史數據、基本面資訊與技術指標來判斷未來行情。然而，這些傳統方法在面對大規模非結構化資料與快速變化的市場情緒 時具有明顯侷限，特別難以捕捉投資者對市場的樂觀與悲觀反應，而這些情緒往往會直接影響買賣決策，進而牽動股價漲跌。

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隨著機器學習技術的普及，研究指出其在分析高維度資料與預測市場趨勢方面具備顯著優勢（Journal of Applied Math, 2023）。同時，情緒分析（Sentiment Analysis）與股市走勢之間的關聯性也已被多項研究所支持（Bollen et al., 2011；De Choudhury et al., 2008；Derakhshan & Beigy, 2019），顯示社群討論已成為反映投資人心理的重要指標。

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「股市爆料同學會」作為台灣常用的股市交流平台，匯聚大量投資者對個股與產業的即時看法，其討論內容具有高度投資情緒代表性。因此，透過蒐集平台上對資訊服務業的言論，進行情緒標註並建立情緒指數，有助於理解市場心理，並提供新型態的市場趨勢預測方法。

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本研究的核心動機在於：
如何結合投資人情緒指數與機器學習模型，以提升資訊服務業市場趨勢預測的準確性，並補足傳統分析方法的不足。