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中華科技大學 電子工程研究所碩士班 李昆益所指導 李日照的 利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型 （2020），提出台糖股價走勢關鍵因素是什麼，來自於Python、巨量資料、網路爬蟲。
而第二篇論文國立聯合大學 資訊管理學系碩士班 馬麗菁所指導 黃姿倚的 以文字探勘與社會網絡分析圖應用於購物網站線上新聞分析 （2018），提出因為有 文字探勘、社會網絡分析圖、購物網站、線上新聞、視覺化的重點而找出了 台糖股價走勢的解答。
最後網站(1237) 台糖公司- 月營收狀況趨勢圖- Goodinfo!台灣股市資訊網則補充：月別, 當月股價, 營業收入, 合併營業收入. 開盤, 收盤, 最高, 最低, 漲跌 (元), 漲跌 (%), 單月, 累計, 單月, 累計. 營收 (億), 月增 (%), 年增 (%), 營收 (億), 年增
台股大行情就是這樣抓!：從週期循環鑑往知來 掌握股市波段走勢
為了解決台糖股價走勢 的問題，作者杜金龍 這樣論述：
由股市歷史了解各種股市波段走勢 股價在股票市場中占有重要地位，而股價的漲跌最難了解，不易明確分析，無論經濟因素、政治因素或人為心理因素，均能影響股價使其發生變動。經過有系統的蒐集與整理歷年來股市巨變的各項資料後，可發現任何事件發生前皆有相當足夠的徵兆，當然這些徵兆在細節上並不夠清晰，而且不會有一致的內容與根據，但投資人若能配合相關的股市歷史事件，及對當前股市的各種現象加以深入觀察，就能有鑑往知來的分析能力。 作者杜金龍詳加研究國內股市54年歷史中的各項重大事件，得知「政治行情」、「資金行情」、「景氣行情」、「原物料上漲行情」、「投機行情」、「技術面領導行情」等各種股市波段走勢會
不斷交替出現，投資人熟悉瞭解後，才能在往後的股市循環週期中，以不同的分析方法應用在不同的股市行情，據以做出適當的投資策略。 贈品： 政經大事記別冊＋股市大循環海報＋聚財點數100點＋大事記網路查詢權限
利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型
為了解決台糖股價走勢 的問題，作者李日照 這樣論述：
摘 要台股實施逐筆交易制度，撮合機制變快，市場上交易節奏也加快，投資者很難以人力追蹤多檔股票行情並即時做出交易策略判斷。目前針對股票交易設計的回測或量化系統操盤軟體，大多需要支付費用且有其侷限性，無法適用於各種投資策略。本研究針對金融股十四檔股票，利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型，透過模型導出之技術指標圖，分析預測股價未來走勢。。本研究使用Google Colaboratory環境，利用requests套件於網路爬取2021年1月22日至2021年6月12日之十四檔金融股股價資料，並導入pandas與numpy套件進行巨量資料整理分析，再應用Ta-Lib套件計算成交量
（VOL）、隨機指標（KD）、平滑異同移動平均線指標（MACD）及相對強弱指標（RSI），最後使用 Matplotlib套件導出股價走勢圖表，分析圖表意義。研究發現大多數金融股均齊漲齊跌變化大同小異，針對個股，漲勢較為淩厲，且量能較大的有富邦金控、國泰金控、兆豐金控等三檔股票。本研究利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型，可透過不同的參數設定，產生不同變化之股票技術分析圖表，讓投資者或研究者藉由此探勘模型驗證自己的策略是否擁有良好的損益，作為投資者或研究者股票選擇交易決策之參考。關鍵詞：Python、巨量資料、網路爬蟲
以文字探勘與社會網絡分析圖應用於購物網站線上新聞分析
為了解決台糖股價走勢 的問題，作者黃姿倚 這樣論述：
隨著網路時代的發展，電子商務快速的成長，許多人會選擇在網路上購買商品，不僅方便也快速，只要能上網，無論身在何時何地，都能透過網路商店購買商品。近幾年來使用購物網站購買商品的人數逐年增加，而網路新聞與評論大大的影響了消費者是否購買此商品的決策，在如此競爭激烈的環境下，各個購物網站若能運用線上新聞中的關鍵字，分析其優缺點，並擬定相關策略，將有助於提升競爭優勢。本研究希望透過文字探勘結合機器學習方法分析購網站相關的線上新聞文章內容，以台灣知名的三家購物網站：PChome、Yahoo購物、Momo購物網為例，找出三家購物網站品牌印象的高頻詞彙，並結合基因演算法與社會網絡圖概念，以圖形化的方式呈現關聯
性，並加入情感分析方法分析各篇文章的正、負傾向。此外，本研究使用機器學習法分析購物網站之電子報文章內容以預測是否會影響股價漲跌，採用機器學習常用的決策樹、支援向量機、類神經網路三種方法進行分析與預測，可提供給投資者參考。本研究的分析結果可協助購物網站的管理者，了解該網站在一般大眾心中的印象與觀點，有利其調整經營策略進而提升競爭力。