營收股利
預測選股

本專案聚焦於如何運用機器學習方法，結合企業營收與股利等基本面資訊，建立一套可輔助股票買進決策的分析架構。相較於僅依靠歷史股價走勢或單一財務指標進行判斷，本研究希望透過對公司營收表現與股利發放能力的預測與整理，提升投資人對企業基本面品質的掌握，作為中長期選股與買進時機判斷的重要依據。 在研究設計上，系統先蒐集企業歷史營收、股利、財務報表與相關市場資料，經資料清理與特徵建構後，導入機器學習模型進行營收與股利的預測。之後再將預測結果與既有基本面指標整合，用來評估特定個股是否具備較佳的投資吸引力。這樣的流程可讓原本分散的財務資訊轉化為更具結構性的決策依據，也使投資判斷從經驗式選股進一步走向資料驅動的分析模式。 本專案的價值不僅在於預測單一財務變數，而是在於建立一套以機器學習輔助的基本面選股邏輯，讓營收成長性、股利穩定性與投資決策之間的關係能被更清楚地整理與應用。若後續再結合回測、投資績效比較與風險控制分析，本研究可進一步發展為兼具研究與實務應用潛力的投資決策支援工具。