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國立中正大學 財務金融學系碩士在職專班 賴靖宜所指導 黃意婷的 印尼、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國匯率關聯性分析 （2019），提出美金兌港幣關鍵因素是什麼，來自於匯率、東協五國、Granger因果關係檢定、衝擊反應分析。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 王貞淑所指導 林芝儀的 整合情感分析與文字探勘技術應用於新聞標題分析：以外匯市場預測為例 （2019），提出因為有 新聞情感分析、文字探勘、外匯預測的重點而找出了 美金兌港幣的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了美金兌港幣，大家也想知道這些：

美金兌港幣進入發燒排行的影片

相信大家對於投資外幣一點也不會陌生，因為大家去外地旅遊的時候，當到達別的國家，都需要兌換當地貨幣，自然都會留意兌換價。雖然不陌生，但是不少人都會對匯率產生混亂。

為什麼要投資外幣呢？首先，當然想去旅行購物或玩樂吧，於是大家想預先兌換貨幣在當地消費。其實最主要可以從投資市場看到貨幣的走勢或者兌換率，至少可以知道當地貨幣是升值或是貶值。那麼投資外幣跟其他投資有什麼分別？其中的好處就是投資外幣是24小時都可以交易，而美股交易時段往往都會在香港時間的深夜時段進行。另外，外幣市場是最大流通量的市場，多數以美金為首，之後就是歐羅和日元。外幣投資在大眾市場變得更有效率，當國家推出了不同的經濟數據，幾乎匯率都一定會跟隨國家經濟走勢走，以上都會是最大的重點。

再談談我們可以怎樣兌換貨幣？用兌換玩馬來西亞幣（馬幣）交易， 美金兌馬幣是以1美金兌換4馬幣，即100美金可以換取400馬幣。不過在年初時，應該還是1:3.85， 而之後馬幣升值，100美金只可以兌換300多的馬幣。簡單而言，當同一樣是100美金，但卻能換取更多的馬幣，這代表著馬幣走弱。再看年初時候，馬幣曾經兌換率是4點多，即100馬幣比現在可兌換得更多。年初的時候比現時更加弱勢，只不過是v型反彈。大家可以從圖表的升跌看到貨幣的強弱，圖表上升得愈高，代表美元兌馬幣這段時間馬幣走弱，所以去馬來西亞便最划算。

當英國脫歐消息傳出，英鎊已經走弱，所以很多人趁這段時兌換英鎊和歐羅去購物，因為可以兌換更多英鎊。在投資世界上其實很簡單，大多數都是美金兌其他貨幣，簡單來說以美金兌馬幣為例，圖表下跌便代表前者國家貨幣走弱，但對於國外後者的貨幣便是看法相反，後者相對是走強。大家可以看美金匯港幣，可以看到年初的時候美金兌港幣，圖表下跌，這代表著兩個情況，A：美金突然很弱，B：港幣突然很強；相反的情況便是A：美金突然很強，B：港元走得很弱。這一波下跌的情況，便是A。美金突然走弱，原因可能是不加息或減息，而港元早就很強，這代表資金突然湧入港元。大家可以從圖表的升跌看出哪個國家的貨幣在走弱。之後就只是需留意技術分析，洞悉貨幣走強走弱的趨勢，亦可以從世間上找出最極端的一對貨幣配對，例如覺得最強的是澳元，而最弱的是加幣，便可以買澳元兌加幣，買入長倉，又或是買入加幣兌澳元，買入短倉。

若大家對槓桿或交叉盤有興趣，可以留言給我們。只要配合基本分析，以及技術分析，其實可以捕捉投資機會，最重要的是外幣市場是24小時交易的。如果想了解更多記得訂閱我們youtube，以及like我們Facebook專頁「我要做股神」。

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印尼、馬來西亞、菲律賓、新加坡、泰國匯率關聯性分析

為了解決美金兌港幣的問題，作者黃意婷 這樣論述：

本研究運用時間序列模型探討東協五國之間匯率關聯性。研究期間為2009/1/1至2019/12/31止，資料為日資料。實證結果運用向量自我迴歸模型及Granger因果關係檢定、衝擊反應分析等研究方法。實證結果顯示存在單向Granger因果關係的包括泰國匯市的變動領先菲律賓與馬來西亞、菲律賓匯市的變動領先印尼、新加坡匯市的變動領先馬來西亞與印尼；而馬來幣報酬率與印尼盾報酬率、泰國泰銖報酬率與印尼盾報酬率、菲律賓披索報酬率與馬來幣報酬率，以及新加坡幣報酬率與菲律賓披索報酬率，彼此間則存在雙向Granger因果關係。其次，就衝擊反應結果顯示，各國受自身的衝擊反應最大，五國的匯率市場，彼此間的衝擊反應

在第一期皆呈現正向反應，且皆在四期內趨近於0，馬來西亞的報酬率最為敏感，分別在受到其他四個國家匯率報酬率的一單位標準差衝擊時，除了自身所受到的衝擊反應最大，都受到最大的正向影響。

整合情感分析與文字探勘技術應用於新聞標題分析：以外匯市場預測為例

為了解決美金兌港幣的問題，作者林芝儀 這樣論述：

全球的金融市場通過金融和總體經濟資料相互連結，外匯市場也不例外。匯兌為外匯交易市場最基本的工具，受到貨幣政策、總體經濟資料發布以及地理政治時事的影響而變動，因此新聞訊息對外匯市場的效應不容忽視。本研究旨在探討新聞對外匯預測的影響，由於中文語料在斷詞斷句上較英文困難，因此基於中文語料的外匯預測研究稀少；過去有許多結合文字探勘與情感分析以預測金融市場的研究，但大多數研究使用整篇新聞作為預測資料，大量的資料會使分析所需的時間變長，故本研究以中文國際政經新聞的新聞標題作為資料集，實驗短文本是否能達到長文本的預測效益。透過文字探勘及情感分析技術建立情緒詞庫，以美金兌新台幣、人民幣兌新台幣、港幣兌新台幣

、新加坡幣兌新台幣、日圓兌新台幣、歐元兌新台幣共六種外匯為標的，實驗本研究提出的模型是否改善預測準確性。　　為驗證本研究所提之模型，共進行六個實驗，概述實驗及發現如下：實驗一為訓練詞向量方法使用支持向量機作為預測方法的比較，以BOW、TF-IDF、Word2Vec的CBOW及Skip-gram模型，其中Word2Vec的Skip-gram模型表現最佳，平均準確率63.42%。實驗二為調整實驗一的參數，分別調整iter、size、window，在iter=7、size=250、window=4時，平均準確率最高，為70.27%。實驗三驗證降維是否可以提高準確率，在降維後平均準確率為72.28%。

實驗四為預測方法的比較，以支持向量機（SVM）、K-NN、隨機森林（Random Forest）、多層感知器（MLP），其中支持向量機的模型表現最佳。實驗五為調整實驗四的參數C及gamma，平均準確率為75.22%。實驗六為驗證時間序列的效果，在新聞發佈後預測下一個交易日(D+1)的外匯六種幣別的平均準確率為75.22%，而在之後的交易日新聞逐漸失去效果。根據實驗結果，本研究提供外匯預測模型並建立正、負面情緒詞庫，可作為外匯預測使用，並且探討各國情緒詞庫的差異以及匯率變動之間的關聯。

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