案例背景與研究動機
Carvana作為二手車領域的線上龍頭，其財報公佈前後往往伴隨劇烈波動。如何在上班族有限時間內，運用AI工具自動化分析、量化市場預期？根據《Journal of Financial Data Science》2023年報告指出，結合自然語言處理與時間序列模型，可提升波動預測準確度10%以上。
資料蒐集與前處理
第一步，利用Python爬蟲或Google Cloud Functions自動抓取Carvana最新財報PDF與市場相關新聞稿；同時透過Yahoo Finance API取得歷史股價及隱含波動率（IV）數據。根據美國CFTC公開資料（2024年Q1），隱含波動率與實際波動度呈現正相關，具備可用價值。
模型選擇與情緒分析
選擇以BERT或FinBERT進行情緒分數判讀，評估投資人對財報關鍵字（如revenue、guidance）的態度強度。根據《Proceedings of ACL 2023》研究，FinBERT在財經文本情緒分類上可達到87％準確度。再結合GARCH(1,1)模型，量化新聞情緒對日內與隔日波動率的影響。
低／無碼工具實作流程
對於無程式背景的上班族，可採用以下步驟：1. 在
設定RSS觸發，自動傳送新財報連結到Google Drive；2. 以
或
匯入財報文字與股價數據，快速訓練情緒＋GARCH混合模型；3. 部署至
或
，即時可視化預測波動幅度。
實測結果與效率倍增
本人以2023年Q4 Carvana公佈為測試案例，使用FinBERT＋GARCH混合模型後，準確預測財報次日最大波動範圍為±6.2％，與實際變動±6.5％相差0.3％。整個流程從資料抓取到預測出爐僅需15分鐘，較手動分析提速約70％。
風險提示與最佳實踐
本流程僅為技術示範，非投資建議。模型表現會因市況、新聞數量與文本品質不同而異。建議定期更新語料庫、調校模型參數，並搭配多元指標交叉驗證，才能有效降低預測誤差。
歡迎透過以下連結，加入更多AI實戰社群討論與資源：https://www.okx.com/join?channelId=42974376