元大etf的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

ETF 智能投資與機器人理財實務與應用

為了解決元大etf的問題，作者劉宗聖,黃昭棠,張明珠,邱鉦淵,李政剛,張克豪,曾逸江,蔡宇倫,楊育晟,蔡雅筑,林恕安,劉維翰 這樣論述：

　　機器人理財發展至今約12個年頭，根據市場調查公司Statista預估，2021年全球管理規模將突破1兆美元，並在2023年翻倍突破2兆美元，顯見全球金融機構與金融科技新創公司，無不重視機器人理財的發展。   　　機器人理財的核心技術，主要體現於資產配置及投資組合管理的能力，與傳統財富管理服務最大的差異，在於從一次一檔（單筆投資）與多次一檔（定期定額），走向一次多檔（投資組合）與多次多檔（定期定額＋投資組合＋再平衡），有利降低風險與提高長期績效。   　　本書從美國資產管理生態談起，楬櫫傳統大型金融機構已跨足機器人理財領域，包括Vanguard、Charles Schwab及TD Ame

ritrade等；接著教導投資人善用元大ETF-AI智能投資平台，補足人為投資的不足，打造更加穩健成長的AI理財計畫。   　　內容精要 　　►一次看懂：海外機器人理財商業模式 　　►操作密技：多檔ETF規畫客製化投資組合 　　►獨家情報：投資組合最佳化技術 　　►實例分享：動態再平衡策略 　　►退休利器：用智能投資累積養老金

元大etf進入發燒排行的影片

透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析

為了解決元大etf的問題，作者蔡柏翰 這樣論述：

籌碼面是股市投資重要參考指標，Liu (2019) 與 Lu, Fang & Nieh (2012) 檢視籌碼對報酬之影響，研究結果指出觀察法人投資動向能提高報酬率。本研究即採用法人籌碼(三大法人持股總比例與三大法人買賣超總數量)資訊為主軸，結合開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量以及周轉率等變數之日交易資料，分別對元大ETF台灣50 (股票代碼0050)與富櫃50 (股票代碼006201)兩檔ETF成分股之前二十名公司，總計四十檔個股，以深度學習LSTM與BI-LSTM演算法進行股價預測。在預測準確度上則是以均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 等三項

指標衡量。實證分析顯示，研究樣本中以LSTM模型進行預測，誤差較小的個股占37.5%， BI-LSTM模型預測，誤差較小的個股占62.5%，表示以法人籌碼資料進行台股價格預測時，使用BI-LSTM模型準確度較高。這樣的分析結果與Lu, Li, Wang & Qin (2021) 的研究一致，支持在股價預測上BI-LSTM優於LSTM模型。