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另外網站【ETF】台股0050介紹@ Ting看世界 - 痞客邦也說明：簡稱『台灣50』(代號0050)。 是元大台灣卓越50基金〈0050.TW〉 英文名稱Yuanta Taiwan Top 50 ETF ETF名稱元大台灣卓越 ...
國立高雄科技大學 智慧商務系 徐淑芳所指導 蔡柏翰的 透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析 （2021），提出元大etf 0050關鍵因素是什麼，來自於籌碼面、BI-LSTM、LSTM、深度學習。
而第二篇論文國立成功大學 法律學系 顏雅倫所指導 張詩瑀的 人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸 （2020），提出因為有 機器人投顧、理財機器人、人工智慧、金融科技、受託義務、演算法監管的重點而找出了 元大etf 0050的解答。
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美股投資學：跟著JC錢進美股，打造高速成長、穩健收息的投資組合，擁抱世界財富
為了解決元大etf 0050 的問題，作者財女Jenny 這樣論述：
「JC財經觀點」版主財女Jenny初試啼聲、威震八方之作！ 參透美股，掌握趨勢，資產配置，打造獲利， 你只需要這一本！ 金融市場這麼大，為什麼我們要投資美股？美股市場又能帶來多大的財富效應？ 本書作者財女Jenny於2008年金融海嘯前投入股市，至今已16年。進軍國際金融市場後發現，美股才是實踐價值投資最理想的市場。她著迷於探索美國企業的商業價值，尋找能夠創造持續現金流的好公司，並因此為自己打造出一套完整的獲利系統，不斷地累積財富現金流！ 本書是她多年來投資經驗首度大公開，透過各項數據、圖表、個案分析，帶你親炙美股市場，前進美股市場當股東，創造持續現金流！ 本
書特色 ★柯南式追根究柢精神，全方位解析美股市場 從「商業模式」切入，找出企業的獲利模式；透過財報數據全面解讀企業體質，分析營運狀態與未來展望；加入股價型態判讀，巧用「趨勢線」、「平均線」，精準掌握買入與退場時機。財女Jenny全方位解構美股市場，帶你找出值得長抱的公司。 ★獨具慧眼看未來，掌握成長趨勢風向球 數位經濟大爆發，未來商機大無限，財女Jenny從基本面到技術面，精準掌握美股趨勢動向，完整解析個股發展契機。同時結合理論與實務經驗，搭配獨到選股策略，帶你參與全球最大資本市場的大未來。 ★投資策略大公開，打造最佳獲利資產配置 從選股到進場，從ETF、RE
ITs到股票，財女Jenny從生活中找到潛力飆股，不藏私分享個人資產配置，並且針對各種特性投資人提出策略建議，帶你一起創造獲利，達到財富自由。 致富推薦 Jay Chiao（JC Capital執行長） Mr. Market市場先生（財經作家） 安納金（《一個投機者的告白實戰書》暢銷財經作家） 股海老牛（投資達人） 阿格力｜許凱廸（台股生活投資領航者） 華倫老師（《華倫老師存股系列 養對股票存千萬》作者） 資工心理人（理財部落客） 雷浩斯（價值投資者、財經作家） 內容全面且扎實，可說是錢進美股最好的一本工具書。──Jay Chiao（JC Capit
al執行長） 本書十分值得一讀……你可以感受到作者Jenny的思考非常清晰有條理。──Mr. Market市場先生（財經作家） 我太晚學會直接開戶投資美股，這是我的一大缺憾，但此時拿起《美股投資學》這本書的您不會有這個遺憾。──安納金（《一個投機者的告白實戰書》暢銷財經作家） Jenny的投資風格及策略……都在《美股投資學》中毫不藏私的一○○％分享。──阿格力｜許凱廸（台股生活投資領航者） 「書中自有黃金屋」，指的就是這本書了，它不但是進入美國股市的入門書……更是您財富累積的武功祕笈。──華倫老師（《華倫老師存股系列 養對股票存千萬》作者） 祝福閱讀此書
的朋友皆能夠建立正確的投資觀念，選擇適當的投資標的，成為人生贏家。──資工心理人（理財部落客） 投資美股，請由本書開始，除了充沛的知識之外，你還可以得到投資的樂趣。──雷浩斯（價值投資者、財經作家）
元大etf 0050進入發燒排行的影片
元大投信 ETF-AI 是由股感從規劃、設計、工程串接，一條龍製作完成的大型數位轉型專案，為配合該平台推廣，也協助製作了功能介紹型的宣傳影片。
元大 ETF-AI 智能投資平台：https://www.yuanta-etfadvisor.com/
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 0050 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。
人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸
為了解決元大etf 0050 的問題，作者張詩瑀 這樣論述：
人工智慧之發展使得金融科技浪潮快速襲捲而來，破壞式創新完全顛覆了傳統金融業者之經營模式，使其面臨極大之挑戰與轉型，也考驗著各國金融市場與監理法制如何因應。在歷經2008年金融海嘯後，機器人投顧憑藉著極少人力及自動化帶來之優勢，以低門檻、中立客觀之方式為廣大消費者提供更準確、透明及優質之投資服務，卻也帶來了一些問題，諸如受託義務及合適性原則之落實、利益衝突之防免、演算法之監管、系統性風險之因應及資訊揭露義務等，此些議題皆有待解決。我國於2017年開始發展機器人投顧，2020年上半年金管會對機器人投顧實施專案檢查結果也點出現行運作上在演算法審核、市場動盪應變、KYC及合適性上之一些問題。
本論文以機器人投顧為主軸，目的透過分析我國實務運作之概況，探討除了金管會金融檢查結果外，尚有哪些潛在問題。方法上，本文從人工智慧之概念出發，藉由回顧美國、英國及歐盟實務運作情形、專家學者文獻及法制概況，了解國外運作情形，藉以做為我國之借鏡。研究發現，目前國內業者多是以自家發行或是上架之金融商品為投資標的，而引發了利益衝突之疑慮。再者，即使以ETF作為投資標的，亦有業者是否履行其受託責任之問題。其他在客戶調查與分類上，針對客戶不一致回答之應變機制，以及再平衡服務之侷限，皆為可改善之地方。 本文認為，雖許多業者均以自家發行之金融商品作為投資標的，但若業者已告知客戶相關利益衝突及控管措施後取得
客戶同意，並不會因此違反忠實義務。而針對業者以ETF作為投資標的，本文認為若業者已事先明確告知並標示出客戶日後需額外繳納之基金管理費用，應不會違反其受託人責任。在台灣，機器人投顧仍處於萌芽階段，在英美及歐盟各國多未制定專法規範之狀況下，本文也提出些許建議，希冀我國採取積極開放之態度，提升自身科技能力，朝向完善之監理法制邁進。