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收益率計算機的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦潘席龍寫的 EXCEL 在實驗金融學中的應用(第二版) 和unknow的 基於EXCEL的財務金融建模實訓都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Yield 殖利率/收益率定義 - IG也說明：認識殖利率（收益率）的定義以及計算公式，了解殖利率的類型，包括現金殖利率、股票殖利率、債券殖利率。
這兩本書分別來自財經錢線文化有限公司 和崧燁文化所出版 。
東海大學 資訊管理學系 姜自強所指導 彭育棋的 運用深度學習預測股價並結合投資組合獲取利益以及風險平衡-以新冠肺炎為例 （2019），提出收益率計算機關鍵因素是什麼，來自於深度學習、長短期記憶、投資組合、夏普比率、MAPE。
而第二篇論文國立清華大學 計量財務金融學系 張焯然所指導 季 優的 滬深300指數的高頻數據已實現波動率研究——基於HAR模型框架和LSTM網路的預測方法改進 （2019），提出因為有 HAR族模型、已實現波動率、LSTM、跳躍的重點而找出了 收益率計算機的解答。
最後網站常被騙嗎？年化報酬率自己來 - 怪老子理財則補充：雖然上述兩個公式都沒有辦法以一般家用的計算機來計算，但是當使用大家都熟悉的Excel試算表，卻是非常的簡單。只要將數字代入上述的Excel公式，然後 ...
EXCEL 在實驗金融學中的應用(第二版)
為了解決收益率計算機 的問題，作者潘席龍 這樣論述：
本書特色 一、以解決金融實際問題為出發點。這使本書區別於許多電腦專業作者的書籍，不僅使本書的內容更加實用，而且強調了如何理解計算結果的金融學含義。 二、步驟清晰，一學就會。考慮到本書的多數讀者是金融從業人員，不一定有很強的電腦基礎，因此在介紹用法的時候，盡可能讓讀者一看就懂、一學就會。 三、全書所有涉及的問題，都配有相應的實例和模板，讀者只要照著說明操作，充分運用相應的模板，換上相應的數據，就可以輕鬆解決大部分所遇到的問題。既可節約讀者的時間，還可以避免自己在操作中可能出現的錯誤。
運用深度學習預測股價並結合投資組合獲取利益以及風險平衡-以新冠肺炎為例
為了解決收益率計算機 的問題，作者彭育棋 這樣論述：
本研究以台灣加權股價指數、元大台灣50以及加權股價指數成分股暨市值比重前10的股票共12支股票作為研究目標。透過深度學習進行各股票的收盤價預測，獲取股價的趨勢，將蒐集來的歷史資料共3957筆交易日資料，分為成兩個部分，九成的資料共3561筆作為訓練資料，剩餘的一成共396筆作為測試資料，運用RMSE、MAE以及MAPE進行模型評估，從12支股票中挑選出評估效果最優的5支股票作為投資組合目標，分別為元大台灣50、南亞、中華電、國泰金以及台灣加權，透過蒙地卡羅方法模擬Markowitz模型，運用電腦隨機模擬10萬次投資組合權重，並計算出每個不同權重的收益率及風險標準差繪製成散佈圖，從模擬的權重之
中找出全域最小變異組合及夏普最優組合，將這兩種權重的收益率與自行分配權重組合及等權重組合進行比較，結果顯示實驗一模擬出來的最小風險組合收益率為6.64%，夏普最優組合的收益率為6.92，實驗三由於縮短投資時間減少金融特徵消失，最小風險組合的收益率為9.49%相較於實驗一多了2.85%，夏普最優組合收益率為27.42%相較於實驗一多了20.5%，實驗四為加入新冠肺炎疫情的資料，最小風險組合的收益率剩0.89%，夏普最優組合收益率為12.6%。
基於EXCEL的財務金融建模實訓
為了解決收益率計算機 的問題，作者unknow 這樣論述：
本書將所有金融模型用Excel實現。這些模型涵蓋了整個金融領域，包括金融工程、風險管理、財務分析、投資估值等。本書在縱覽金融領域的基礎上，將資產定價中的假設、數學問題、數值方法和Excel的解法連接起來，總結出一般性規律，然後詳細介紹如何應用Excel中的宏和函數或者VBA來實現股票、期權的定價與計算。
滬深300指數的高頻數據已實現波動率研究——基於HAR模型框架和LSTM網路的預測方法改進
為了解決收益率計算機 的問題，作者季 優 這樣論述：
在金融領域，不確定的風險會帶來資產收益的波動，這是整個金融市場活躍的根本所在。股票市場往往是經濟發展的風向標，在股市中股票價格的變化往往受到各種資訊傳遞以及資本流動的影響。股價發生波動時，通常來講分為適度波動和劇烈波動兩種。在2015年中國大陸發生的股市震盪，先是初顯牛市，滬深兩市一路上揚，達到瘋牛，再隨後一路下挫，最終導致金融危機的爆發，這種股市的劇烈波動給投資者帶來巨大的損失，同時也給社會整體經濟造成嚴重的負面影響。近年來，日內高頻交易數據可得性變高，為金融波動性的研究提供了新的手段。中國大陸金融市場具有明顯的異質性特徵，故本文運用HAR族模型來研究異質性對金融市場波動的影響，基於高頻數
據對股指波動率進行預測的基礎模型，主要是HAR-RV模型,以往研究也有在考慮跳躍的基礎上將已實現波動RV進一步區分為跳躍波動JV和連續波動CV，將HAR-RV模型拓展為HAR-RV-J模型，本文引入長短期記憶網路（Long Short-Term Memory，LSTM），實證分析經過LSTM訓練後的HAR-RV-CJ模型預測能力的變化。為了進一步評估模型的優劣，本文對上述三種模型進行了樣本外預測能力的評估。採用4種損失函數，通過基於滾動時間窗的SPA檢驗對各模型樣本外預測能力的優劣進行評估。實證分析表明：中國大陸滬深300指數已實現波動率具有明顯的記憶效應，過去的已實現波動率和未來一天的已實現
波動率存在顯著的線性關係；已實現波動率的跳躍成分和連續成分也具有相似的特徵；引入LSTM後，日度和月度的已實現波動率及其對應的跳躍部分對未來波動率具有較強的解釋作用，在過去一周的解釋方面更加顯著；一般的HAR-RV模型具有一定的預測作用，特別是在波動相對平緩的時期。關鍵字：HAR族模型；已實現波動率；LSTM；跳躍