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國立中央大學 資訊管理學系在職專班 陳以錚所指導 陳希棟的 台灣50走勢分析：以多重長短期記憶模型架構為基礎之預測 （2019），提出財經m平方etf課程關鍵因素是什麼，來自於深度學習、長短期記憶模型、台灣50、股價預測。
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台灣50走勢分析：以多重長短期記憶模型架構為基礎之預測
為了解決財經m平方etf課程 的問題，作者陳希棟 這樣論述：
股票市場是一種非常熱門且便利的一種投資方法，但投資人很難透過基本面與技術分析預測未來股價，因為股票市場是個複雜且難以預測的系統，影響股價變動的因素非常多，是個非線性的系統，故期望能建立一個模型，該模型能提高預測標的的價格準確性。想要對股價這種非線性、時間序列的資料，進行準確預測有相當難度，為了預測的準確，須將資料依照日期切齊，加入到預測模型中，並利用深度學習中長短期記憶模型(LSTM模型)能夠記憶資料的特性，來預測股價這種非線性且具有時間序列的資料。本研究分別設計各種維度與不同LSTM層數組合的神經網絡模型，使用台灣50、台灣MSCI指數及道瓊台灣指數相關數據，作為訓練與測試的不同維度，經由
充分的訓練和調變及優化，對隔天的台灣50收盤價進行預測。模型建立方式包括資料蒐集與前處理，神經網路模型的設計和訓練，測試和評估。本研究利用長短期記憶模型(LSTM)解決了遞歸神經網絡(RNN)無法解決長期依賴的問題，證明長短期記憶模型(LSTM)在非線性、時間序列的股價預測上有較佳的表現，且最終三維雙LSTM模型獲得了最好的預測效果，也證明了LSTM在同時有三種資料來源，較複雜的環境下，反而有更好的表現。