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道瓊工業指數歷史資料yahoo的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦PaulKrugman寫的 面對失靈的年代：克魯曼談金融海嘯 可以從中找到所需的評價。
國立臺灣科技大學 電子工程系 陳維美所指導 林佳慶的 以深度學習進行新聞頭條與股市漲跌關聯性之研究 （2017），提出道瓊工業指數歷史資料yahoo關鍵因素是什麼，來自於股市預測、隨機漫步理論、深度學習、長短期記憶神經網路、特徵選取。
而第二篇論文國立暨南國際大學 資訊管理學系 白炳豐所指導 洪令莊的 應用文本探勘、谷歌趨勢關鍵字與最小二乘向量回歸於股價之預測 （2015），提出因為有 股市預測、文本探勘、Google趨勢、最小二乘向量回歸、推特的重點而找出了 道瓊工業指數歷史資料yahoo的解答。
面對失靈的年代：克魯曼談金融海嘯
為了解決道瓊工業指數歷史資料yahoo 的問題，作者PaulKrugman 這樣論述：
金融海嘯真的是百年一遇的大災難嗎？ 歷史，其實不斷在重演 時間要從1990年代談起，因為當時的亞洲金融危機，正像是替目前的全球危機先來一場預演。1997年，泰銖貶值竟然掀起滔天巨浪，淹沒了亞洲大部分國家；在這不久前的墨西哥，更是因為「龍舌蘭酒危機」，禍延阿根廷，造成超級通膨；日本經濟在90年代，也因為經歷了長達10年的不景氣，陷入了流動性陷阱。回顧這些事件，再對照現今的情況，我們不難從中發現，這世界的某些機制，會將微小的政策錯誤，轉變成重大的經濟災難。 此波的金融海嘯，輪廓已大致明顯：一場起因於美國的房市泡沫，在全球金融化的影響之下，觸發了全球金融體系崩潰。有人說，葛林斯班放任的態
度，助長了股市與房市兩大泡沫，多少要為此事負點責任，因為他雖然曾警告「非理性繁榮」的危險，卻兩手一攤，什麼事也沒做。此外，面對華爾街所創造的一大堆衍生性金融商品，葛林斯班沒有擴大管制，或加大金融安全網，反而大力讚揚這些金融創新。然而，只將錯怪到葛林斯班身上也不盡然正確，例如社區再投資法（CommunityReinvestmentAct）強迫銀行放寬貸款條件，讓原本還不起抵押貸款的少數購屋族群也能取得貸款，再加上主管機關解除太多管制，特別是在1999年廢除葛拉斯－史提格爾法案（Glass-SteagallAct），允許商業銀行經營投資銀行的業務，因而讓銀行體系承受了更多風險，惡意忽視的態度，終於
造成了危機。 雖然目前的危機規模驚人，但克魯曼認為，世界還不到末日，要解決當前的「蕭條經濟」問題，我們要靠凱因斯經濟學，只要透過銀行增資、解凍信用市場，再輔以公共支出，創造充分需求，我們就能找到出路！ 作者簡介 保羅．克魯曼（Paul Krugman） 2008年諾貝爾經濟學獎得主。1982 ~ 83年曾任職於美國總統經濟顧問委員會，現任職普林斯頓大學，教授經濟學與國際事務。克魯曼是麻省理工學院經濟系獲得克拉克獎章（John Bates Clark Medal）的第五人，這是只頒給美國四十歲以下優秀經濟學者最崇高的獎項。克魯曼為國家經濟研究局（NBER）成員之一，同時擔任過紐約聯邦準
備銀行、世界銀行、國際貨幣基金、聯合國，甚至是單一國家如葡萄牙、菲律賓等的經濟顧問。 1994年克魯曼擔任麻省理工學院教授時，正確預言亞洲經濟繁榮僅是假象，隨後因亞洲金融危機發生而聲名大噪。1998年獲德國柏林大學頒發榮譽博士學位；倫敦政經學院百年教授（Centenary Professor）。他率先將不完全競爭與規模經濟等概念，引進國際貿易理論，周全地解釋了產業內貿易現象（Intra-Industry Trade）。在國際貨幣經濟學方面，24歲時他就構築出匯率危機的初步模型，成為該領域的開宗祖師。 《編輯與發行人》（Editor and Publisher）雜誌曾選克魯曼為年度專欄作
家，而其廣大影響力更讓《華盛頓月刊》譽為全美最重要的政治專欄作家。1999年起，克魯曼為《紐約時報》專欄主筆，定期發表專文評論美國經濟政策。《財星》雜誌曾喻其為「自凱因斯以降，文章寫得最好的經濟學家」。他的文筆優美又有創意，克拉克獎評審委員會認為足以媲美日本的徘句、狄金蓀的詩和馬蒂斯的油畫。 譯者簡介 羅耀宗 台灣清華大學工業工程系、政治大學企業管理研究所碩士班畢業。曾任《經濟日報》國外新聞組主任、寰宇出版公司總編輯。曾獲時報出版公司2002年「白金翻譯家」獎。現為財金、商業、科技專業自由文字工作者、《哈佛商業評論》全球中文版特約編譯。設有「一句千鈞」（allinonesentence.b
logspot.com/）個人部落格。 所著《Google：Google成功的七堂課》獲中華民國經濟部中小企業處金書獎。另著有《第二波網路創業家：Google, eBay, Yahoo劃時代的繁榮盛世》。
以深度學習進行新聞頭條與股市漲跌關聯性之研究
為了解決道瓊工業指數歷史資料yahoo 的問題，作者林佳慶 這樣論述：
無論學界或是業界，預測股市的漲、跌走勢一直以來都是人們所感興趣的主題。然而經濟學有一個隨機漫步理論 (Random Walk Theory) 認為，股票價格變化具有相同分佈及彼此獨立的特性，所以股票價格或市場的過去走勢或趨勢不能用來預測其未來走勢，因此一直以來無法有效運用過去的歷史資訊對未來做出預判。但近年來盛行的深度學習可有效處理大量的雜訊與非線性資料，讓預測未來這件事有了全新的解決方法，因此我們希望透過深度學習尋找出有效的方法來解決此問題。本研究收集Reddit社交新聞網站的頭條新聞以及道瓊工業平均指數 (DJIA) 市場交易資料，做為深度學習所需的訓練及驗證資料集，由於考量股市的時序性
及新聞影響的持續性，我們提出一套結合新聞資訊與技術分析指標為基礎的長短期記憶神經網路 (long short-term memory，LSTM)模型並運用特徵選取方式大幅減低訓練模型時間，藉此即時掌握股票市場漲、跌趨勢，讓使用者可借助人工智慧的技術掌握未來股票市場走向趨勢，輔助投資人提高決策投資準確度
應用文本探勘、谷歌趨勢關鍵字與最小二乘向量回歸於股價之預測
為了解決道瓊工業指數歷史資料yahoo 的問題，作者洪令莊 這樣論述：
股市的走向一直學界熱門討問的議題，因此本研究預測常見的美股道瓊工業、納斯達克綜合、羅素2000 三個大盤指數。在大數據時代以前，文獻多以歷史資料或時間序列預測股市走勢，較缺少考慮市場外部因素，常用的技術指標又過於艱深，而且兩者皆難以跳脫因果關係的框架。在大數據研究中，使用網路搜尋量和社交網路進行預測是時下的趨勢，考慮以上股市和研究趨勢，本研究以歷史數據代表內部因素，關鍵字搜尋量代表外部因素，建立混合、單獨預測比對實驗結果。為解決挑選關鍵字的問題，本研究提出兩種關鍵字選取法，第一是人力挑選Google 首頁的熱門關鍵字。第二是自動化的探勘Twitter 用戶文本，以術語抽取器組合關鍵字，稱為文
本探勘社交網路法，並建立三階段的實驗架構。首先單獨使用Google 趨勢的第一階段中，本研究發現以Twitter 文本找出社交網路的關鍵字，對預測是有助益的，但在股市預測中MAPE 沒有表現在最佳範圍內，未來可以嘗試應用在其他領域的資料。第二階段混合Google 趨勢和歷史資料預測