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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），提出道瓊指數即時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。

而第二篇論文國立高雄第一科技大學 運籌管理所 蔡坤穆所指導 洪詠譯的 使用時間序列分析與類神經網路預測航空燃油價格 （2008），提出因為有 向量自我迴歸、油價預測、燃油避險、類神經網路、航空燃油、時間數列分析、結構轉變點的重點而找出了 道瓊指數即時yahoo的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了道瓊指數即時yahoo，大家也想知道這些：

以深度學習進行新聞頭條與股市漲跌關聯性之研究

為了解決道瓊指數即時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

使用時間序列分析與類神經網路預測航空燃油價格

為了解決道瓊指數即時yahoo的問題，作者洪詠譯 這樣論述：

摘要 航空燃油價格波動劇烈，最高點時燃油成本佔航空公司總成本百分之五十以上，導致巨大的營業虧損。而迅速的下跌時，因燃油避險方向錯誤，亦須攤提鉅額的業外損失。但仍有少數航空公司如：美國西南航空公司依靠其燃油避險策略的正確而獲得高額的利潤。故航空公司經營上是否能持續獲利或虧損，與燃油供應鏈之穩定度及燃油避險成功與否有莫大相關。因此，預測燃油價格走勢，並於適當的時間點購入所需之燃油，不但是節流的重點，亦可是獲取業外收益的開源。 對於燃油避險的操作和求取穩定之能源供應鏈，未來價格的預測能力乃是上述的重要關鍵。故本研究結合多個時間序列模型如：ARIMA，GARCH，VAR，VECM等並搭配

結構轉變點檢定，和倒傳遞神經網路模式（BPNN），預測新加坡航空燃油現貨價格。 本研究首先以相關文獻找尋油價波動因子與歷史數據，再以時間序列和類神經網路文獻挑選適當的變數與預測模式。以1986 年6 月至2008 年11 月EIA Petroleum (2009)等，所提供之每月能源數據共270個樣本組，實證研究，最後成功得到三個通過各式統計檢測之時間序列模型，而其樣本外之平均預測準確率分別為89.83％、91.87％和95.85％。而在類神經網路部分，亦有三個不同的網路架其預測準確率分別為87％、87％和90％，故本研究之模型可提供航空公司作為燃油價格預測決策時之參考。

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