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書中字有黃金屋 股票這個價位要不要買論文書籍站 QQQ stock

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國立政治大學 金融學系 楊曉文所指導 黃韋中的 利用VIX 指數和ARMA-GARCH 模型預測波動度之目標波動度策略績效分析 （2020），提出QQQ stock關鍵因素是什麼，來自於時間序列、VIX指數、ARMA、GARCH、目標波動度策略。

而第二篇論文國立政治大學 資訊管理學系 姜國輝所指導 蔡政融的 基於深度學習+BERT與強化學習進行FAANG股價預測 （2020），提出因為有 深度學習、強化學習、股票預測的重點而找出了 QQQ stock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QQQ stock，大家也想知道這些：

QQQ stock進入發燒排行的影片

GAFAの時価総額が東証の時価総額を超えたらしいです。強すぎですね。。Google Apple FaceBook Amazonの売り上げの推移など見てみました。

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0:00 GAFAの時価総額が東証一部上場の時価総額を超えた
0:40 Googleの売り上げと利益の推移
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もふもふ不動産　もふのプロフィール
1980年生まれ。東京都出身。研究開発の仕事を2003年から続けるなか、自分でも稼げるようになりたい、会社を経営したいという思いから2014年に不動産投資を開始。これまでに5棟と戸建て2つを購入。2017年からブログで不動産投資の情報を発信し、2018年にYoutube開始。2019年にサラリーマンを退職。自分の法人で、不動産投資、ブログ、Youtubeで収益を得ている。


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利用VIX 指數和ARMA-GARCH 模型預測波動度之目標波動度策略績效分析

為了解決QQQ stock的問題，作者黃韋中 這樣論述：

本研究延伸Dachraoui (2018)提出之目標波動度策略，探討利用預測之標的波動度帶入其策略中是否能更有效地規避風險，並提升投資組合整體績效，因此，本研究納入及分析VIX 指數、GARCH 模型和ARMA-GARCH 模型所預測之波動度對投資組合之績效評估，並利用偏態、峰態、夏普比率、特雷諾比率、平均每週報酬、每週報酬波動度、最大跌幅來觀察策略之績效。本研究首先利用SPY ETF 1993 至2006 年作為GARCH 和ARMA-GARCH 模型之訓練樣本，並利用ADF檢定其報酬資料是否具穩定性，接著利用AIC、BIC 選取模型參數，接著將模型預測之波動度和歷史波動度、VIX 指數帶

入目標波動度策略，並觀察SPY ETF 在2007 至2021 年利用歷史波動度、VIX 指數、GARCH 和ARMA-GARCH模型等不同波動度之波動度策略之績效，結果顯示利用VIX 指數之目標波動度策略在報酬率波動度、最大跌幅皆優於利用其他波動度之目標波動度策略，而利用GARCH 和ARMA-GARCH 模型之目標波動度策略能獲得最高的累積報酬，但同時也有較大的報酬率波動度和較大的最大跌幅。接著本研究將GARCH 和ARMA-GARCH 模型的訓練樣本設為2014 至2015 年，並將績效觀察期間設為2016 至2021 年，並納入另一標的QQQ ETF 作比較，結果發現不同的樣本期間 G

ARCH 和ARMA-GARCH 模型預測之波動度能為投資組合帶來較高的累積報酬，但同時其報酬率波動度和最大跌幅也較其他波動度之目標波動度策略來得大，而不論是SPY ETF 或是QQQ ETF，利用VIX 指數帶入目標波動度策略皆能大幅降低其最大跌幅，並獲得所有策略中最小的報酬率波動度。

基於深度學習+BERT與強化學習進行FAANG股價預測

為了解決QQQ stock的問題，作者蔡政融 這樣論述：

在本研究中，我們想對金融商品進行預測，並且透過投資報酬率來探討兩種深度學習的方法孰優孰劣，同時我們也認為除了股票價格和交易量之外，技術指標和新聞情緒都是影響股票走勢的重要因素之一，因此，在最後的結果中我們也會與大盤ETF (Exchange Traded Funds) GSPC(追蹤S&P 500) 和 QQQ(追蹤內斯達克指數)進行比較，用以衡量模型。首先我們從CNBC爬取五間公司(Facebook, Amazon, Apple, Netflix, Google)的新聞資料以及從yahoo股市中獲取2013年到2020年的股市資訊，再來使用BERT衡量新聞情緒，這裡將它定義為三種情緒(負面

、中立、正面)，並透過加權平均獲得一天的情緒指標，為了有更多的特徵資料量，實驗中也加入技術指標如MACD ( Moving Average Directional Index ), RSI ( Relative Strength Index )等。接著，比較深度學習模型LSTM (Short Term Memory Networks)、GRU (Gated Recurrent Unit Network)和PPO (Proximal Policy Optimization)深度強化學習模型，在這五支股票中的表現。從本實驗中實證分析，可以得到以下結果 :從2018年6月25日到2020年12月31

日期間，若直接投資S&P 500 指數，平均年化報酬率為15.56%，若是直接投資Dow Jones 指數，平均年化報酬率為9.39%，若是直接投資Nasdaq 指數，平均年化報酬率為27.94%，而透過直接持有FAANG，平均年化報酬率為24.39%。透過強化學習策略對上述四個標的投資平均年化報酬率為投資S&P 500 指數平均年化報酬率為28.05%，投資Dow Jones 平均年化報酬率為13.49%，投資Nasdaq 指數 平均年化報酬率為32.36%，投資FAANG 平均年化報酬率為25.57%。

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