SPY ETF的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

單親雙寶媽買美股，每月加薪3萬：別人買概念股，我買概念股的源頭，永遠比台股搶得先機。用月薪10%投資，我5年存出一棟房。

為了解決SPY ETF的問題，作者Donna 這樣論述：

　　◎還在買概念股？與其買概念股，不如買源頭，成為世界的股東。 　　◎玩美股要熬夜盯盤？不用，設好價，一覺醒來電腦自動成交，睡覺也能賺錢。 　　◎錢放國外安全嗎？安全，有相關法規監督和保護。 　　◎英文很爛，看不懂？放心，全中文化介面，就連客服也講中文。     　　作者Donna，中原化工碩士，畢業後成了人人嚮往的「科技新貴」， 　　薪資比22K高不少，但她將「活在當下，及時行樂」奉為信條，於是月月吃土。     　　婚後成為兩個小孩的雙寶媽，由於先生是財務規劃師，更不覺得自己需要懂理財。 　　直到先生因病離世，支付醫療費後，才驚覺自己口袋空空，連喪葬費都湊不齊。   

  　　為了撫養小孩，她白天在學校教書，小孩入睡後投入美股──最適合媽媽的斜槓， 　　5年後，領出獲利買下人生第一間學區房（近捷運、地段佳、3房2廳含車位）。 　　之後持續投資，目前以不到4萬美元的資金，年賺25％～30％。 　　截至2021年11月底的報酬率已達54.5%！ 　　作者說，在臺灣，大家追捧台積電、鴻海、大立光之類的股票， 　　說穿了，這些都是蘋果概念股，但蘋果的業績才是關鍵； 　　台達電、廣達、宸鴻都是熱門股，而特斯拉為撼動股價的重要因素， 　　與其買概念股，不如買源頭，因為美國股市永遠比台股搶得先機。 　　◎我的股感，來自生活體驗 　　美股怎麼選？比台股更簡單，選你最常

消費的吃喝玩樂。 　　作者愛喝星巴克（代碼SBUX）、偶爾帶小孩吃麥當勞（MCD）， 　　經常上旅遊訂房網Booking.com（BKNG），最愛去東京暢遊迪士尼（DIS）， 　　她就買這些股票，邊吃邊玩邊賺錢！ 　　◎第一次買美股就上手：劵商選擇與開戶流程      　　英文爛、看不懂，也不會講？別擔心，開戶、下單、客服都是中文的。 　　本書整理、比較目前臺灣常見的5家國外劵商的優缺點， 　　幫你找到一家有中文介面、免手續費、有臺灣免付費專線的中文客服， 　　並手把手用圖片教你開戶和下單。 　　◎不熬夜，月月獲利3％的懶人挑股術       　　不會看線圖做分析，也看不懂財報數據，怎麼入

門？ 　　作者推薦你，先從SPY（SPDR標普500指數ETF）下手。 　　台股ETF 0050（元大台灣卓越50基金）是追蹤臺灣前50大公司， 　　SPY則是追蹤美國前500家上市公司的S&P 500（標普500）， 　　風險分散，連股神巴菲特也青睞。       　　不想買一籃子的ETF，只想買個股？ 　　完整公開作者的挑股法和篩選器設定，圖解操作， 　　加碼推薦：17檔優質美股、8檔美股ETF，月月替自己加薪3萬。      　　與其買概念股，不如買概念股的源頭，永遠比台股搶得先機， 　　用月薪10％投資美股，5年存出一棟房。 推薦者 　　RICHTOWN金流族培訓學院創辦

人／謝宗翰 　　豹投資創辦人／徐黎芳 　　暢銷財經作家／安納金 　　生活投資理財YouTuber／慢活夫妻George & Dewi

SPY ETF進入發燒排行的影片

運用類神經網路建立與比較指數股票型基金之買賣決策模型-以0050.TW、EWT、SPY為例

為了解決SPY ETF的問題，作者鄭馥嫻 這樣論述：

本研究以元大台灣 50 ETF(0050.TW)、iShares MSCI台灣ETF(EWT)以及SPDR S&P 500 ETF(SPY)為標的，應用技術指標結合倒傳遞類神經網路建立買賣決策模型。資料來源為Yahoo Finance資料庫，選取期間自2008年1月2號至2017年12月29日。本研究比較倒傳遞類神經網路與專家策略之買賣決策差異，採取混淆矩陣與報酬率做為績效評估的依據。本研究使用R-Studio軟體建立買賣決策模型，模型的輸入變數包括成交量(Volume)、風險值(VaR)、隨機指標(KD)、移動平均線(MA)、相對強弱指標(RSI)、指數平滑異同平均線（MACD）。透過靈

敏度分析求出買賣決策模型最佳參數。混淆矩陣結果顯示，0050.TW、EWT與SPY的模型準確率(Accuracy)都高於95%。靈敏度分析結果顯示，模型參數設定對報酬率影響很大，0050.TW、EWT與SPY最佳報酬率分別為561%、711%、675%。EWT相較於另外兩個標的，減少輸入項變數後，模型報酬率與專家買賣策略相近，當EWT刪除對模型有負面影響的RSI變數，報酬率為684%，與專家買賣決策(689%)相差5%。實證結果顯示，三個研究對象之模型報酬率皆遠高於買進持有策略，模擬報酬率最高的指數為 EWT，其報酬率遠高於專家買賣策略 22%，而 0050.TW、SPY 之最佳報酬率稍低於專

家買賣策略，報酬率差異分別為12%與4%。實證結果發現，運用倒傳遞類神經網路建立的買賣決策模型皆有良好的預測能力，且模型預測之最佳報酬率與專家買賣決策報酬率相近。

故事經濟學：比數字更有感染力，驅動和改寫經濟事件的耳語、瘋傳、腦補、恐懼

為了解決SPY ETF的問題，作者羅伯‧席勒 這樣論述：

　　諾貝爾經濟學獎得主、行為金融學創始人、凱斯－席勒指數共創者  　　羅伯‧席勒迄今最重要的著作 　　開啟經濟學新領域，在訊息瘋傳、充滿不確定的時代，必懂的經濟新勢力！   　　經濟行為是個複雜的結果，混雜了人性的多變和流行的故事， 　　看出數據忽略的動機要素，才能深入預測的核心、領先趨勢，更精準的判斷未來重大事件！   　　◎巴菲特看壞的比特幣靠什麼爆紅？為什麼神祕的背景和與擺脫政府的概念會激起購買熱情？ 　　◎餐巾上的塗鴉竟能影響選舉結果，進而帶動世界各地的減稅風潮？ 　　◎科技股只漲不跌？房產可以保值？哪種故事最能引起共鳴，在組織、產業或客戶間傳播？

  　　席勒迄今最重要的著作，開啟經濟學新領域， 　　瘋傳的故事像病毒，左右決策的威力更勝數據！   　　諾貝爾經濟學獎得主羅伯‧席勒兩度成功預測網路和房地產泡沫，他深信「人性」的情感起伏遠比股票更有影響力！研究病毒式故事，才能認清流行背後的真相，避開蓄意操縱和欺騙，大幅提高預測金融危機、經濟衰退，以及其他重大經濟事件的能力，減輕損失。   　　他將流行病學應用在經濟學研究，從豐富的資料找出藏在市場結構中變動劇烈的非理性因素，發現百年來的重大經濟事件都與當時主導輿論的流行敘事有密切關係。瘋傳的故事像病毒一樣快速擴散，左右選擇和決策：花錢或儲蓄、招聘或裁員、買入或賣出

、如何投資、投入哪種工作，最終驅動了經濟和政治的進程。   　　簡化、易傳播的故事驅動力更強； 　　傳染率＞ 康復率，故事就會流傳不停   　　席勒研究故事與經濟二十多年，淬煉出7種故事瘋傳的要素，包括敘事流行可快可慢；事實不足以阻止錯誤的敘事；身分認同和愛國精神助長敘事傳播；不容易聽到的敘事仍有可能具有重大經濟意義；不斷複述以鞏固敘事。   　　他也分析百年來掌控世界經濟的9大敘事力量：測量恐慌和信心的經濟晴雨表、人工智慧取代勞工、房地產興衰、股市泡沫，以及工資和物價等。   　　一句口號就能帶風向，故事也有生命，一再突變後又重現。 　　了解敘事的威力，才能真

正深入認識經濟運作的模式。   各界熱烈推薦   　　楊應超｜科克蘭資本董事長，異康集團首席資深顧問   　　馮勃翰｜臺灣大學經濟學系副教授 　　安納金｜暢銷財經書作家              　　王怡人｜JC 趨勢財經觀點 　　《自然》、Project Syndicate、《富比士》《經濟學人》、《中央銀行雜誌》《華爾街日報》等   　　「故事能驅動情緒，而情緒驅動人的經濟決策」這樣的論點，已經在各種結合了心理學、行為經濟學、認知科學的文獻中得到驗證。不僅如此，各種文字探勘和數據分析的技數革新，也逐漸讓我們開始有辦法「量化」不同的故事是在何時傳播開來，

又是何時起不再被人提起。追蹤「故事」的傳播會變得越來越容易，隨著資料收集和相關研究的累積，各種故事的流行在未來很可能可以做為協助預測經濟現象的新變數。──馮勃翰，臺灣大學經濟學系副教授   　　在現在這個網絡發達的時代，訊息不但傳播的快，而且假訊息也特別多，都會影響房市或股市的投資，這也是我們可以實際應用故事經濟學之處。讀者可以好好拜讀席勒的論點，保持獨立思考，避開投資風險，提早達到FIRE，財務自由！── 楊應超，科克蘭資本董事長，異康集團首席資深顧問   　　透過故事經濟學，我們得以從微觀當中去檢視市場的故事如何被傳遞、擴散到多大的程度和範圍，對照市場的價格來相互參照，據此

獲得極佳的洞察力。或許，我們無法準確地預估每一次暴漲的盡頭，但我們都有機會在每一次的股市和經濟崩盤之前全身而退。── 安納金，暢銷財經書作家   　　以投資來說，金融的創新使得資本的流動速度變得更快，重大的價格走勢也有可能變得更為頻繁。但是影響行情走勢的最大因素還是每位參與者對市場的預期與情緒變化。本書內容所涉及之廣度與深度另人驚嘆，書中所述之理論與實務之結合，不僅適用於金融市場，而是通用於各領域之間，幫助讀者培養獨立思考的能力，以更多元的角度看待事物，才能更好的理解社會與經濟的運作模式。── 王怡人，JC趨勢財經觀點版主   　　故事經濟學是具說服性且易懂的闡述，它是特別令人

信服的假設。──《自然》   　　相當挑釁……在如今這個沉迷於社會媒體的時代尤為及時，因為敘事（無論是真或假）只要幾次移動就能在全球傳播，不僅影響經濟活動，最終也會影響地緣政治力量的平衡。──《富比士》   　　在這本非常可讀和娛樂性豐富的書中，席勒探討具感染力、可能產生深遠經濟影響的敘事，例子非常多元，超出股市和房地產泡沫的範圍，觸及有關金本位的舊爭論和人工智慧的最新影響。本書含有大量寶貴的引述和例子，並追蹤一些關鍵詞如何像病毒那樣傳播和最終不再流行，開闢了經濟研究的新領域。──羅伯‧戈登（Robert J. Gordon），西北大學教授   　　席勒是世上最有獨創性

的經濟學家之一，故事讓人們得以了解這不確定的世界，並且驅使經濟盛極又衰敗，備有這樣的認知，我們將深入了解經濟運作的模式。──馬丁‧沃夫（Martin Wolf）， 《金融時報》主筆   　　席勒的反傳統新書涉及多個學科，探討敘事在解釋 「故事傳播並推動重大經濟事件」中的角色。──　Strategy+Business   　　本書讀來有趣，充滿了吸引人且貼切的引用，以及有趣的細節。──《中央銀行雜誌》   　　這是一本迷人的重要著作，寫作風格引人入勝，充滿有趣的例子。──　黛安‧柯爾（Diane Coyle），劍橋大學教授

處理報酬不確定性之投資組合比較

為了解決SPY ETF的問題，作者黃銘義 這樣論述：

穩健最佳化 (Robust Optimization) 和分佈式穩健最佳化 (Distributionally Robust Optimization) 兩種模式常用來處理報酬不確定性的問題。本研究中，因為穩健最佳化有過度保守的特性，所以選擇分佈式穩健最佳化的模式。透過 Wasserstein計量為基礎，以資料驅動最佳化 (Data-Driven Optimization) 的方式生成資料，結合Omega模型，提出Omega_Wasserstein模型處理報酬不確定性的問題，是採用線性混合整數規劃以產生最佳解。為了符合現實情況，模型考慮放空及交易成本機制。本研究有四個發現，第一，Omega_

Wasserstein模型提升原始Omega模型的績效表現；第二，Omega_Wasserstein模型適用於低波動的國家指數型ETF而不適合股票市場；第三，保守型的投資模式在景氣不好時相對績效表現較好，例如，次級房貸風暴；第四，隨著Wasserstein模糊性半徑的減少，會提升Omega_Wasserstein模型的績效。