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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 Stock prediction mod

中國文化大學 財務金融學系 施光訓、王譯賢所指導 藍柏超的 整合GARCH建構類神經網路在台股指數期貨之預測 （2020），提出Stock prediction mod關鍵因素是什麼，來自於類神經網路、台股指數期貨、預測、主成份分析、GARCH波動度。

而第二篇論文中國文化大學 財務金融學系 林宛蓉、王譯賢所指導 高翊誠的 ETF之預測績效-深度學習與Fama-French三因子模型之比較 （2020），提出因為有 類神經網路、指數股票型基金、長短期記憶、深度學習的重點而找出了 Stock prediction mod的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了Stock prediction mod，大家也想知道這些：

整合GARCH建構類神經網路在台股指數期貨之預測

為了解決Stock prediction mod的問題，作者藍柏超 這樣論述：

台灣加權股價指數期貨，能夠提供了投資人作為避險的工具亦能作為投資商品來投資運用，即是提供投機者與套利者運用期貨之高槓桿的特性，以少許的資金去賺取巨額的報酬。台灣加權股價指數的變動容易受金融、經濟、政治、社會以及投資者心理等眾多因素的影響。故針對台灣加權股價指數期貨市場的一些特性，本文使用倒傳遞類神經網路作為台灣加權股價指數期貨之預測模型。運用該模型去預測隔日台股期貨收盤價格。本文採用價格、成交量、期貨到期時間差三大原始資料變數作為輸入變數，建構倒傳遞類神經網路，經由倒傳遞類神經模型訓練後，預測出台灣加權股價指數期貨隔日收盤指數。藉由尋找最適預測模型本實證首先搭配主成份分析對輸入變數進行降維，

再進行整合GARCH波動，建構倒傳遞類神經網路預測模型，本研究實證結果發現，相較於原有倒傳遞類神經網路模型相比具有準確得預測能力。

ETF之預測績效-深度學習與Fama-French三因子模型之比較

為了解決Stock prediction mod的問題，作者高翊誠 這樣論述：

股票市場是一般民眾常接觸的金融市場之一，為使用少許資金來規避非系統性風險，指數股票型基金(Exchange Traded Fund, ETF)是個很好的選擇，ETF所收取的管理費與交易稅較低，且透明度較高，大多為追蹤指數或大盤。因此本研究使用類神經網路作為ETF之相關研究，嘗試將用類神經網路去預測ETF的當日的合理報酬，比較類神經網路是否能比傳統的Fama-French三因子模型得到更好的結果，再加入相關研究中常見的類神經網路模型，比較哪個結果誤差較低，其中包括ANN、LSTM、GRU、CNN、堆疊式LSTM、堆疊式GRU、CNN-LSTM和CNN-GRU，八個類神經網路模型。樣本期間為20

10年到2019年，訓練期與預測期為5:1，使用python架構類神經網路模型，再加入其他因子於模型中，看是否能降低誤差，結果為LSTM與三因子模型為最好。

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