qqq年化報酬率的問題,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

另外網站關於GAMMA - Gamma - Gamma 美股科技投資也說明:QQQ :一檔追蹤納斯達克指數的ETF 比SPY (追蹤S&P500 的ETF)在過去12 年的績效高出124%,將 ... Gamma 的投資組合模型(綠線) vs ARKK (黃線) vs QQQ (紅線) 的年化報酬.

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qqq年化報酬率關鍵因素是什麼,來自於深度學習、強化學習、股票預測。

最後網站年化報酬率勝過追蹤S&P500指數-2檔ETF -VGT、QQQ介紹則補充:QQQ :年化報酬率(2005~2020年)為13.86% / 最大虧損為-49.74%

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了qqq年化報酬率,大家也想知道這些:

qqq年化報酬率進入發燒排行的影片

#ETF #懶人投資 #股債平衡

ETF | 長期投資 |懶人投資必看!低風險年化報酬11%的投資組合! | 乾貨教室EP02 | 小路投資日記

ETF是近年來被動投資人的主要投資商品,投資ETF已經是很多懶人投資的代稱,但是你知道嗎?其實我們可以透過「股債平衡」的方式,大幅度降低投資股票ETF的風險,並且獲得每年約有11%的年化報酬率的結果♥♥♥

影片當中跟你分享投資組合的邏輯以及量化驗證的結論♥♥♥

在這個影片當中你會學到...
‣‣ 股債平衡背後的邏輯
‣‣ SPY 50% + TLT 50% 的量化回測結果
‣‣ 高夏普比率驗證該投資組合為高CP值

Portfolio Visualizer網站:https://bit.ly/2GriM2t

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#ETF #懶人投資 #股債平衡

基於深度學習+BERT與強化學習進行FAANG股價預測

為了解決qqq年化報酬率的問題,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%。