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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成分股關鍵因素是什麼，來自於深度學習、強化學習、股票預測。

而第二篇論文銘傳大學 財務金融學系碩士在職專班 何祖平所指導 黃威龍的 台灣與美國ETFs多空市場下之關聯性及訊息傳遞 （2016），提出因為有 台灣加權指數、歐債危機、貨幣寬鬆政策、黑天鵝事件的重點而找出了 qqq成分股的解答。

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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成分股，大家也想知道這些：

基於深度學習+BERT與強化學習進行FAANG股價預測

為了解決qqq成分股的問題，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%。

台灣與美國ETFs多空市場下之關聯性及訊息傳遞

為了解決qqq成分股的問題，作者黃威龍 這樣論述：

投資ETFs的特性為買『市場」，而非買『個股』，讓投資簡單化，避免選股風險，故本研究以美國市場作為投資追蹤指標，選取美國發行的六檔ETFs（SPY、DIA、QQQ、IWM、SPLV及EWT）作為台灣發行的ETFs(0050、0056)的訊息傳遞及關聯性比較，研究期間為2008年9月15日至2016年11月30日，並分成1.歐債危機、2.實行貨幣寬鬆政策(Q.E)及黑天鵝二期間，採用計量分析模型來檢測彼此關聯性及訊息傳遞分析。經由實證結果歸納出以下結論：一、單根檢定結果樣本ETFs原始價格經過一階差分處理後，其數列皆服從定態數列，共整合檢定結果發現所有ETFs報酬率皆有不同程度的共整合關係。二

、Granger因果關係檢定結果─二期間內，多數美國ETFs與台灣ETFs具有「雙向回饋關係」，而影響0050最顯著由大至小歐債危機期間為DIA>SPY>QQQ>IWM>EWT，QE及黑天鵝期間為SPLV>EWT>DIA>SPY，影響0056最顯著由大至小為SPLV>0050>DIA>EWT。三、衝擊反應分析結果─所有變數的反應都會在第2期到第3期間反應減少，但受自身的衝擊反應最大；二期間對0050及0056衝擊反應，DIA及SPY最小。四、由預測誤差變異數分解結果─DIA可以解釋全部變數的變化，而歐債危機期間對 0050解釋能力依序為0050>DIA>EWT，QE及黑天鵝期間對0050解釋能

力依序 為0050>DIA>EWT，對0056解釋能力依序為EWT>0050>0056。五、對台灣發行ETFs (0050、0056)最具訊息傳遞及關聯性，並作為追蹤指標之美國ETFs 依序為DIA>SPY>EWT>SPLV。

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