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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 etf analysis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。
而第二篇論文淡江大學 財務金融學系碩士班 聶建中所指導 莊佳芸的 美國COVID-19確診人數對ETF流動性之影響探討 （2020），提出因為有 COVID-19、確診人數、交易量、價格、平滑移轉自我迴歸模型的重點而找出了 qqq etf analysis的解答。
qqq etf analysis進入發燒排行的影片
主持人：楊應超
第一季－第5集：美國大選對股市的影響
節目直播時間：週五 14點
本集播出日期：2020.10.09
⏭ 章節：
00:00 頻道片頭
00:07 開場
00:27 節目片頭
00:45 美國大選對股市的影響
14:50 Q＆A：看什麼投資書比較好？
31:28 Q＆A：賺錢比存錢重要
39:33 請繼續提問：你活著不是為了工作，祝大家早日達到財務自由
42:36 節目片尾
📝 名詞補充：
1. Recession：經濟蕭條
2. GDP：國內生產總值
3. Nancy Pelosi：美國眾議院院長
4. House of Representatives：美國眾議院
5. Senate：美國參議院
6. Roth IRA：羅斯IRA (不是傳統IRA)，美國退休帳戶
7. Noise：分析中不重要的雜音訊息
8. Fixed Income：固定收入
9. Zero-Sum Game：零和遊戲
10. Natural Hedge：自然避險
11. Charles Schwab–ETF：QQQ, SPY, DIA
12. Anticipate：預測未來的情況
13. Scenario analysis：場景分析
📚 參考書訊：
1.《財務自由的人生：跟著首席分析師楊應超學華爾街的投資技巧和工作效率，40歲就過FIRE的優質生活》 https://eslite.me/w24ad
2.《Principles: Life and Work》Ray Dalio Principle 橋水基金創始人投資法則書 https://pse.is/wj4qb
3.《MONEY Master the Game: 7 Simple Steps to Financial Freedom》Tony Robbins 安東尼羅賓理財書 https://pse.is/xduqp
4.《One Up On Wall Street: How To Use What You Already Know to Make Money in the Market》Peter Lynch著 https://pse.is/vtgdw
#楊應超 #財務自由 #FIRE
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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 etf analysis 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。
美國COVID-19確診人數對ETF流動性之影響探討
為了解決qqq etf analysis 的問題，作者莊佳芸 這樣論述：
本研究選取之資料期間為2020年1月21日至2021年1月20日，共253筆的日資料，藉由時間序列分析，可看出這段時間的市場走勢以及受COVID-19之影響程度，並選取3檔在美國具有影響力的ETF做資料分析，分別探討在COVID-19疫情下，科技產業、黃金商品、以及原油期貨波動的顯著程度。被解釋變數設定為各檔ETF之日交易量，而解釋變數分別是該ETF之價格、落後一期交易量、以及每日確診人數，同時，因本研究設定受到COVID-19影響程度之指標為確診人數，因此將門檻變數設定為確診人數。本研究採用Granger and Teräsvirta (1993)和Teräsvirta (1994)所提出
的平滑移轉迴歸檢定方法，進而進行平滑移轉模型設定及參數估計。其中，本研究發現那斯達克100ETF之落後一期交易量以及每日確診人數，不論是小於門檻值或大於門檻值時，皆會出現顯著的影響效果，而那斯達克100ETF之價格在小於門檻值時呈現顯著的影響效果，但在大於門檻值時則呈現不顯著的影響效果。再者，黃金ETF之落後一期交易量以及每日確診人數，不論是小於門檻值或大於門檻值時，皆會出現顯著的影響效果，而黃金ETF之價格在小於門檻值時呈現顯著的影響效果，但在大於門檻值時則呈現不顯著的影響效果。最後，原油ETF之落後一期交易量以及原油ETF之價格對原油ETF之日交易量呈現顯著影響效果，但確診人數對原油ETF
日交易量則呈現不顯著的影響效果。