股票這個價位要不要買論文書籍站
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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 moving average關鍵因素是什麼，來自於深度學習、強化學習、股票預測。
而第二篇論文國立高雄第一科技大學 金融研究所 王友珊所指導 劉眞源的 台股指數股票型基金間之連動性 （2013），提出因為有 向量自我迴歸、台股、指數股票型基金、因果關係的重點而找出了 qqq moving average的解答。
除了qqq moving average，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 moving average 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%。
台股指數股票型基金間之連動性
為了解決qqq moving average 的問題，作者劉眞源 這樣論述：
本文選取台灣50、中100、FB科技、寶電子、台商50、寶金融、高股息、FB摩台、FB發達、FB金融、新台灣共十一檔台股指數股票型基金和加權股價指數之月收盤價，研究期間為2008年8月至2013年4月，透過單根檢定、因果關係檢定、向量自我迴歸模型、預測誤差變異數分解、衝擊反應分析等方法，結果發現在向量自我迴歸模型中，台灣50、中100、台商50、高股息、FB發達、新台灣、加權股價指數，均顯著受到前期加權股價指數的正向影響；在因果關係方面，台商50領先台灣50、中型100及FB摩台，顯示台商50成份股對台股的影響層面極為明顯，本文可提供投資大眾選股之參考，進而擬定投資策略。