台股vix代號的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

應用類神經網路於股災期間之股價預測—以台灣成分證券ETF為例

為了解決台股vix代號的問題，作者謝佳芸 這樣論述：

台灣股票市場容易受國際股市影響，股市甚麼時候會崩盤則是各位投資者在意的事情，期望藉由觀察歷史上四次代表性股災，結合類神經網路的運算，預測往後股價的走勢。選取的四次股災分別是：2008年的金融海嘯、2011年的美債危機導致全球股市重挫、2018年的美中貿易最高峰和2020年的新冠肺炎疫情爆發帶來全球經濟衰退疑慮。在這些事件中，一國股價之漲跌容易對其他國家有連鎖效應，特別是股價突然暴跌時連動性相當明顯。因此，本研究將各國主要股市指數、代表原物料物價的期貨、消息面指標和總體經濟分析指標納入變數中，並加以預測指數股票型基金(Exchange Traded Fund, ETF)之價格。本研究應用倒傳遞

類神經網路整合台灣發行量加權股價指數、美國紐約道瓊工業平均數、美國紐約史坦普爾500股價指數、香港恆生指數、中國上海綜合股價指數、德國DAX指數、韓國綜合指數、日本日經指數、法國CAC指數、英國FTSE100指數、加拿大多倫多綜合指數、新加坡富時海峽指數、泰國曼谷SET指數、CRB指數、恐慌指數、台灣領先指標綜合指數、景氣對策訊號、海關出口值、機械及電機設備進口值預測近十年殖利率排行前十名的國內成分證券指數股票型基金。本研究採用皮爾森相關係數分析四次代表性股災台灣股市收盤價與各國指標的相關性，數據結果顯示國際之間股價的相關性高。本研究數據結果平均絕對百分比誤差(Mean Absolute Pe

rcentage Error, MAPE)皆小於10%，所以，本研究確認在四次代表性股災時間，倒傳遞類神經網路學習國際股價趨勢來預測台灣股票市場是有效的。關鍵詞：倒傳遞類神經網路、多層感知器、價格預測、指數股票型基金、平均絕對百分比誤差

市場日內動能-以台股ETF 0050為例

為了解決台股vix代號的問題，作者李宗翰 這樣論述：

本研究以2003年至2016年元大台灣50(股票代號0050)ETF的日內交易資料為樣本，發現以昨日收盤價至今日開盤後半小時成交價之報酬能有效解釋收盤前最後半小時的報酬。同時，在高波動度、高交易量、經濟衰退、或是該日發生好消息以及交易日落在一月時，此類日內動能效應將被放大。然而，此日內動能效應於金融海嘯期間較不顯著。對於此一日內動能現象之解讀，本研究之發現與Gao, Han, Li and Zhou (2018)以及Admati and Pfleiderer (1988)的觀點相符合：Gao, Han, Li and Zhou (2018)認為較晚得知投資人效應形成日內動能；Admati a

nd Pfleiderer (1988)則認為具有私有資訊之投資人傾向於往流動性交易者交易最頻繁的期間聚集。此外，上述發現亦可以期貨市場之投資人行為解釋：期貨市場之交易可以使較晚交易之投資人藉由期貨之平倉狀況確認先前發生的消息對於價格所帶來的資訊含量，進而在收盤前利用該消息進行交易，形成日內動能。