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台指期 Yahoo的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦法意編輯部寫的 籌碼分析 卷一 可以從中找到所需的評價。
國立雲林科技大學 工業工程與管理系 陳奕中所指導 鍾久祿的 使用STL分解法和類神經網路進行長期股價預測 （2020），提出台指期 Yahoo關鍵因素是什麼，來自於股價預測、STL分解法、類神經網路。
而第二篇論文長庚大學 資訊管理學系 張錦特所指導 邱俊維的 台指期盤後預測模式研究 （2020），提出因為有 LSTM、期貨、R語言、台股期貨、長短期記憶模型的重點而找出了 台指期 Yahoo的解答。
籌碼分析 卷一
為了解決台指期 Yahoo 的問題，作者法意編輯部 這樣論述：
新手看價，老手看量，贏家看籌碼，身價千萬的部落客必殺技大公開！ 台股、期貨選擇權、全球熱錢一網打盡！ 市面上鮮少有籌碼分析的相關書籍，法意集結投資高手們一同分享股、期權籌碼分析祕法，篇篇皆為耗時多年、破繭而出的經驗累績，從籌碼的角度出發，分享各自的獨門絕學，在詭譎多變的市場中幫讀者們爬梳出精準出手的原理、原則、方法。理論與實戰應用的完美結合，大內高手獲利祕訣快速攻略，僅此一本！ 如何分辨頭部和底部？ 搞懂4大問題，懶人投資法將修練成功 常有股市新手向我反應，我寫的東西對他們來說常常是較深較難懂，讓有心想要進入投資市場的人，也常常只能望文興嘆。對此我深感歉意，希望能寫出
一些簡單易懂並且對入門者有幫助的東西。現在就要教各位投資人簡單的方法來分辨頭部(高點)和底部(低點) 融資融券暗藏的祕密 正確解讀籌碼分析，嗅察趨勢不再慢半拍 常常我們在新聞中，會聽到融資又增加了多少，融券又增加了多少，對大盤有什麼影響，但是，真的是這樣嗎？影響到底又是怎麼個影響法？ 了解期權市場的幕後操盤手 知己知彼百戰不貽，用孫子兵法解析台股期權攻略 既然是黑手和散戶占據的市場，那麼必定是違反人性的市場，當你興奮買進時必然會下跌，當你恐慌出時必然會上漲。所有的人都跟我說很難做很難做，但我卻認為正因如此，所以好做。 獨門絕招選擇權PC Power值
轉換思考角度，搞懂「關鍵數字」，領先預知多空行情 有在操作選擇權的朋友，應該會常常關注P/C Ratio，當作多空的參考，未來你將會更注意另外一個指標『PC Power值』，這個數字會讓你的選擇權操作更加地如虎添翼，為何會有如此大的妙用，看完本篇你就會清楚了。 問對五個問題，讓你弄懂外資！ 外資已經躍居台股最大的玩家。 兩相比較，外資動輒上億元的買賣規模，遠非散戶財力所能及，加上不少上市、櫃公司偏愛外資，往往願意為外資專門開闢法說會及溝通管道，訊息落差相當大。可見想要在股市生存，洞察外資巨人們如何思考、觀察外資的買賣手法，絕對是投資人立足台股的重要功課。 台股
第2大勢力，力量「微薄」，卻不容小覷 如果把台股市場當作一個生態系，投信公司的基金，就是僅次於外資的第2大法人玩家；和外資圈一樣，投信也是許多資產管理公司集合起來的泛稱。在買賣股票時，投信和外資的投資邏輯相當不同，投資人觀察外資之餘，也應該好好研究投信業者的操作模式，才能見縫插針、順勢獲利。 解讀CFTC的持倉報告，挖掘歐元崩盤祕辛 市場出現許多謠言，甚至開始懷疑是否連歐元本身都可能不保。這次歐元的崩跌是否先有預兆？若有，其中有何蛛絲馬跡可循？又有何密情呢？讓大佛替你解開這個謎題！ 索羅斯投資心法與經典戰役 在金融市場，他狂妄大膽，碰到公益事務，他又變得樂善好施；
他將最危險的槓桿操作運用得出神入化，僅憑個人之力，就能找來100億美元以上資金，擊敗一國央行。他究竟是偷竊開發中國家金融資產的惡賊，或是促進人類發展的哲學家？每個人的答案都不一樣，可以肯定的是，每個人都給他，喬治索羅斯一個稱號：金融大鱷！
使用STL分解法和類神經網路進行長期股價預測
為了解決台指期 Yahoo 的問題，作者鍾久祿 這樣論述：
股票價格的預測長期以來一直是學者們專注的熱門議題，因為把股價預測出來可以帶給民眾極大的利益，但是我們發現在過往的研究有兩個缺點，其一是大部分都是使用原始數據進行分析，但一般來說這些原始數具包含了股票的長期變動、週期性變動、突發事件造成的變動，所以我們認為直接將這三種因素丟入模型預測，很可能會對後續股票預測造成不良影響，其二是大部分都是使用短期數據預測，因此我們提出使用STL分解法來結合類神經網路進行股票預測的想法，其中STL分解法可以在類神經模型預測前將股價分成長、中、短期，再分別把這三個變項分別丟入模型內進行分析為了驗證本方法的有效性，我們設計了兩種方法，第一個是以自身過去歷史的股價結合S
TL分解的演算法，來進行自身股價的預測，並驗證此方法可能會比過往的方法來的好，第二個是以各種相關股市的股價個別拆解成長中短的變化，分別將這些長中短期的變化與欲預測的股票長、中、短期的變化進行相關性分析，且只挑出統計相關性檢定顯著相關的股票進行預測，最後實驗結果證實使用STL分解法結合類神經演算的確能進行股價的長期預測。
台指期盤後預測模式研究
為了解決台指期 Yahoo 的問題，作者邱俊維 這樣論述：
由於科技技術的日新月異和軟硬體的進步，人工智慧成為熱門話題並被應用於各個領域，在金融領域創造了金融科技和高頻交易，投資者也希望透過人工智慧提高投資理財產品的報酬率，無論市場波動都能實現超額收益率。本研究主要目的是希望透過TAIEX期貨，交易2008年至2021年的數據，預測2018年至2021年當日的漲跌。本研究資料來源及分析工具為使用R語言中的套件Quantmod(金融資產技術分析回測套件)探討Yahoo Finance裡的股價資料並針對臺灣加權指數(^TWII)來進行資料分析並且利用長短期記憶模型(LSTM)進行預測，經由資料分割為測試期與訓練期後，並利用R將資料整理後再用將測試期資料輸
入至LSTM類神經網路模型做為訓練資料以建立模型，最後將訓練期資料輸入至模型內以模擬未來台股期貨價格走勢，並使用實際台股期貨價格資料檢視模型預測走勢。最後研究發現實際值和預測值相近及模型平均平方誤差(loss值)為0.0292約為2.9%，以確定模型的準確性。