日股etf ptt的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

歐森模型與其他投資模式選股績效 之比較

為了解決日股etf ptt的問題，作者吳旻格 這樣論述：

台灣投資人進行決策時，重視技術分析的程度遠甚於基本分析， 故本研究比較基本分析、技術分析的選股績效。本研究以簡化的歐森 模式為基本分析指標，該模式僅使用財報的每股盈餘、每股淨值兩變 數，並透過財報公佈日股價的橫截面迴歸檢測，股價高（低）估，則 賣（買），而技術分析中，本研究則取最簡易的 KD 指標為代表，黃金 交叉即買，死亡交叉則賣，又考慮不同產業可能較適合採用特定選股 模式，而將樣本分為三大產業—電子產業、傳統產業、金融產業，分 別進行檢視。結果顯示，不論何種選股模式，三產業中，皆以電子產 業的選股績效為首，傳統產業居次，金融產業為末，這可能代表了部 分電子公司具高成長特質，而非模式的選股

能力。再者，於三產業中， 歐森模式的選股績效均遠優於 KD 指標，以電子業為例，歐森模式的 報酬率高達 52%，而同期 KD 指標卻僅有 3%而已，此結果證明了會計 資訊的重要性，且財報資訊具有相對較強的預測能力。近年來「存股」蔚為風潮，資金有限的年輕族群多選擇相對低價 且殖利率高的金融股與指數股票型基金（ETF），故本研究進一步探討， 在股票市場中，三大產業之殖利率何者較具優勢？又相較於標榜高股 息的 ETF，金融股的殖利率是否依然存在優勢？結果顯示，三大產業 中，以金融業的股價較為平穩，其變異係數最低，就報酬率而言，金 融業以 9.38%居冠，電子產業居次，傳統產業為末，金融類股仍居存股

之首選，而指數股票型基金（ETF）的報酬率達 10.41%，高於金融類股 1.03%，但兩者未具顯著差異，可見金融類股、數股票型基金（ETF） 皆為存股的重要標的。

基於長短期記憶模型之股市價格預測研究

為了解決日股etf ptt的問題，作者杜侑軒 這樣論述：

目前股票市場上存有上百種技術指標提供投資人作為投資選擇的參考。本論文將以台灣積體電路製造股份有限公司自金融風暴後(2010年1月4日至2019年12月31日)之股市價格為樣本。然後使用機器學習中的長短期記憶模型(Long Short-Term Memory, LSTM)執行股價格預測並以皮爾森積差相關係數與均方根誤差值比較結果。由於類神經網路中的長短期記憶模型適合進行時間序列的預測，股票市場中的股價資料成為了最好的比較素材。透過長短期記憶模型預測的結果可以觀察到預測的結果與實際股價相當接近，股價的漲跌趨勢也相同。由此可知LSTM應用於股價預測的案例具有相當的準確度。