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另外網站航運新聞- 中時新聞網- Chinatimes.com - 中國時報也說明：搜尋結果. 以下是含有航運的搜尋結果，共4,897筆 ... 不只賣肥料這檔竟是隱藏版散裝航運股. 15:002022/03/26 ... 加權指數周漲幅1.26％ 上市股票總市值54.85兆.
輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士班 黃孝雲所指導 曾旻翊的 金融混合頻率資料之LSTM多步預測模型 （2021），提出航運指數即時關鍵因素是什麼，來自於股價預測、長短期記憶模型、深度學習、混合時間頻率、多步預測、貝葉斯優化。
而第二篇論文明志科技大學 工業工程與管理系碩士班 阮業春所指導 姚藍勝的 修正股價走向標記以提升操作績效—以台灣 50 ETF 為例 （2020），提出因為有 股價預測、股價走向標記、台灣 50 ETF、預測準確率的重點而找出了 航運指數即時的解答。
最後網站原物料(航運指數)_期貨_金融中心_鉅亨網 - 台股則補充：商品名稱 收盤價 漲跌 漲% 昨收 波羅的海指數(Dry) 2,544.00 ‑23.00 ‑0.90 2,567.00 波羅的海‑海岬型(Capesize) 1,887.00 ‑82.00 ‑4.16 1,969.00 波羅的海‑巴拿馬極限型(Panamax) 3,413.00 34.00 1.01 3,379.00
看經濟大環境決定投資
為了解決航運指數即時 的問題，作者AnthonyCrescenzi 這樣論述：
◆在這本即時又具前瞻性的投資指南中，領先群英的財經專家安東尼．克雷森茲提出，幫助投資人發展建立一套適合今日經濟大環境的投資策略。他強調經濟和市場週期的重要性，這種投資方式與由下而上投資來預估未來的價值有所不同，認為由上而下的投資方式更適合當今的全球經濟，而且未來將成為最具優勢的投資策略。 ◆本書說明各種主要金融工具和投資選擇，從債券、公債、貨幣，到不動產、股票和新興市場等。作者提供50個以上的指標工具分析國內外趨勢，如GDP成長率、通貨膨脹率、利率和匯率，以及能源價格。他還說明如何縮小搜尋的範疇，包括地區、總銷售額、價格、競爭的優勢，以及進出市場的時機，並作出最適買進和賣出的決策。
克雷森茲解釋，為何「主題式」投資是當今最理想的投資方式，其原因是： 1.利用股票指數型基金(ETFs)的優勢．以各國央行的政策來作為投資方向．多元化的投資組合最適合長期投資 2.利用正確選擇產業來避開投資風險．市場情緒極度樂觀悲觀時獲利最大 ◆克雷森茲提供了一個由上而下的視野來觀察下列指標，針對如何利用由上而下的投資策略提出了具體的建議： 1.金屬、石油、貨幣和其他商品．小型企業信心．全球航運費率．家庭財富的變化．房屋市場發生的事件 2.企業庫存失衡的問題．全球經濟和政治事件 作者簡介 安東尼．克雷森茲 (Anthony Crescenzi) Miller Tabak公司的首
席債券策略師，是一位受人尊崇的財經作家，著作有：《The Strategic Bond Investor》、《Stigum’s Money Market》 第4版。他經常參與商業和財務企劃，包括NBC的《華爾街日報報導》、CNBC和彭博社等。他是realmoney.com資訊的提供者。
航運指數即時進入發燒排行的影片
主持人：陳鳳馨
來賓：財經專家股怪教授 謝晨彥
主題：陸港股解析｜指數分化大不如小 關鍵趨勢產業領漲
節目時間：週一至週五 7:00-9:00am
本集播出日期：2021.09.14
#陳鳳馨 #金融市場財經新聞即時評析 #陸港股解析
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金融混合頻率資料之LSTM多步預測模型
為了解決航運指數即時 的問題，作者曾旻翊 這樣論述：
隨著物價上漲，除了薪水的固定收入外，透過股票交易來獲得被動收入是現今一熱門的方法，根據證交所統計的股票交易筆數逐年提升，可見股票投資逐漸融入民眾的生活中，如何能得知股價的走向是為一眾人關心之議題。 股市相關資料是為一時間序列資料，本研究利用了擅長處理時間序列資料的模型-長短期記憶模型，但許多研究在資料處理部分大多將日資料填補為分鐘資料進行訓練，本研究為了貼合母體資料的真實性，採用混合時間頻率的資料進行訓練，並根據實務要求及網路型模型的優點，利用長短期記憶模型進行多步預測，除了可以了解股價未來趨勢，也可根據預測值作為股票投資的參考。 研究結果顯示，利用混合時間頻率資料進行多
步預測，相較於單一頻率資料進行單點預測幾乎都有較好的表現。且在模型建構上，多步預測善用了LSTM模型的優點，相較於單點預測更符合實務的要求。
修正股價走向標記以提升操作績效—以台灣 50 ETF 為例
為了解決航運指數即時 的問題，作者姚藍勝 這樣論述：
長久以來，股票預測一直都是學者感興趣的主題。由於「股價走向」預測的結果較易與操作策略結合，因此，許多學者選擇以「股價走向預測」為研究對象。過去，股價走向預測研究多採用n天股價報酬率搭配選定的門檻值，將股價走向標記為買進(Buy, B)、持有(Hold, H)及賣出(Sell, S)。但在使用技術指標做為股價走向預測的輸入變數時，這種標記方法不利於預測準確率及操作績效的提升。因此，本研究嘗試修正傳統股價走向的標記方法並提出三分類標記修正方法(B/H/S)，藉由僅保留傳統標記方法之初升段Buy標記及初跌段Sell標記，其餘Buy及Sell標記則改為H；除此之外，為了修正標記時不影響H原有的標記特
徵，另提出五分類標記修正方法(B/BH/H/SH/S)，將其餘Buy及Sell標記則改為買進轉持有(Buy to Hold, BH) / 賣出轉持有(Sell to Hold, SH)標記，以期望提升操作績效。本研究將以一檔指數股票型基金(Exchange Traded Funds, ETF)—Taiwan 50 ETF—之交易資料為例，同時，以技術指標做為輸入(預測)變數，並結合長短期記憶模型(Long Short-Term Memory, LSTM)方法對傳統及兩種修正後股價走向輸出標記建立預測模型。最後，比較傳統與兩種修正後股價走向標記方法之預測效能及獲利表現，以驗證修正後股價走向標記方
法對操作績效之改善效果。結果顯示，本研究所提股價走向標記修正方法確實可獲得較傳統股價走向標記方法為佳的平均操作利潤。