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中信金融管理學院 金融管理研究所 胡文正所指導 趙睿民的 台灣50 ETF流動性不對稱關係之研究 （2019），提出三竹股市摩台指關鍵因素是什麼，來自於不對稱性、股票流動性、台灣50 ETF、分量迴歸。

而第二篇論文中信金融管理學院 金融管理研究所 許振明所指導 郭凱豪的 以SVM及ANN比較技術指標趨勢分類及正規化預測力之優劣 （2018），提出因為有 類神經網路、支援向量機、技術指標的重點而找出了 三竹股市摩台指的解答。

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除了三竹股市摩台指，大家也想知道這些：

台灣50 ETF流動性不對稱關係之研究

為了解決三竹股市摩台指的問題，作者趙睿民 這樣論述：

第一章 緒論...................................................1 第一節 研究背景與動機......................................1 第二節 研究目的............................................5第二章 文獻探討...............................................6 第一節 股票流動性..........................................6 第二節 台灣ETF流動性相關議題..

.............................9第三章 研究方法..............................................13 第一節 流動性指標.........................................13 第二節 分量迴歸...........................................16 第三節 模型設立...........................................17第四章 實證結果與分析....................................

....18 第一節 研究樣本...........................................18 第二節 實證結果...........................................21第五章 結論與建議............................................38參考文獻.....................................................40

以SVM及ANN比較技術指標趨勢分類及正規化預測力之優劣

為了解決三竹股市摩台指的問題，作者郭凱豪 這樣論述：

股價動向的預測一直以來都是證券市場的重要研究方向，在研究過程中發展了數種模式，例如使用財務資訊分析的基本面分析、或是藉由交易市場成交資訊的技術分析等等。但過往技術指標進行證券研究常常因參數設定造成預測差異過大的問題，Patel, Shan, Thakkar, Kotecha(2015)將資料整理成連續表示-實際時間序列(Continuous representation - the actual time series)(利用正規化方式)及離散表示-趨勢預測 (Discrete representation - trend prediction)(利用趨勢分類方式)，使用兩個指數(CNX N

ifty與S&P BSE Sensex)與兩間公司(Reliance Industries與Infosys Ltd.)的10年的資料，利用隨機森林(Random Forest)、貝氏分類器(Naive-Bayes Classifier)等演算法進行研究，結果表示將技術指標從轉換為趨勢預測對於股價動向的預測優於實際時間序列。對此本本研究使用類神經網路與支援向量機；相對強弱指標、隨機指標、指數平滑異同移動平均線及能量潮指標為研究變數；上市加權指數及上櫃加權指數做為資料，上市加權指數切分為六個時期、上櫃加權指數切分為四個時期進行測驗，並利用準確性、召回率、精準度、F1 Score及AUC共五個指標進

行評估，結論顯示類神經網路-上市趨勢分類勝負次數以56.67%高於正規化標籤；支援向量機-上市趨勢分類勝負次數以50.00%等同正規化標籤；類神經網路-上櫃趨勢分類勝負次數以85.00%高於正規化標籤；支援向量機上櫃時勢分類勝負次數以67.71%高於正規化標籤。

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