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國立暨南國際大學 資訊管理學系 白炳豐所指導 洪令莊的 應用文本探勘、谷歌趨勢關鍵字與最小二乘向量回歸於股價之預測 （2015），提出dax index live關鍵因素是什麼，來自於股市預測、文本探勘、Google趨勢、最小二乘向量回歸、推特。
而第二篇論文國立交通大學 經營管理研究所 吳壽山所指導 蕭仲甫的 臺股指數期貨定價模式之實證 （1998），提出因為有 臺股指數期貨、持有成本模式、相對定價、逆價差的重點而找出了 dax index live的解答。
應用文本探勘、谷歌趨勢關鍵字與最小二乘向量回歸於股價之預測
為了解決dax index live 的問題，作者洪令莊 這樣論述：
股市的走向一直學界熱門討問的議題，因此本研究預測常見的美股道瓊工業、納斯達克綜合、羅素2000 三個大盤指數。在大數據時代以前，文獻多以歷史資料或時間序列預測股市走勢，較缺少考慮市場外部因素，常用的技術指標又過於艱深，而且兩者皆難以跳脫因果關係的框架。在大數據研究中，使用網路搜尋量和社交網路進行預測是時下的趨勢，考慮以上股市和研究趨勢，本研究以歷史數據代表內部因素，關鍵字搜尋量代表外部因素，建立混合、單獨預測比對實驗結果。為解決挑選關鍵字的問題，本研究提出兩種關鍵字選取法，第一是人力挑選Google 首頁的熱門關鍵字。第二是自動化的探勘Twitter 用戶文本，以術語抽取器組合關鍵字，稱為文
本探勘社交網路法，並建立三階段的實驗架構。首先單獨使用Google 趨勢的第一階段中，本研究發現以Twitter 文本找出社交網路的關鍵字，對預測是有助益的，但在股市預測中MAPE 沒有表現在最佳範圍內，未來可以嘗試應用在其他領域的資料。第二階段混合Google 趨勢和歷史資料預測
臺股指數期貨定價模式之實證
為了解決dax index live 的問題，作者蕭仲甫 這樣論述：
本文依據衍生性商品之「相對定價」之觀念，並納入持有成本模式之架構，推導出相對定價誤差模式與相對價差模式，其中納入其他月份指數期貨交易價格來調整期貨價格之合理估計值，以降低於逆價差狀況下指數期貨價格估計誤差，並驗證持有成本模式與相對價格模式於臺灣市場創始初期的適用性。 相較於其他市場交易初期，臺灣指數期貨亦存在價值低估的現象。以臺股指數期貨為實證標的，依據不同到期月份指數期貨間的相對價格關係，本文發現在逆價差狀況下，依相對定價調整之合理估計式的解釋能力優於持有成本模式，而且其定價誤差可以由市場交易成本解釋之，僅部份定價誤差須歸究於市場交易限制，而於正價差時，持有成本模式的解
釋能力優於相對定價模式之解釋能力。 此外，在相對定價誤差模式下，利用線性平均法與線性插補法之比較，本文發現兩種方法並無太大差異，亦即臺股指數期貨市場定價效率性與時間長度無關。換句話說，指數期貨的定價誤差不因到期日長度而有顯著差異。