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元大美元指數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉宗聖,黃昭棠,譚士屏,洪安裕,黃議玄,潘昶安,蔡佳融,方雅婷寫的 ETF投資新勢力：比特幣與另類ETF商品大剖析 可以從中找到所需的評價。
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僑光科技大學 財務金融研究所 孫而音所指導 陳柏璁的 ETF 50投資績效之探討 （2021），提出元大美元指數關鍵因素是什麼，來自於ETF50、機器學習、深度學習。
而第二篇論文國立中正大學 財務金融系研究所 莊益源所指導 劉奕伶的 台灣原油ETF追蹤誤差及績效評估分析 （2021），提出因為有 原油ETF、槓桿型ETF、反向型ETF、追蹤誤差、烏俄戰爭期間、GARCH模型的重點而找出了 元大美元指數的解答。
ETF投資新勢力：比特幣與另類ETF商品大剖析
為了解決元大美元指數 的問題，作者劉宗聖,黃昭棠,譚士屏,洪安裕,黃議玄,潘昶安,蔡佳融,方雅婷 這樣論述：
另類ETF投資入門 三部曲輕鬆掌握新金融商品 首部曲│VIX ETF大解析 二部曲│明日之星比特幣ETF 三部曲│不那麼另類的白銀ETF 「另類投資」（Alternative Investment）是相對於「傳統投資」的概念，交易標的並無一定範圍，但主要界定在傳統投資之外的金融商品和交易策略，大多涉及多資產操作，其中以VIX與數位貨幣這兩種另類資產為最。 本書特色 ‧由淺入深，以三大類剖析「比特幣」與「VIX」、「白銀ETF」，讓投資人清楚了解產品的投資風險與操作策略。
元大美元指數進入發燒排行的影片
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ETF 50投資績效之探討
為了解決元大美元指數 的問題，作者陳柏璁 這樣論述：
本研究以元大台灣50ETF(0050)為研究標的，搭配四種演算法模型，LightGBM、LANN、STM與CNN演算法，並將其預測投資報酬率進行比較。LightGBM、ANN、LSTM利用技術指標與三大法人籌碼作為演算法的預測參考資料，CNN則僅利用股價資料作為演算法的預測資料。實證結果顯示，僅利用股價資料的CNN演算法有最佳的投資報酬率。此外，在Covid-19期間股價大跌時，四種演算法也會有相當大的投資虧損出現，顯示即使使用AI投資工具亦無法協助投資人避過股災，建議投資人以長期投資策略可創造較高的投資報酬率。
台灣原油ETF追蹤誤差及績效評估分析
為了解決元大美元指數 的問題，作者劉奕伶 這樣論述：
本文旨在探討目前在台灣上市之三檔原油ETF追蹤國際油價報酬率造成追蹤誤差之因素，並著重分析烏俄戰爭初期三個月期間之追蹤誤差影響因素，另外探討外生變數對追蹤誤差波動震盪影響程度，最後比較三檔原油ETF近一個月、半年、一年、三年之績效表現。本研究以元大S&P石油、元大S&P原油反1、期街口布蘭特正2作為研究對象，樣本期間涵蓋其個別之上市日至2022年5月31日止之日資料。本研究建構GARCH模型檢驗三檔原油ETF追蹤誤差之因素，並在條件變異模型上加入本研究之自變數作為條件變異之外生變數，探討其對追蹤誤差之波動程度。 研究結果顯示，元大S&P石油追蹤誤差主要的因素，包括油價波動度、成
交量、美元指數、VIX指數等四個因素之影響，而影響元大S&P石油追蹤誤差主要的波動為匯率變動率，且具有正向的顯著影響；影響元大S&P原油反1追蹤誤差主要的因素，包括油價波動度、成交量、匯率變動率、美元指數、VIX指數等五個因素之影響，而影響元大S&P原油反1追蹤誤差主要的波動，包括匯率變動率、美元指數對波動具有正向的顯著影響；影響期街口布蘭特正2追蹤誤差主要的因素，包括油價波動度、成交量、VIX指數等三個因素之影響，而影響期街口布蘭特正2追蹤誤差主要的波動，包括成交量、匯率變動率、美元指數對波動的影響程具有正向的顯著影響。元大S&P石油、期街口布蘭特正2在過去一個月與半年的績效表現，於每承擔一
個單位的風險下皆存在正的報酬；而元大S&P原油反1則是在過去一個月與半年的績效表現皆存在負的報酬，長期來看績效甚至多為負報酬，由此結果得知原油ETF皆不適合作為長期持有之投資標的。