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書中字有黃金屋 問題的答案無所不包論文書籍站 XLF ETF

另外網站ETF - XLF-S&P金融產業指數基金也說明：XLF -S&P金融產業指數基金. Financial Select Sector SPDR Fund. 交易所代碼：XLF. 商品代碼：00991023. 比較; 觀察. 市價(2023/09/27). 33.2400.

中原大學 財務金融研究所 陳若暉所指導 董佳珊的 FinTech ETF波動性不對稱之實證探討 （2018），提出XLF ETF關鍵因素是什麼，來自於FinTech ETF、ARMA-GARCH模型、EGARCH模型、GJR-GARCH 模型、Jump模型、價格不對稱。

而第二篇論文國立高雄海洋科技大學 電訊工程研究所 莊尚仁所指導 李中永的 使用類神經網路結合模糊理論預測標準普爾500指數 （2013），提出因為有 股票預測、基金預測、倒傳遞類神經網路、模糊類神經網路、時間序列預測、自我迴歸整合移動平均的重點而找出了 XLF ETF的解答。

最後網站Financial Select Sector SPDR Fund (XLF)則補充：Financial Select Sector SPDR Fund (XLF) · ETF News on Forbes · Forbes Dividend Investor - March 10 Weekly Review · Improving Economy Buoys Bulls · XLF, GUSH: Big ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了XLF ETF，大家也想知道這些：

XLF ETF進入發燒排行的影片

美國上周非農就業報告穩健，帶動美股 2017 年的第一週 開出紅盤，史坦普 500 指數週漲幅是近一個月來最大。在經濟數據大多優於預期，也提振歐股週線收紅。

01/02/2017~01/06/2017 國際ETF資金流入排名

1.Vanguard標普500指數ETF〈VOO〉流入9.99億美金
2.SPDR金融股ETF〈XLF〉流入7.39億美金
3.SPDR標普500指數ETF〈SPY〉流入7.31億美金
4.iShares羅素2000ETF〈IWM〉流入7.08億美金
5.Vanguard不動產投資信託ETF〈VNQ〉流入6.93億美金
6.SPDR標普400中型股ETF〈MDY〉流入5.54億美金
7.iShares核心標普中型股指數ETF〈IJH〉流入5.18億美金
8.Vanguard FTSE成熟市場ETF〈VEA〉流入4.99億美金
9.iShares核心標普小型股指數ETF〈IJR〉流入4.83億美金
10.iShares iBoxx高收益公司債券ETF〈HYG〉流入4.42億美金


01/02/2017~01/06/2017 國際ETF資金流出排名

1.PowerShares納斯達克100指數ETF 〈QQQ〉流出-11.97億美金
2.SPDR黃金ETF〈GLD〉流出-3.09億美金
3.iShares 7-10年期美國公債ETF〈IEF〉流出-2.63億美金
4.Direxion每日三倍做多黃金礦業指數ETF〈NUGT〉流出-1.91億美金
5.VelocityShares三倍放空天然氣ETN〈DGAZ〉流出-1.85億美金
6.PowerShares DWA動能組合ETF〈PDP〉流出-1.69億美金
7.iShares全球基礎建設ETF〈IGF〉流出-1.61億美金
8.iShares羅素1000成長股ETF〈IWF〉流出-1.59億美金
9.SPDR公用事業類股ETF〈XLU〉流出-1.47億美金
10.iShares Edge MSCI美國最小波動率ETF〈USMV〉流出-1.44億美金

FinTech ETF波動性不對稱之實證探討

為了解決XLF ETF的問題，作者董佳珊 這樣論述：

在2015年全球最熱門的議題「金融科技，FinTech」，顛覆性新型的產業受到各國政府、法人和投資人等關注，而後續金融科技新創公司也發展出新型產業相關金融商品，短短成立不到2年的FinTech ETF，在2018一年內獲利18.86%，因而受到投資人關注，期盼跟上潮流，掌握有利可圖的機會。 本研究針對金融科技ETF、金融ETF與科技ETF數據進行價格不對稱探討，以2016年9月16日至2019年1月17日為日資料頻率。使用不對稱模型是由Nelson (1991) 提出的EGARCH、Glosten, Jagannathan and Runkle (1993) 提出的GJR-GARCH以

及Barndorff-Nielsen and Shephard (2004)提出的Jump模型進行實證探討。本文先確認ARMA-GARCH的組合，運用ARCH效應將殘差消除，接著實證結果指出，在EGARCH模型中，發現每組ETF都有價格波動不對稱性，且具有槓桿效應，也表明壞消息大於好消息之情況；而GJR-GARCH模型中，確認金融ETF有價格波動不對稱性，再針對不同的波動性證實的壞消息會大於好消息之影響；最後，在Jump模型，發現科技ETF最具有離散效應，但透過Ljung-Box Q 統計量得知這個離散效應不會持續很久。 本研究發現，在金融科技ETF、金融ETF與科技ETF價格波動不對稱

相比之下，金融ETF與科技ETF使用EGARCH、GJR-GARCH和Jump模型精準測量後，有價格波動不對稱的優勢。由於金融科技ETF因2015年才開始受到全球矚目，發展還需要一段時間醞釀，未來前景可期，可進一步觀察與研究。

使用類神經網路結合模糊理論預測標準普爾500指數

為了解決XLF ETF的問題，作者李中永 這樣論述：

　　股票預測並不是一件容易的工作，因為它受到各種因素的影響。自1980年以來，許多研究人員利用倒傳遞類神經網絡(back propagation neural network)來預測股價的波動。不過，倒傳遞類神經網絡也是有一些局限性。倒傳遞類神經網路在學習速率上收斂速度慢，學習效率低，除此之外，也容易進入局部最小值，離較完美的預測結果相對較遠。本論文是利用倒傳遞類神經網路與模糊控制(fuzzy controller)兩種演算法進行結合來建立模糊類神經網路對股票市場進行預測的方式，並使用此方式預測標準普爾500指數(S&P500)當日最高價、最低價及收盤價，並與倒傳遞類神經網路比較預測優劣。在

指數股票型基金(ETF)預測方面，則用SPDR(Standard & Poor’s Depositary Receipts) 金融類股的 ETF作為研究對象，運用類神經網路中的倒傳遞類神經網路與模糊類神經網路(Fuzzy Neural Network)及時間序列(Time series)中的自我迴歸整合移動平均(Autoregressive Integrated Moving Average model，ARIMA)方式預測其當日最高價、最低價與收盤價，並比較預測優劣，並透過平均絕對百分比誤差(MAPE)作為目標輸出值與推論輸出值之間容許誤差的檢驗。

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