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長庚大學 資訊管理學系 張錦特所指導 邱俊維的 台指期盤後預測模式研究 （2020），提出加權指數twii關鍵因素是什麼，來自於LSTM、期貨、R語言、台股期貨、長短期記憶模型。
而第二篇論文國立成功大學 統計學系 鄭順林所指導 翁萃瑩的 整合新聞資訊之情緒、語義及圖像特徵對國際金融指標之預測 （2019），提出因為有 國際股票市場、圖像特徵、語義特徵、情緒分析的重點而找出了 加權指數twii的解答。
加權指數twii進入發燒排行的影片
相信自從大家開始做投資以來，很多時都聽過以下說話： 「香港股市受美國影響，所以今日港股大升/大跌。」到底這句說話能否經過歷史統計呢？今天我們和大家用上十年多的數據和大家做回測。
首先讓我們看一看為甚麼有那麼多股評人會說今天港股受美國影響呢？原來香港恆生指數和美國有0.617的相關性。而日本比香港更高，有0.644之後就有台灣加權指數和馬來西亞指數。最不相關的就是上證指數。
有了大方向，我們就假定2%的美國標普500指數作為關口，找出自2007年起標普500指數變動多達2%的所有日子，再找出第二天各市場，包括香港恆生指數，日經指數，上證指數，台灣加權指數和馬來西亞指數的收市價百份比變動來做結果。
首先，美國自2007年起一共出現過107次大升超過2%。結果如下：
香港恆生指數
指數跟升的機會(%)
79.1
指數升超過1%機會(%)
60.0
指數升超過2%機會(%)
38.1
中位數(%)
1.36
日本日經指數
指數跟升的機會(%)
85.8
指數升超過1%機會(%)
66.7
指數升超過2%機會(%)
35.2
中位數(%)
1.6
中國上證指數
指數跟升的機會(%)
63.9
指數升超過1%機會(%)
38.1
指數升超過2%機會(%)
17.1
中位數(%)
0.4
台灣加權指數
指數跟升的機會(%)
81.0
指數升超過1%機會(%)
45.7
指數升超過2%機會(%)
26.7
中位數(%)
0.8
馬來西亞指數
指數跟升的機會(%)
80.0
指數升超過1%機會(%)
28.6
指數升超過2%機會(%)
8.57
中位數(%)
0.5
首先， 相比香港日本台灣與馬來西亞，中國的相關性低：即使美國出現大升市，中國仍然有近接4成機會出現反跌。我們可以見到美國在中國的影響力不如其他地方。
第二，香港日本台灣馬來西亞有近八成機會是跟升的。當中日本和香港更是佼佼者：如果美國升2%，日本至少一半機會升超過1.6%以上，而香港就有1.36%。這個結果告訴我們如果今日恆指大指/市場傳聞牛市即將來臨時，我們不妨等一等，看看美國當晚的情況如何。如果發現美國出現升超過2%的話，我們就可以少一份擔心，可以繼續持有。
至少大跌超過2%等話，過去十一年共發生133次。結果如下：
香港恆生指數
指數跟跌的機會(%)
77.7
指數跌超過1%機會(%)
60.9
指數跌超過2%機會(%)
45.9
中位數(%)
-1.76
日本日經指數
指數跟跌的機會(%)
85.7
指數跌超過1%機會(%)
68.4
指數跌超過2%機會(%)
50.4
中位數(%)
-2.01
中國上證指數
指數跟跌的機會(%)
69.2
指數跌超過1%機會(%)
41.4
指數跌超過2%機會(%)
20.3
中位數(%)
-0.62
台灣加權指數
指數跟跌的機會(%)
64.7
指數跌超過1%機會(%)
44.4
指數跌超過2%機會(%)
29.3
中位數(%)
-1.07
馬來西亞指數
指數跟跌的機會(%)
77.7
指數跌超過1%機會(%)
33.1
指數跌超過2%機會(%)
8.27
中位數(%)
-0.4
美國大跌2%的影響力不如大升2%。這可能是因為過往十一年全球處於一個大升市之中。即使有短期調整也不一定會禍及其他地方。我們可以從恆指看到：美國大升時，香港有80%跟升，而美國大跌2%，香港只有77%跟跌。但是幅度上，美國大升時，香港的中位數是1.36%，而大跌時則可以去到-1.76%。可見跌幅比升幅更大。日本就更為誇張：中位數達-2.01%。如果美國跌2%，日本有至少一半機會跌幅達2%。
來到這裹可能有些觀眾會想： 這樣的話我不就可以做一個程式交易： 每當美國升穿或跌破2%的話，我們就可以買升/跌？但要留意的是：我們這次目的是尋找美國股市與其他亞洲市場的關係。我們應多大程度上參考美國指數來做我們自己的交易而己。如果真的要做程式交易的話會牽涉到滑價問題。再加上這次用的數據是用收市價來做百分比變動的參數。美國大升2%不代表香港有80%機會出現陽燭！大家要留意！！
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台指期盤後預測模式研究
為了解決加權指數twii 的問題，作者邱俊維 這樣論述：
由於科技技術的日新月異和軟硬體的進步，人工智慧成為熱門話題並被應用於各個領域，在金融領域創造了金融科技和高頻交易，投資者也希望透過人工智慧提高投資理財產品的報酬率，無論市場波動都能實現超額收益率。本研究主要目的是希望透過TAIEX期貨，交易2008年至2021年的數據，預測2018年至2021年當日的漲跌。本研究資料來源及分析工具為使用R語言中的套件Quantmod(金融資產技術分析回測套件)探討Yahoo Finance裡的股價資料並針對臺灣加權指數(^TWII)來進行資料分析並且利用長短期記憶模型(LSTM)進行預測，經由資料分割為測試期與訓練期後，並利用R將資料整理後再用將測試期資料輸
入至LSTM類神經網路模型做為訓練資料以建立模型，最後將訓練期資料輸入至模型內以模擬未來台股期貨價格走勢，並使用實際台股期貨價格資料檢視模型預測走勢。最後研究發現實際值和預測值相近及模型平均平方誤差(loss值)為0.0292約為2.9%，以確定模型的準確性。
整合新聞資訊之情緒、語義及圖像特徵對國際金融指標之預測
為了解決加權指數twii 的問題，作者翁萃瑩 這樣論述：
為了更完整的保留新聞資訊對金融指標預測的影響，本研究整合了新聞所擷取出的情緒、語義及圖像特徵，將新聞資訊從一般單純考慮字的層級擴展到以句子，甚或是以段落為單位的層級。選用的金融指標包含來自美國地區的標普500指數（S＆P 500）、大陸的上證指數（SSE）、香港的恆生指數（HSI）以及台灣的綜合加權指數（TWII），另也挑選了這四個地區的各50個個股進行資料探勘。在模型方面，我們使用了有解釋及推論能力的統計模型--多元適應性雲形迴歸 (Multivariate Adaptive Regression Splines, MARS)，MARS模型的特色在於能夠對資料進行局部配適，也能容納不同變數
間的交互作用。為了驗證預測的一致性，本研究共涵蓋了兩種不同的資料切割方式來決定訓練集和測試集，分別是以2018年一整年作為訓練集，並使用2019年初至3月中的資料作為測試集的情況，以及只訓練到2018年11月，並且利用2018年12月後至2019年3月中的資料作為測試集的情形。選擇2018年12月為切點的原因在於，中美貿易戰的加劇導致股市更加震盪，我們期望以上兩種切割方式的結果可以互相呼應，以強化研究的推論。根據實驗結果，相比於只考慮一般技術指標的模型，若使用本研究所提出的研究架構，在模型中加入新聞情緒特徵、語義特徵及圖像特徵能夠讓綜合指標的預測得到提升，此情形針對S＆P 500和TWII尤其
明顯。此外，相較於加入一般技術指標及以字為單位之情緒特徵的模型，使用本研究之研究架構也能使多數的情況獲得改善。