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輔仁大學 資訊管理學系碩士在職專班 林文修所指導 李秀玲的 運用基因表達規劃法於黃金期貨價格發現之研究 （2013），提出股票平均價計算機關鍵因素是什麼，來自於黃金期貨、時間序列、基因表達規劃法。
而第二篇論文世新大學 資訊管理學研究所(含碩專班) 廖鴻圖、吳聲昌所指導 楊上慶的 權值股與台指期貨之關聯性研究 （2011），提出因為有 權值股、台指期貨、K線技術分析法的重點而找出了 股票平均價計算機的解答。
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基於R語言的金融工程計算
為了解決股票平均價計算機 的問題，作者朱順泉 這樣論述：
主要內容包括金融工程導論、金融工程定價方法及其R語言函數計算、遠期合約及其R語言函數計算、期貨合約及其R語言函數計算、期貨套期保值及其R語言函數計算、互換合約及其R語言函數計算、期權合約及其策略、Black?Scholes期權定價方法及其R語言函數計算、蒙特卡羅模擬法期權定價及其R語言函數計算、二叉樹法期權定價及其R語言函數計算、有限差分法期權定價及其R語言函數計算、利率衍生證券及其R語言函數計算以及奇異期權及其R語言函數計算，本書的最后提供了關於R語言的兩個附錄。本書內容新穎、全面，實用性強，融理論、方法、應用於一體，是一本供金融工程、金融數學、計算金融、量化金融、投資學
、金融學、保險學、金融專業碩士、經濟學、統計學、數量經濟學、管理科學與工程、應用數學、計算數學、概率論與數理統計等專業的本科高年級學生與研究生使用的參考書
運用基因表達規劃法於黃金期貨價格發現之研究
為了解決股票平均價計算機 的問題，作者李秀玲 這樣論述：
本研究主要目的是採用新的基因表達規劃法(Gene Expression Programming,GEP)時間序列技術，結合技術面及基本面分析之預測下，協助投資人於投資黃金期貨時，做出有效率的投資決策並能提升投資報酬率。因此，本研究採用GEP作為建模技術建立兩個模型，分別以技術面之時間序列預測法（Time Series Prediction），以及基本面經濟指數期貨漲跌幅之函數發現（Function Finding）/邏輯回歸（Logistic Regression），據以建構黃金期貨價格預測模型。實驗對象以跨越多場金融危機及經濟風暴之實際市場資料進行模型訓練及測試（2006年4月1日
起至2014年3月31日）。 實驗結果根據MAPE值的準確度分類，兩模型之預測結果，不論是在上漲階段或下跌趨勢皆屬於高準確的預測模型。其次，兩模型於每一期的相對表現極為相似，於平均每日價格波動較大的測試期間，預測誤差有偏高之現象。最後，兩模型之預測準確度以時間序列價格預測模型之表現較為優異。在基本面價格預測模型上，採用與黃金價格相關聯之全球性經濟指數期貨之漲跌幅，加上黃金期貨之漲跌幅及三日平均價格進行黃金期貨價格預測，實驗結果發現除了黃金期貨自身波動及三日平均價格對模型預測影響最為顯著外，其它指數以美元指數期貨及布蘭特原油期貨之波動對黃金期貨價格預測之影響較為顯著。
權值股與台指期貨之關聯性研究
為了解決股票平均價計算機 的問題，作者楊上慶 這樣論述：
本研究以實測權值股盤中走勢為標的，運用K線技術分析方法，以日內交易方式為實驗研究設計，以達到判斷台指期貨的買賣點及依台指期貨市場的波段走勢起伏尋求獲利機會為目的。台指期貨的交易標的為台股股價指數，而權值股的股價走勢影響台股股價指數走勢甚鉅。台灣股市開盤後加權股價指數的走勢牽動台指期貨指數的方向，所以本研究以權值股為技術分析對象。並且以日內交易的方法，將影響台灣股市及期貨市場下個交易日開盤價的不確定因素降至最低，本研究所研究的是盤中漲跌訊號，不會受到收盤時段傳出的利多或利空消息所影響。而K線的技術分析方法則是歷史悠久，並經過多位東西方學者所證實的技術。 本研究成果為以加權股價指數成分股暨市值比
重排名前19名的權值股，也就是本研究的權值分組第二組，運用4種K線技術分析方法，在研究期間西元2011年11月1日到西元2012年6月5日，成功率及績效表現皆表示能夠以權值股走勢運用K線技術分析預測台指期貨的走勢。