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國立成功大學 高階管理碩士在職專班(EMBA) 王明隆所指導 鍾志宏的 陰陽線的有效性分析與應用–以台股上市櫃公司為例 (2019),提出股票當沖技巧關鍵因素是什麼,來自於技術面分析、陰陽線。

而第二篇論文國立高雄科技大學 資訊工程系 陳洳瑾所指導 游雯仲的 基於多重串流長短期記憶神經網路運用於台灣指數期貨交易之研究 (2019),提出因為有 長短期記憶神經網路、深度學習、量化交易的重點而找出了 股票當沖技巧的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了股票當沖技巧,大家也想知道這些:

用技術分析賺第一桶金

為了解決股票當沖技巧的問題,作者黃逸強 這樣論述:

上班族量身打造,股市投資書大公開!   ◎月薪二萬二,照樣投資股市賺大錢  只要掌握選股技巧,買賣股票進退有據,長期下來一定能在股票市場裡多賺少賠,快速累積人生第一桶金!   ◎新手變老手、老手變贏家  迅速複製成功者的「選股技術」及「賺錢經驗」,不管你是股市新手還是老手,保證看得懂、保證學得會、保證用得到!   ◎化繁為簡的投資技巧大公開  超簡單、超詳細的技術分析步驟圖解,從基礎的K線,到獨門指標,教你挑對股票,買對時間,打敗大盤賺大錢。 本書特色   *全彩圖解、通俗易懂  全書採用全彩的高規格製作,內文通俗易懂,可以說非常適合各式各樣的投資者。相對於一般的散戶投資者來說,閱讀本書不

僅能夠進一步掌握投資股票的基本原理,使自己不致於犯低級錯誤,同時可以最大限度的保證自己投資目標的實現。   *初學者的技術分析入門書  本書作者以其多年的投資經驗,以淺顯易懂的文字,帶領讀者認識常見的技術分析方法,有K線、價量關係、RSI、移動平均線等技術指標,讓初學者一看就懂,將技術分析好難的印象一掃而空。   *克服全天下賠錢的人都會犯的錯  本書詳細介紹如何運用技術分析指標來研判買賣點,你可以打敗大盤但不被心魔打敗,買賣股票不再憑感覺,該買則買,該賣則賣,不再從賺錢抱到賠錢,從賠錢抱到股票下市,早日實現獲利目標。 作者簡介 黃逸強   財經作家  擁有二十多年證券市場的經歷,從場外到場內

、從業務到行政管理,開過證券公司,熟稔各種金融商品股票、基金、期貨、選擇權,再從投資轉往理財做全方位的財務規劃。   經歷  元大證券  營業員  金鼎證券  分公司副理  金鼎證券  分公司經理  金鼎證券  期貨部經理  大華證券  分公司協理  正遠管理顧問公司顧問  MM財富管理團隊講師  環球世達保經公司顧問  元大投信基金專案作者  雅虎奇摩理財專欄作者  (97年迄今)   專業資格  證券業務員合格證書  高級業務員合格證書  期貨業務員合格證書  投信投顧業務員證書  壽險業務員合格證書  產險業務員合格證書   著作  《不射紅心也得分》

股票當沖技巧進入發燒排行的影片

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跳空缺口在實戰中要怎麼判斷

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陰陽線的有效性分析與應用–以台股上市櫃公司為例

為了解決股票當沖技巧的問題,作者鍾志宏 這樣論述:

技術面分析是投資市場中最主要的分析方法之一,而起源於18世紀的陰陽線則是技術面分析中最傳統的技巧之一,投資人耳熟能詳的吊人線、錘子線、夜星十字、晨星十字等術語皆是屬於陰陽線的理論範疇。本研究的研究標的為台灣股票市場中流動性最佳的個股,研究區間設定在2012~2019年,我們先蒐集每檔個股每天的開盤價、最高價、最低價、收盤價,並將其繪製出以日為單位的陰陽線 (俗稱日K棒)圖,之後我們再針對陰陽線圖所產生的各種交易訊號進行報酬率回測。  由回測的結果我們可以發現到,有部分陰陽線型態的交易訊號可以用於短期交易,有部分陰陽線型態的交易訊號可以用於中期交易,在使用這些訊號後,其報酬率都會勝過對照組–元

大寶來台灣50 ETF,這些訊號我們稱之為有效訊號,有效訊號包含了:吊人線、烏雲罩頂、空頭吞噬、空頭孕抱、錘子線、多頭孕抱十字、上肩帶缺口。  而當我們使用其他種類的陰陽線型態交易訊號時,其報酬率除了低於對照組外,甚至還有負報酬的情況發生,這些訊號我們稱之為無效訊號,無效訊號包含了:黑三兵、下肩帶缺口、雙鴉躍空、晨星、晨星十字、白三兵、多頭三線打擊、梯底。  雖然經由回測後,我們有效的歸納並區分出有效的陰陽線交易訊號及無效的陰陽線交易訊號,但由於報酬率的標準差偏高,因此這種有效性筆者認為僅限於在特定交易市場,且於特定研究區間內有效;如果換了交易市場或變更研究區間後,不能保證還能得到相同的結果;

因此如果交易人要使用此研究結果作為交易依據,需要每隔一段時間重新回測陰陽線指標,藉以得出更合適的交易策略。

基於多重串流長短期記憶神經網路運用於台灣指數期貨交易之研究

為了解決股票當沖技巧的問題,作者游雯仲 這樣論述:

本論文提出一個以多重串流長短期記憶神經網路運用於臺灣指數期貨交易的交易模型,測試期間為2014年至2019年,透過每年更新神經網路權重,多次重新訓練驗證模型,驗證所提出之多重串流長短期記憶神經網路模型於多頭及空頭市場投資成效。研究結果顯示,基於組合式分類器設計之多重串流長短期記憶神經網路,可學習資料中不同的分類特性,因此,在包含手續費與滑價的情況下,最大回撤(Maximum Drawdown)以及夏普指數(Sharp Rate)皆優於卷積神經網路以及單層長短期記憶神經網路模型。