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三竹股市均線設定的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳霖寫的 股票當沖VS無本生意 可以從中找到所需的評價。
銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅所指導 鄭馥嫻的 運用類神經網路建立與比較指數股票型基金之買賣決策模型-以0050.TW、EWT、SPY為例 （2021），提出三竹股市均線設定關鍵因素是什麼，來自於倒傳遞類神經網路、技術指標、風險值、ETF、靈敏度分析。
而第二篇論文輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士班 蔡文馨所指導 徐曼庭的 比特幣之投資組合績效分析 （2021），提出因為有 風險值(VaR)、比特幣、馬可維茲、風險調整資本報酬率(RAROC)、投資組合的重點而找出了 三竹股市均線設定的解答。
股票當沖VS無本生意
為了解決三竹股市均線設定 的問題，作者陳霖 這樣論述：
本書共分為七章，第一章是針對當沖所需要的參數設定。以提高股價當沖的勝率。第二章嚴選四個重要指標以便從分鐘線找切入點。如缺口、大量、三線合一、技術指標等。可輕而易舉找到買賣點，且成功率高。第三、四、五章利用日線的線型指標與技術指標出現買賣點時，再從分線切入做多或做空當沖。共列舉了18種當沖心法如:缺口沖、均線沖、羅漢沖、乖離沖、背離沖、雙底沖、雙頭沖…等，堪稱降龍十八掌，亦稱十八羅漢陣。書中列舉約120個範例佐證當沖成功的精準度。第六章綜合線型指標與技術指標結合分線的四個切入點。再列舉約75個成功範例，讓操作當沖的勝率提升到無本生意的最高境界。第七章股市心態調整，萬法惟心
造。有好的技術更要有好的心態，很值得一窺究竟。好書一本值得收藏。
運用類神經網路建立與比較指數股票型基金之買賣決策模型-以0050.TW、EWT、SPY為例
為了解決三竹股市均線設定 的問題，作者鄭馥嫻 這樣論述：
本研究以元大台灣 50 ETF(0050.TW)、iShares MSCI台灣ETF(EWT)以及SPDR S&P 500 ETF(SPY)為標的，應用技術指標結合倒傳遞類神經網路建立買賣決策模型。資料來源為Yahoo Finance資料庫，選取期間自2008年1月2號至2017年12月29日。本研究比較倒傳遞類神經網路與專家策略之買賣決策差異，採取混淆矩陣與報酬率做為績效評估的依據。本研究使用R-Studio軟體建立買賣決策模型，模型的輸入變數包括成交量(Volume)、風險值(VaR)、隨機指標(KD)、移動平均線(MA)、相對強弱指標(RSI)、指數平滑異同平均線（MACD）。透過靈
敏度分析求出買賣決策模型最佳參數。混淆矩陣結果顯示，0050.TW、EWT與SPY的模型準確率(Accuracy)都高於95%。靈敏度分析結果顯示，模型參數設定對報酬率影響很大，0050.TW、EWT與SPY最佳報酬率分別為561%、711%、675%。EWT相較於另外兩個標的，減少輸入項變數後，模型報酬率與專家買賣策略相近，當EWT刪除對模型有負面影響的RSI變數，報酬率為684%，與專家買賣決策(689%)相差5%。實證結果顯示，三個研究對象之模型報酬率皆遠高於買進持有策略，模擬報酬率最高的指數為 EWT，其報酬率遠高於專家買賣策略 22%，而 0050.TW、SPY 之最佳報酬率稍低於專
家買賣策略，報酬率差異分別為12%與4%。實證結果發現，運用倒傳遞類神經網路建立的買賣決策模型皆有良好的預測能力，且模型預測之最佳報酬率與專家買賣決策報酬率相近。
比特幣之投資組合績效分析
為了解決三竹股市均線設定 的問題，作者徐曼庭 這樣論述：
隨著金融自由化、國際化，投資者有許多投資的機會。當投資者遇到突發性的事件，如2008年的金融風暴及2019年的新冠疫情的爆發，都會造成金融商品大幅的震盪，美國股市甚至於數度熔斷，使投資人擔心又發生全球性經濟衰退。而虛擬貨幣出現後，交易量逐年上升，但是其具高波動性。若是可以在風險與報酬中取得平衡，來找到最佳的投資組合。 本研究樣本以比特幣為主，搭配與其有相關性的比特幣概念股、股票及指數股票型基金(ETF)等三類金融資產作為研究標的。並利用Value at Risk(VaR)、Mean-Variance(MV)、均等權重估計風險值，再進行績效評估。研究結果顯示，投資組合利用VaR(
設置範圍為0到1)及MV權重估計的風險值最小、衡量Risk-Adjusted Return on Capital的績效最好；利用MV權重衡量的累積報酬率最好。因此比特幣與ETF建構的投資組合，搭配MV權重，可達到風險最小，績效最好的效果。