上海證交所的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

無常的博弈：327國債期貨事件始末

為了解決上海證交所的問題，作者陸一 這樣論述：

327國債期貨事件是中國證券市場的重要案例。 在國內有口皆碑、國際上信譽卓著的萬國證券，為逃避誤判大勢導致的巨額虧損，在收盤前8分鐘，利用規則的漏洞，巨量砸盤，使上海證交所代號為327的國債期貨合約的價格瞬間大幅下挫， 引發市場劇烈波動，也將自己送入萬劫不復的深淵。 作者穿過重重迷霧，在不斷訪談各方當事人的基礎上，結合對數千份、數百萬字檔案資料的細緻考證，以場景再現、人物對話和心理描寫等，生動還原了這一驚心動魄的歷史事件。 本書全面修正了之前版本的史料缺失、遺漏與當事人的記憶差錯，是迄今為止關於327事件最接近歷史真相的紀實之作。   陸一，中國證券市場歷史研究者，

FT中文網專欄作家。退休前為上海證券交易所研究中心研究員。1988年獲首屆“上海十佳記者”稱號。 曾參與創辦專業刊物《上市公司》，擔任編輯部主任10年。先後出版了《球籍——一個世紀性的選擇》《閒不住的手——中國股市體制基因演化史》《談股論經：中國證券市場基本概念辨誤》《陸一良心說股事——你不知道的中國股市那些事》等著作。  

上海證交所進入發燒排行的影片

多元GARCH模型與投資組合管理在上海證交所A股的實證比較

為了解決上海證交所的問題，作者吳哲杭 這樣論述：

在投資組合和風險管理中，資產收益及協方差是至關重要的。資產收益率一直是眾多金融研究的重點，但是資產之間的協方差卻很少受到關注。在協方差建模的研究中，Engle（2002）提出的動態條件相關（DCC）模型是多元GARCH模型中最著名的模型。 DCC模型提供了一個可能的框架來估計大維度的協方差矩陣。在過去的幾十年中，學者們進行了各種研究，提出具有靈活協方差結構的模型，並將這些模型應用於投資組合管理。在本文中，我們比較Plug-in，非線性收縮估計器，恆定條件相關模型和動態條件相關模型等方法估計的協方差矩陣，並應用所估計的協方差矩陣來構造全局最小方差組合。我們使用中國上海證券交易所的A股是因為近年

來中國市場越來越受歡迎。模擬和實證研究都證實了使用具有更靈活的相關模型的多元時間序列的優越性。

財經占星全書(燙金限量精裝典藏版)

為了解決上海證交所的問題，作者魯道夫,馮少龍 這樣論述：

國際占星研究院創辦人˙英國、澳洲占星年會唯一華人講師 魯道夫及香港占星師 馮少龍協力著作Finance and Economics Astrology財經占星全書【燙金限量精裝版】〈特別收錄〉作者簽名2017和2018星曆華文第一本從占星角度解讀、分析世界經濟及金融狀況的占星權威作品本書運用占星學來觀察、分析、歸納財經市場的變化趨勢，在星盤中，可以解讀出哪些星相暗示了經濟不景氣，哪些行星運行跟市場漲跌有密切關係，財經起伏有跡可循，行星和相位皆是重要解讀的符號。當我們具備正確投資理財觀念，以及解析星盤的占星基礎，便能在浩瀚星海中找到最理想、最適合自己的理財投資模式。這是

一本占星師及占星學習者們絕不能錯過的專業經典作品！從本命盤觀察個人投資理財傾向／金星及木星之星座及相位／第二宮及第八宮之宮首星座／第二宮及第八宮內之行星／個人流年財務運勢／世俗占星學與財經占星學／行星與景氣循環／進階財經占星技巧／變盤時刻

應用機器學習於數位貨幣社群網路之情緒分析:以比特幣為例

為了解決上海證交所的問題，作者李柏維 這樣論述：

本文探究投資人情緒是否會影響比特幣交易行為、以及比特幣日報酬及日報酬波動(7日、30日)會受到哪些因素影響。因此，本文延用了Antweiler and Frank (2004)、Cookson and Niessner (2020)所使用的投資人看漲訊號指標(Bullishness Signal, BS)與投資人看法分歧度指標(Agreement Index, AI)，透過2013年10月至2020年12月共53,415筆Bitcointalk論壇文章，以Python的VADER套件為工具做文字分析，並運用機器學習LSTM模型建構了共四組情緒指標，根據文獻納入區塊鏈資訊、總體經濟、全球貨幣匯

率、情緒指標共28個變數建構模型，探究變數對比特幣日報酬及日報酬波動(7日、30日)之間的關聯性。實證結果發現，區塊鏈資訊、總體經濟、全球貨幣匯率加上四組情緒指標共28個變數中，共計5個變數為比特幣日報酬預測之重要變數，分別為比特幣算力(BitcoinHashRate)、黃金日報酬(Gold)、恐慌指數(VIX)、英鎊匯率變化率(GBP)、人民幣匯率變化率(CNY)。共計9個變數為比特幣日報酬波動(7日、30日) 預測之重要變數，分別為上海證交所綜合股價指數變化率(SSE)與四組情緒指標(投資人看漲訊號、投資人看法分歧度指標為一組，共計四種建立方式)。在建構情緒指標方面，本文運用機器學習LST

M模型，訓練模型的準確性達到95.19%，驗證模型的準確性達到91.13%，並將模型建立的四組情緒指標作為解釋變數探究對比特幣日報酬、日報酬波動預測性。由實證結果發現，本文透過投資人論壇文章建構的情緒指標能夠有效地預測比特幣日報酬波動。