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自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts 基礎、實戰與釋疑

為了解決加權指數 現貨的問題，作者陳宏傑 這樣論述：

　　程式交易，輕鬆入門！ 　　致富關鍵字：Multicharts 　　─它是進入門檻最低，同時也是全台灣最多人使用的程式交易語言 　　金融科技成為近年來的火熱話題，在這一波熱浪的席捲下，藉由電腦程式自動讀取市場資訊，並且利用演算法判斷買賣策略，進而透過API進行即時自動下單的「程式交易」，逐漸成為期貨投資人，甚至是一般散戶另外一種下單選項。 　　而在眾多的程式交易語言中，Multicharts是進入門檻最低的一種，因為它不像Python、R語言等，需要有程式相關背景才能上手，只要願意下工夫，人人都可以成為Multicharts高手。本書的作者陳宏傑就是最好的例子，他大學時期雙主修歷史與

國貿，與「程式」完全不相干，不過他卻靠著自修就學會了Multicharts，甚至還出書、開講座，引領其他投資人了解程式交易。 　　陳宏傑在書中透露一個觀念，「程式交易」的重點不是在「程式」，而是在「交易」，如果程式寫得好，應該進入Google、台積電等公司當工程師，一般投資大眾要聚焦的地方是「交易」，也就是說，必須要了解什麼是交易、什麼是低買高賣、什麼是多頭趨勢、什麼是震盪盤整等財經知識，這些才是程式交易者應該具備的基本技能。這樣的觀念大大降低了投資人的心理障礙，同時也增加了在股市獲利的可能性。 　　本書《自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts基礎、實戰與釋疑》就是作者匯集多年

來的交易經驗，以及初學者在學習路上可能會遇到的投資障礙後，所誕生出來的一本著作，希望能透過本書提高大家學習程式交易的意願，同時幫助初學者迅速進入程式交易的世界。 　　本書必看重點》 　　◎讀完本書你會「了解程式語言Multicharts」 　　Multicharts是一套整合式的交易平台，它可以運用數據源串接報價，並且透過內建的軟體，使用Power Language這種簡單的程式語言，來編寫屬於自己的指標與訊號，同時自動執行下單交易。目前Multicharts是全台灣最多投資人使用的程式交易語言。 　　◎讀完本書你會「避開程式交易語言常見的陷阱」 　　在程式交易語言中，最常見的陷阱包括手續

費滑價、this bar close、過度最佳化、忽略大賠時間、set系列的停損停利。作者陳宏傑不但運用簡單的文字解說這5種陷阱可能的出現時機，而且還利用自己多年的交易經驗，教導投資人如何避開這些常見的陷阱。 　　◎讀完本書你會「學會如何用Multicharts下單」 　　作者陳宏傑利用深入淺出的文字，教導投資人從最基礎的認識電腦規格、了解安裝方式、新增指標開始，一步步到撰寫投資策略，甚至到最後進行停損與停利的設定等，進行系統化的解說，讓程式交易的初學者能輕鬆進入Multicharts的殿堂，並且跟上程式交易的時代潮流。 　　◎讀完本書你會「破解所有Multicharts的疑難雜症」 　　

作者陳宏傑從零開始，靠著自修學會了Multicharts，因此，他完全了解Multicharts初學者可能會遇到的疑難雜症。有鑑於此，陳宏傑特地開闢了專章，將他多年來所遇到的障礙，以及其他程式交易者的問題匯集起來，一次提供完整又精闢的解說，讓讀完本書的你，能夠避開其他人犯過的錯誤。

加權指數 現貨進入發燒排行的影片

股票、債券、商品和匯率市場之關聯性分析

為了解決加權指數 現貨的問題，作者蕭有閎 這樣論述：

本文採取樣本期間包含2010年1月至2020年12月的紐約黃金現貨、道瓊工業指數、美元指數和美國10年期公債殖利率的月資料，進一步討論包含商品市場、股票市場、債券市場以及匯率市場之間的相關性。本文首先採用單根檢定、向量自我迴歸模型，最後再以Granger因果關係進行檢定。本文研究結果顯示道瓊工業指數分別領先紐約黃金現貨以及先10年期公債殖利率，而紐約黃金現貨和10年期公債殖利率互為因果關係。

股票預測學：一葉知秋把握入場關鍵點

為了解決加權指數 現貨的問題，作者成鐵智 這樣論述：

　　揭秘奇門遁甲的投資決策大法！大道至簡、深入淺出！ 　　股票太極作業系統首次公開：金融投資心法、私募基金操盤秘密 　　炒股的最高境界要能有察股之秋毫的本事，股亦友，不在乎求多和爛，知己貴乎精，什麼股是你能把控的，本書揭秘了知名私募基金經理操盤秘笈和心法，操盤論道深入淺出，道家奇門遁甲作業系統首次公開，從瞭解到精通，從行情走勢的特殊形態結合陰陽K線的太極思維模式，見微知著、一葉知秋把握入場關鍵點，總結鐵扇戰法、奇門戰法、三段戰法、守株待兔戰法等等，這都是投資心法，大道至簡，從心態的角度把關，令行禁止，知行合一；讓你的資金穩步增長，達到快樂理財的最高境界。並福慧雙修，一讀即

悟，一門通門門通，股道人生，明心見性。 本書特色 　　AMAC基金從業人員、易學研究學者──成鐵智──以前所未有的全新視角解讀股市

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決加權指數 現貨的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。