台指期即時的問題，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

零基礎入門的Python自動化投資：10年操盤手團隊量化通，教你從零開始學程式交易，讓你輕鬆選股、判斷買賣時機，精準獲利

為了解決台指期即時的問題，作者量化通 這樣論述：

沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯ 讓投資新手或資深股民都相當困擾， 其實，只要學會程式交易，機器人幫你自動化投資， 這些問題就能一勞永逸， 連文科人也可以輕鬆上手！   　　★ 第一次用Python投資理財就上手 　　★ 5大策略╳3大數據整理套件╳2大爬蟲基礎╳基礎語法╳選股模型╳LINE即時通知 　　★ 超過5,000名學員實證，可以簡單學習、好用的自動化投資法   　　如果你有這些問題，必讀本書： 　　．想要投資卻不知道怎麼開始 　　．沒有程式基礎，也不知道怎麼入門用Python投資理財 　　．資訊爆炸的時代，不知道哪些才是有用的數據

　　．到底要怎麼快速取得股市的報價 　　．總是沒有時間看即時的股市資訊，導致錯失進出場良機   　　◎ AI取代人工投資，程式交易已成為時代主流 　　隨著科技與網路的進步，AI逐漸取代人力，處理重複且瑣碎的工作， 　　也可以應用在投資理財的領域， 　　無論是基金、股市、期貨、加密貨幣，都可以看到AI的應用， 　　就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員，幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化， 　　國內外金融機構導入金融科技（FinTech）推出相關服務，大專院校紛紛開設相關課程， 　　「程式交易」明顯已經成為時代的主流。   　　◎ 程式交易，讓你更輕鬆賺錢

、賺自由 　　程式交易可以把原本由「人」操作的投資，全部交由電腦程式自動執行， 　　不僅能隨時追蹤股市行情，讓你不錯過買賣時機，減輕盯盤壓力， 　　更能用最嚴謹、最即時的數據，優化你的投資策略，戰勝不敢停損的心魔， 　　輕鬆獲利的同時，更獲得自由！   　　◎ 程式交易的入門首選──Python 　　目前有各種可以應用在投資的交易程式，包括：Python、Multicharts、TradingView、MT4…… 　　而Python是一種廣泛使用的程式語言，適用於各作業系統，函式庫也非常豐富， 　　就連沒學過程式的小學生、文科生，都能輕鬆上手。   　　

◎ 第一次用Python投資理財就上手 　　致力於提供程式交易教學的量化通， 　　團隊累積數十年的投資經驗，管理資產規模達上億元， 　　多次受邀至各大專院校與知名企業擔任講師， 　　擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易， 　　因此，透過本書，你將從零開始學到──   　　．5大策略：趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略 　　．零基礎學Python：從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理 　　．3大數據整理套件：datetime、csv、pandas 　　．2大爬蟲基礎：get、post 　　．選股模型：建立選股架構，實踐

個人的選股策略 　　．LINE即時通知：設定不同種類的訊息，免費推送至到不同的群組   　　本書會用圖解和步驟的方式，帶你從零開始學會用Python投資理財， 　　還有許多實戰技巧和範例，讓你能避開人性的投資盲點， 　　優化選股策略，自動化投資，精準獲利！   　　本書幫你解決對程式交易的疑問： 　　．要選擇哪種程式語言與軟體呢？ 　　．完全不會寫程式，要怎麼開始？ 　　．要準備多少資金？如何用最小的成本開始？ 　　．電腦設備要很好才能做程式交易嗎？ 　　．要如何知道程式執行的結果？ 專業推薦   　　Adam｜HiSKIO專業線上

學習平台CEO 　　Nic｜在地上滾的工程師  　　蔡明志｜輔仁大學資管系副教授、多本Python程式語言書籍作家   好評推薦   　　「很開心聽到量化通即將出版新書，他們對於量化交易領域一直有著自己的堅持與想像，在過去與他們合作的過程當中，感受到他們在內容製作上相當用心，並且對簡單化專業知識與複雜資訊的企圖心非常強烈。如果你在網路上看過相關內容卻仍然一知半解，透過本書，相信能以友善且有系統的方式，從零開始一步步建構必要的知識點，無痛地上手Python程式交易，開啟新的投資方式。」──Adam，HiSKIO專業線上學習平台CEO   　　「不管先學

程式還是先學投資，當兩個技能組合在一起的時候，可以探索不一樣的收入模式，透過這本書入門會是個不錯的選擇！」──Nic，在地上滾的工程師  

台指期即時進入發燒排行的影片

智能交易演算法之比較分析研究: 以台股為例

為了解決台指期即時的問題，作者張宸銚 這樣論述：

為提升整體證券市場交易效率及資訊透明度，並與國際接軌，金管會 於 109 年 3 月 23 日正式實施台股逐筆交易制度。而隨著資訊科技的發展與 新制度的上路，金融交易方式已慢慢地改變。以股票交易市場為例，傳統 的人工下單交易往往無法及時回應金融市場的即時訊息，因此可能大幅降 低投資交易的報酬率。而智能交易其主要是透過交易演算法進行自動化交 易，撇除人為的干擾，將交易員所下達的交易訊號，以最佳化的交易策略 佈單，降低交易成本並貼近市場最適價格的目標。因此本研究期望比較現 有交易策略演算法之交易績效，找出能取得最貼近市場最適價的演算法， 以提升智能交易之價值及其實用性。為達本研究目的，研究中首先

透過文獻蒐集以整理出目前常見之演算 法佈單邏輯，將市場上現行最頻繁被使用的兩種演算法交易策略，分別為 成交量加權平均價格(VWAP)以及時間加權平均價格(TWAP)作為本 研究在探析市場最適價演算法的基礎。接著，再透過所蒐集到的各大產業 龍頭股(台積電、中華電、國泰金、統一超、台灣高鐵)之實際市場交易 詳細資料作為本研究之研究對象與樣本，以真實資料輸入模擬程式的方式 來完成模擬佈單情況。最後，將兩種不同佈單方法所得出的平均價格與當 日市場均價(市場最適價)互相做比較，以兩者平均價格分別與市場均價 相減後的差，做為判斷哪種佈單方式所獲得的績效較佳之標準。依此理論，本研究利用 Python 程式語

言，針對五大不同產業股票進行 模擬巨量資料分析，研究結果發現，此五大產業龍頭股，在進行大單切分 時，使用成交量加權平均價格策略所獲得的結果，相對於時間加權平均價 格策略更為佳貼近市場均價，因此可推斷其策略是具有相對較好的績效。 有鑑於此，在未來本研究期望藉由導入更多市場詳細交易資料與交易策略， 再提升該判斷邏輯的實用性與使用範圍，協助法人客戶以及交易人員在下單前可先行了解欲操作之股票應該搭配上何種演算法交易策略為佳，進而 真正達成在股票切分大額部位時，能夠有效提高交易品質競爭性之目標。

周賺10%的三明治投資法：掌握主力動向，買股有人替你撐

為了解決台指期即時的問題，作者謝銘龍（彼得龍）,豹投資 這樣論述：

　　一買股就跌，很痛； 　　買了又不漲，很衰。 　　如果你買在主力、大戶進場價格之上10%左右，不用怕跌，他們會護盤； 　　而且容易漲，他們布局的目的就在拉抬股票，跟著有錢的投資專家，勝率自然高。   　　作者股市名師彼得龍，以籌碼資訊為核心，發展了一套投資方法。他以市場上的主力（法人、大戶）的動向為基準，決定要如何進行投資。直白地說，就是關注投資有人「炒」的股票。   　　先找到散戶賣、主力買的股票，代表它不被一般投資人注意，卻有人偷偷布局。再利用各種資訊，判斷主力布局的平均價位。   　　如果市場價格還未比主力建倉的平均價位高太多（10%以內），投資人可以跟進。你可能會問，為什麼不和主

力同步。當然可以，只是一般投資人不像主力大戶，很難即時取得公司資訊，進而看好買進。   　　為何有錢、有專業、有資訊的主力大戶，要布局某一檔股票呢？當然是看好它的未來漲勢。那些人不會只想賺個10%就閃人。所以散戶在他們建倉價位漲幅10%以內買進，搭上順風車的機會應該很大。   　　所以你買進的價位有支撐，主力替你撐。買進之後，不要貪心，一周賺到10%，就可以分批出場；或是上方出現大量累積壓力與跌破融資成本，就全數出場。   　　在支撐與壓力之間進行操作，稱為「三明治投資法」。   　　如果不順利，跌破支撐1%，就要出場。   　　操作的核心思維在於賺到就走，時時落袋為安。   　　有可能股票出

現了超大利多，但你早早就下車了；也有可能出現了天大的壞消息，但你早就跑了，避開大跌，或是將損失控制在可以承受的範圍內。   　　沒賺到不用可惜，沒有賠到不用高興。你只要每周可以賺到10%，那就夠了！   本書特色               　　      　　以最可靠的籌碼資訊為基礎   　　籌碼可追蹤資金的動向，因為每一個籌碼資訊的背後都是真金白銀，是十分可靠的技術分折資訊。以此資訊發展出來的短線投資方法，最能反映市場現況。   　　居高思維的操作方法 　　2022年，全球股市已走了十幾年的多頭，反轉的疑慮不斷。在這種情況下，賺了就走的投資模式，有其安全性。 　　明確的操作條件 　　如果你

做多，必須選在大盤市場走多時進場。如何判斷？用台指期貨和選擇權的口數和成交金額。 　　你要選擇有主力大戶進場的個股，那麼有買賣家數差、股懂券商等具體指標可以運用。 　　你要判斷支撐其壓力，看看個股價位區間的累計成交量。 　　本書的操作方法有很明確的指標可以參考。   專家推薦               　　      　　財經部落客 妮可 　　仲英財富投資長 陳唯泰 　　投資達人 陳榮華 　　籌碼達人 蔡司  　　正念交易師 Ego

以隨機森林模型、極限梯度提升模型及支持向量機模型進行台灣指數期貨的分析與比較

為了解決台指期即時的問題，作者張耀文 這樣論述：

影響期貨市場的因素有利多因素的影響，包含當沖稅率減半、海外資金回流、美中貿易惡化造成台美藍色供應鏈的興起、新冠肺炎疫情正面影響; 有利空因素的影響，包含台股屬淺碟市場、紅色供應鏈衰退、新冠肺炎疫情負面影響。當大多數投資者在期貨市場作投資決策時，大多採用準確率(ACC)這個指標用來預測「明天股票是否會漲」、採用精確率(PPV)這個指標用來預測「勝率」、採用召回率(TPR)這個指標用來預測「大盤是否會有大波動」以這三項指標作判斷工具，本研究想利用短分K模組、長分K模組、隨機森林模組、極限梯度提升模組、支持向量機模組共五種模組的實證研究結果，透過交叉驗證並將結果加以歸納整理，以便可以提供投資人在不

同情境下，可以根據自己的偏好與投資習慣去找到自己喜歡的機器學習模型並從混淆矩陣相關指標中找出適合自己的投資判斷指標，讓自己的投資績效表現變好。根據實證結果並加以歸納整理可以給投資人以下的建議，首先，當投資人要預測「明天股票是否會漲」-以ACC為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇15分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇60分K資料;其次，當投資人要預測「勝率」-以PPV為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇30分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇30分K資料;最後，當投資人要預測「大盤是否會有大波動」-以T

PR為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇10分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇10分K資料。