台指期盤後的問題，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

100張圖學會期貨交易：交易醫生聰明打敗投資風險，從零開始期貨初學入門指南

為了解決台指期盤後的問題，作者徐國華 這樣論述：

　　★為了降低理財風險，你做過什麼功課嗎?   　　你閒著沒事的時候做什麼？被投資界稱為交易醫生的徐國華，會把自己想到或聽到的投資方法，用2,000或是3,000天的交易資料驗算，看報酬率到底多少。   　　比如美股（道瓊）若大漲或是大跌2%以上，台指期第二天的走勢如何，他回測2010年以來的數據。發現如果是漲，台股有65%的機會跌；如果是跌，有75%的機會漲。   　　又如，他統計了2,000天的台指期貨交易日，可以發現台股跳空超過50點的交易日，比例大約是25％。如果發生了跳空要如何操作？如果是：「跳空開高後放空在開盤價下（減N點），跳空開低則是相反進場做多在

開盤價上（加N點），進場的時間設定在開盤後30分鐘內執行，進場後只有一個停損30點的條件，如果沒有打到停損，則在當日收盤出場。」長期執行的結果曲線還蠻有趣的！竟然就是一條左下右上的損益曲線，不過勝率並不高，多空的合併勝率不到四成。（補充一句，無論「加N點」或是「減N點」都可以用統計方法計算出最適數值）   　　★首度公開！交易醫生不藏私的期貨交易筆記   　　作者用明確的方法告訴你各種交易策略的操作要訣。如日內波段交易。他是這麼寫的：   　　1.當日交易方向： 　　一天只選擇一個方向來操作。不管你是用籌碼、大週期方向或前日漲跌走勢，一天選擇一個方向做，這樣做的好處是，

可以避免在一天之內，做多失敗，做空也失敗，就是大家俗稱的「雙巴模式」。做交易不用做到當別人打了你的右臉，你要連左臉也轉過來讓他打。   　　2.進出場周期： 　　一般人慣用的是5分K線，一天有60根K棒，當我們選擇的K棒越長，是比較不容易被騙線沒錯，但是往往進場時間也就相對較晚，同時我們設定停損的區間也就會跟著放大。我建議，當你熟練了5分K線的操作，不妨把K棒週期縮小到3分K線；當你操作不順利的時候，就退回5分K線。   　　3.交易頻率： 　　每天的出手控制在3~5次內，頻繁出手，往往是當天行情沒能掌握的狀況，回頭檢視交易紀錄，你會發現多半是輸錢的結果多。   　

　他帶領LINE群組在盤中實戰交易超過4年，建議一人一天不交易不超過5次，連續損失兩次後，就請暫停今日的交易。   　　而成功的期貨投資人，最重要的，是要每天檢討，作者公布他全面檢討每筆交易的方法及表格，只要能檢討，賺錢的比率就大增。   　　本書的方法簡單，只用K線和成交量操作，不過也回測幾種長用技術指標的功效，以供參考。   本書特色               　　        　　★從什麼是期貨，到如何操作期貨！ 　　本書由什麼是期貨開始，介紹如何選用下單軟體（至少要有停損、停利、鍵盤下單、變形功能），更向讀者介紹大量的操作方法（日內波段交易、剝頭皮交

易、削到爆交易法）。而如果你用日內波段交易，有幾個重點：一天只做一個方向、用5分鐘K線、每天出手在3至5次之內。明確的說明，減少你迷途的時間。   　　★期貨的風險真的很高？ 　　「風險來自於高槓桿，而如果你能善用槓桿，你可以舉起一個地球。」而且台灣股市有大量的主力介入，千線萬線不如一根電話線。作者操作股票時，每天開盤前花3個小時收集資料，但是還是不時被主力打敗，而期貨沒有這個問題，沒有任何人可以操控期貨市場，你只要和自己比賽。   　　★作者對各種操作策略進行回測，以提供最正確的資料！ 　　很多人提出操作方法，但是到底有沒有用？以現在的科技，每天每種投資標的變動都被記錄下

來，而作者充分的運用這項工具，對他提出的「意見」提供量化的績效評估。你看到的不是「好運」帶來的結果，而是經過資料庫核實的事實。   專家推薦               　　      　　群益期貨總經理李文柱 　　德意志交易所首席代表姒元忠 　　台師大管理學院教授何宗武 　　暢銷書作者錢世傑博士 　　台灣量化交易協會理事長、國立臺北科技大學教授吳牧恩 　　知名部落客李堯勳（自由人）  

台指期盤後進入發燒排行的影片

台指期盤後預測模式研究

為了解決台指期盤後的問題，作者邱俊維 這樣論述：

由於科技技術的日新月異和軟硬體的進步，人工智慧成為熱門話題並被應用於各個領域，在金融領域創造了金融科技和高頻交易，投資者也希望透過人工智慧提高投資理財產品的報酬率，無論市場波動都能實現超額收益率。本研究主要目的是希望透過TAIEX期貨，交易2008年至2021年的數據，預測2018年至2021年當日的漲跌。本研究資料來源及分析工具為使用R語言中的套件Quantmod(金融資產技術分析回測套件)探討Yahoo Finance裡的股價資料並針對臺灣加權指數(^TWII)來進行資料分析並且利用長短期記憶模型(LSTM)進行預測，經由資料分割為測試期與訓練期後，並利用R將資料整理後再用將測試期資料輸

入至LSTM類神經網路模型做為訓練資料以建立模型，最後將訓練期資料輸入至模型內以模擬未來台股期貨價格走勢，並使用實際台股期貨價格資料檢視模型預測走勢。最後研究發現實際值和預測值相近及模型平均平方誤差(loss值)為0.0292約為2.9%，以確定模型的準確性。