台股大盤本益比的問題，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

決戰台股價值投資

為了解決台股大盤本益比的問題，作者財信出版 這樣論述：

　　2008年10月全球股市出現恐慌暴跌，資產價格以近乎崩潰的方式急速墜落，投資市場一片腥風血雨，此時巴菲特卻接連入股高盛、奇異電器….為什麼？ 　　支持巴菲特「危機入市」的基本原則是：「在別人貪婪時恐懼，在別人恐懼時貪婪」，而這也正是七十年前經由葛拉漢之手催生出的價值投資分析精髓。1929年華爾街大崩盤、美國經濟進入蕭條，但卻是孕育價值分析投資策略的絕佳溫床，如今又見全球恐慌殺盤的「黑色十月」，新一波財富重分配即將啟動….. 　　本書主要提供價值投資的觀念與方法讓讀者作為參考，並實際地以台股數據來做分析應用的說明，主要目的不再做任何的投資建議，而是希望投資人能著重價值投資的觀念與方法，並

在實務操作上嫻熟應用。

台股大盤本益比進入發燒排行的影片

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決台股大盤本益比的問題，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。