均價線app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

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決均價線app的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

均價線app進入發燒排行的影片

以科技接受模式探討對於手機外匯 交易App 使用者行為之影響研究

為了解決均價線app的問題，作者蕭春一 這樣論述：

第一台iphone 自2007 年推出以來，時至今日智慧型行動裝置幾乎人手一台，而開發出相應於電腦上的軟體，能跨平台支援到手機程式App，使各平台互相串流，能有效提高行動力，對於全天24 小時皆能交易且日均交易量達到6.6 兆美元的外匯市場而言，如此快速流動的金融市場，若投資人能以手機程式App 來隨時掌控投資情況，在投資人心中對外匯經紀商肯定是一大加分。因此，本研究以手機外匯交易App為研究範圍，針對知覺有用性、知覺易用性、知覺關係價值與社會性價值對使用者行為意圖之影響進行探討，再進一步了解科技準備度與知覺風險對行為意圖的干擾效果，使經紀商能更加了解使用者透過手機程式App 下單行為，以作

為經紀商創造差異化策略參考依據，藉此在眾多選擇中脫穎而出。本研究以曾使用過手機外匯交易App 進行外匯下單之使用者做為研究對象，共回收有效問卷200 份。採用SPSS23.0 統計軟體進行資料分析與假設檢定，研究結果顯示：1.強化使用者對使用手機交易軟體App 進行外匯下單之知覺有用性、知覺易用性、知覺關係價值與社會性價值，可以有效提升使用者之行為意願。2.使用者的科技準備度在知覺有用性、知覺易用性、知覺關係價值與社會性價值對行為意圖影響上具有干擾效果。3.使用者的知覺風險在知覺有用性、知覺易用性、知覺關係價值與社會性價值對行為意圖影響上具有干擾效果。

會長領航K線戰法 120張圖抓住 關鍵買賣點：來自3萬小時的「紀律交易」，精采呈現股市輕鬆賺錢法!

為了解決均價線app的問題，作者Jonny 這樣論述：

最暢銷台股《K線當沖》第2部！ 用簡單的操作法，找出強勢族群，選定主流部隊， 讓你懂得擒賊要先擒王，遠離心態誤區， 公式獲利比你想像輕鬆！   　　★台灣首席短線選股App作者 　　★YouTube教學累計千萬觀看人次 　　★120張圖精解會長K線實戰，一看就懂 　　★會長5大主題操作法，打群架穩穩賺   　　進入股市後，誰都不想成為韮菜被收割，但總是很困惑── 　　‧看了十幾本股票書，仍找不到獲利的邏輯與策略？ 　　‧每天認真殺進殺出，卻賺不到錢，甚至賠了一屁股？ 　　‧股票買了就跌，賣了就漲，難道有背後靈在操控？   　　本書萃取了會長累積25年、3萬小時的「紀律交易」── 　　為你

說明每個操作細節，解開重複出錯的心理誤區， 　　教你運用K線，實施策略，找出主流部隊、中小型妖股、權值股等飆股， 　　讓你比其他人快一步體悟：原來賺錢就是這麼easy。   　　★★遵守4大投資鐵律，你就能賺得多、活得久！   　　◎停損及時：設定最大損失在哪裡   　　做任何事都要有風險意識，必須想到最壞的一面。會長會先控制最大損失，然後讓獲利自由發展，這就是停損的概念。 　　 　　會長總是在盤前設定壓力與支撐，觀察該價位是否跌破，並且思考：當盤勢不如預期，第一關該怎麼防守？一旦第一關潰堤，接下來就準備停損。 　　　　 　　◎部位控制：有多少錢做多少事   　　有些人不斷賺小錢，慢慢累積資產

，就像打麻將連胡十把，手氣太順了，往往在最後一盤加碼更多。同樣概念換到股票投資上，就是逾越原本既有的部位。 　　　　 　　會長提醒，操作時要控制可曝險部位，不要想著贏，先思考輸了會怎麼樣。部位控制與當下心態、穩定度有很大關聯，要先參透一天能容忍的最大虧損，再反推可運用的金額。   　　◎型態為王、價量為真：找趨勢也找族群 　　 　　型態與價量是選股用的。先看大趨勢→再看族群性→最後才是個股。 　　 　　型態為王，看K棒與價量，型態就是趨勢，幫你判讀盤勢對多方還是空方有利。價量為真，最重要的是價格呈現，加上量能明顯，有價有量才會顯示方向。例如，以近5日大盤走勢來看，價格已跌200多點，量能也是近

一週相對大的，便符合價量為真的邏輯。   　　★★結合5日線趨勢和量能操作法，找到獲利買賣點！   　　◎站上5日線→目前持股已有一定獲利，且股價創新高→可以隨時準備找賣點。沿著5日線防守，若盤中跌破5日線與前2根K棒，盤中就應該賣掉。尾盤會出現2個現象：   　　‧跌破5日線，假設5日線仍在上揚，採取部分減碼。 　　‧收盤跌破2根K棒，絕對是短線賣點。   　　◎先出場只是買「突然下殺」的保險。若尾盤站回5日線，再買回即可，損失摩擦成本無妨。◎當權值股跌破5日線，就在接近月線找買點，月線破或不破都可以，需要對應K棒找機會低接……   　　★★用強勢族群操作法打群架，狠賺短線、短波段！   　

　◎方法1：從資金流向找出主流部隊 　　 　　資金流向→鎖定產業別→找資金淨流入的強勢族群→選出主軸個股→開始操作   　　例如，電子佔成交比重44.12％、運輸佔35.96％，兩者強弱相差不大，但運輸族群（航運／空運／貨運）才30～40檔，反觀泛電子類股（半導體／網通／零組件）至少有600～700檔，由此可知資金高度集中在運輸類股。   　　◎方法2：觀察產業族群，只抓前3名 　　 　　成交比重低於10％的產業類別，短期內沒有必要關注，就算會漲也只是零星個股點火，因此瞄準資金淨流入的族群類股。   　　◎方法3：鎖定標的，沿5日線操作 　　 　　先觀察月線位階，若站上所有均線是最佳型態→必須

站上5日均線，且長線屬於多方→看月線是否明顯爆量   　　此外，會長告訴大家，輸錢不可怕，可怕的是一直輸！贏錢的人都懂得鎖定高勝率時段操作，而且運用資金很有效率。那麼，想成為常勝軍的你，該如何做呢？   　　更多買賣時機與方法，請見本書詳解！

基於深度學習建構股價預測系統之研究

為了解決均價線app的問題，作者賴文芳 這樣論述：

10年來，人工智慧(Artificial Intelligence,AI)普遍應用於生活領域。由於股價受到國內外政經因素所影響，加上股價中有許多的雜訊，使得股票投資及股價預測相當不容易。許多論文實驗證明，人工智慧之深度學習在股票預測上，有相當高度之正確性，尤其是長短期記憶(Long Short-Term Memory, LSTM)在股票等時序性預測。本研究使用多層感知器(Multi-Layer Perception, MPL)之倒傳遞神經網路(BackPropagation Network, BPN)及LSTM實作相關股價漲跌之預測，並針對金融、電子、食品等相關類股之股票進行測試。實驗資料自

100年1月至108年2月止，輸入欄位包含收盤價、指數平滑異同移動平均線（Moving Average Convergence / Divergence, MACD）、相對強弱指數（Relative Strength Index, RSI）、威廉指標（Williams Overbought / Oversold Index， W%R）、隨機指標(Stochastic Oscillator，KDJ)、均量、均價等，實驗結果證明，只要學習資料足夠多樣性，MPL之BPN及LSTM能有效預測股價的漲跌。