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股票作手回憶錄【獨家圖解股市最小阻力路徑】：一代交易巨擘傑西.李佛摩的警世真傳，投資人必讀的操盤聖經

為了解決大 中 票 券 ptt的問題，作者EdwinLefèvre 這樣論述：

超越時代的華爾街神話，揭示股市技術分析本質的啟蒙之作 獨家收錄道瓊百年走勢，完整理解李佛摩的交易思維 PTT股版神人──菲比斯專文導讀！ 特別企畫「那些年，股市教我的事」，JG、老余、Mgk傾囊分享！   　　◤投資圈不敗經典，投機之王的成敗祕辛 　　 　　傑西．李佛摩（Jesse Lauriston Livermore，1877-1940）一生以股票與期貨交易為業，從本金5美元起家，終成為1920年代華爾街賺錢最多的明星作手，被喻為「投機之王」、「最活躍的美國股市投機客」。全盛時期，他坐擁紐約第五大道最豪華的辦公室，大手放空，連J.P.摩根都要請他高抬貴手。  

　　他以獨到交易方式賺得驚人財富，也因此為聲名所累。市場下跌，別有用心的同業或媒體聲稱是李佛摩做空打壓；行情看漲，那些人又打著他做多的招牌企圖誘人進場接盤。李佛摩於是接受華爾街知名記者愛德溫．勒斐佛的採訪，在文中化名賴瑞（勞倫斯）．李文斯頓，坦誠回憶往事，說出真相，本書由此誕生。   　　勒斐佛以鮮活的文筆，描繪出股市技術分析發展之初的狂野年代，不只寫出李佛摩波瀾迭起的前半生，更為一代傳奇的交易思想留下了最佳的臨摹範本，出版百年，仍是無數操盤手案頭必備的投資經典。   　　◤獨家彙整道瓊百年走勢，圖文搭配，心法一目了然 　 　　本書譯者丁聖元擁有30年證券從業與投資

實務經驗，獨家繪製1901-1999道瓊工業指數走勢，搭配李佛摩的故事與操作，讓交易心法一目了然。更彙整李佛摩生平年表與交易準則，重點圖解股市的「最小阻力路徑」，幫助你理解市場行情趨勢，找到屬於自己的投資之道！   　　透過傳奇人物的交易人生，開啟洞察人性的閱讀之旅！   　　【傑西．李佛摩的交易原則】   　　✓不要企圖抓住行情最後的1/8美元──或者行情最初的1/8美元。這兩個1/8美元，是世上最昂貴的1/8美元。   　　✓正如其他事物一樣，股票價格沿著阻力最小的路線運動。因此，如果他在上升時受到的阻力比在下降時受到的阻力更小，它就會上升；反之亦然。  

　　✓我的交易方法聽起來非常簡單，但是在實際操作過程中，你必須對許多東西嚴加防範，其中最重要的是防範你自己──警惕你的人性。   　　✓人們說，凡事皆有兩面，然而，股票市場真正有利的只有一面，既不是多頭也也不是空頭，而是符合趨勢的正確一面。   　　✓站在正確一面的人總是同時得到兩股力量的幫助，一是基本形勢，二是那些站在錯誤一面的人。   本書特色   　　★ 譯者專業背景：現行各家版本中，唯一兼具專業金融與實務證券投資經驗 　　★ 道瓊百年圖解：收錄當年市價行情走勢圖，更好理解交易背景與操作時機 　　★ 中肯註解導讀：PTT股版神人＋本書譯者專業導

讀，述說李佛摩其人其事 　　★ 書末重點總結：總結李佛摩一生交易法則，提綱挈領，加速讀者理解運用 　　★ 百年紀念企畫：臺灣知名操盤手獨家分享，改變他們交易模式的關鍵事件   專文導讀   　　菲想資本－菲比斯   好評推薦（依姓氏筆畫排序）   　　Jay／「Jay的全球交易室」版主 　　JG／「JG說真的」創辦人 　　老余／「老余的金融筆記」版主 　　股市隱者／「股市隱者」版主 　　馮震凌／「William Feng的操盤筆記」版主 　　葛瀚中（Mgk）／「Mgk的投機世界-炒股、生活、美食」版主   　　「猶如一顆擁有操作智

慧的永恆寶石──經常被仿效，但從未被超越。」──亞歷山大．艾爾德（Alexander Elder），《操作生涯不是夢》、《走進我的交易室》作者   　　「我問了三十多位證券交易人同一個問題，『哪本書對你而言深具啟發』，至今獨占鰲頭的答案仍是《股票作手回憶錄》。」──傑克．史瓦格（Jack D. Schwager），《金融怪傑》作者   　　「每位嚴謹的投資者都該一再閱讀這本經典──《股票作手回憶錄》。」──威廉．歐尼爾（William J. O' Neil），《笑傲股市》作者    

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網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析

為了解決大 中 票 券 ptt的問題，作者王世杰 這樣論述：

自COVID-19疫情爆發，COVID-19相關股票受到股民們的熱烈討論，各大網路論壇上有關COVID-19相關股票的討論資訊飛速增長。關於網路論壇討論資訊是否能幫助預測股價，網路論壇討論資訊與股價之間的關係如何等等議題在學術上有許多不同的研究成果，這些研究的研究結果都表示網路論壇的討論和股價之間有一定的關係或影響。然而探究在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇是否可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源的研究，就本研究所知目前尚缺乏相關的論文。 因此，本研究使用文字探勘與情緒分析對疫情期間的網路論壇股票評論進行分析並得出每日情緒指標與每日投資取向指標，最後

使用皮爾森關聯性分析法分析兩個指標分别與股票每日漲跌指標的相關性。根據分析結果得出結論：在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源，但這些網路論壇語意與股價之正相關程度為低度，因此建議投資人謹慎使用網路論壇訊息。

【連續第10年銷售冠軍】2022全新改版：鐵路事務管理大意

為了解決大 中 票 券 ptt的問題，作者賀冠甄 這樣論述：

　　★鐵路系列連續第10年銷售冠軍全新改版！最新重點＋法令修訂＋最新題解→三大修訂要點助您與最新考情同步，是鐵特考生們備考路上最堅實的夥伴！】★   　　感謝PTT上榜考生誠摯推薦：不得不說，宏典真的是有志考鐵路的好朋友，不知道該買哪個版本的考友，不妨可以考慮一下宏典的～   　　按部就班紮實改版、題題解析、不妄想速成。這就是宏典《鐵路特考》系列連續第10年蟬連銷售冠軍，連續7年使用者考取98分口碑推薦，協助大量考生不補習自學上榜的關鍵！   　　★本書連續7年榮獲上榜考生考取98分口碑推薦★   　　「這一次鐵路特考，我幸運的事務管理佐級上榜了，原本看你們

上面寫『上榜者[98分]誠摯推薦……』還不太相信.........沒想到我這次只看你們這本書，結果竟然考98分。我覺得這本書編的蠻好的。漂亮的編白，讓人看了不會有死氣沉沉的感覺，雖然後面題目有些答案有小錯誤，但還覺得還可以接受的範圍，謝謝賀冠甄老師，我也在PTT上有推薦這本書，謝謝。」    　　編排方式清晰易懂，我每天看2~3章，三個多月從頭到尾看了七遍，我不喜歡背書，但讀到第七遍後，看到題目就能立刻反應出答案。另外，在細讀第一遍時，我會將任何有「數字」、「頻率」的敘述另外抄寫在筆記本，考前可再翻閱一遍，加深記憶。這次的事務管理考的都是大方向，數字題也偏多，大部分的答案都傾向每年「一

次」，所以我只記半年、六年、隨時等關鍵字。   　　相信這科大家應該都蠻推這一本教材的，其實就是看熟再看熟……。   　　★重要條文修訂！本次大改版係配合近期《宿舍管理手冊》、《工友管理要點》全文修訂進行全書內容對應翻修。★   　　「事務管理（大意）」一科，隨著行政院於民國94年6月29日將「事務管理規則」廢止，同時原「事務管理手冊」涵蓋之「檔案管理」、「員工福利管理」及「集會管理」等三部分，亦自94年7月1日停止適用，使得該科考試內容及範圍大致得以敲定。 　　 　　為了協助考生能以最經濟的時間與成本，完全透徹地了解及掌握本科之精華，攻取高分，編者爰依據前述之考

試範圍，並經深入研析近年鐵路特考佐級人員「事務管理大意」考試試題及參酌其他相關考試資料，據以編撰此書。   　　「事務管理」一詞，其內容現僅涵蓋下列八項： 　　（一）文書處理。 　　　　　　　（五）車輛管理。 　　（二）出納管理。 　　　　　　　（六）宿舍管理。 　　（三）國有公用財產管理。 　　　（七）安全管理。 　　（四）物品管理。 　　　　　　　（八）工友管理。   　　雖然「事務管理手冊」中「檔案管理」、「集會管理」及「員工福利管理」等三部分已經刪除，但由上述行政院函中所述「回歸相關法令」，可知該相關法令（例如：印信條例、檔案法、國家機密保護法、會議規範

等），在本科目（事務管理）中，仍得為出題之範疇，並未逾越考試範圍，此為讀者在研讀本科時，所需特別注意的地方，故本書將其另編一章（即：第九章），使本書之內容完整，足以應付。   　　本書將不相關、不可能出題的法令規章予以汰除，以免考生浪費時間多讀了一些無用之資料，且將已停止適用「檔案管理」、「集會管理」及「員工福利管理」，但其回歸相關法令所涉及到，得為出題範疇之法令，如印信條例、檔案法、國家機密保護法、會議規範等，均予納入，以免掛一漏萬。   　　在此特別提醒考生注意，行政院已於107年7月30日發函公布「辦公處所管理 手冊」於107年8月15日停止適用，故自108年起的各類考試

將不會再有本手冊的題目。    　　由於編者才疏學淺，且編撰時間有限，缺失或錯誤或所難免，尚祈讀者先進不吝指正，以為修正參考，並此致謝。   　　順 祝 　　金 榜 題 名

運用網路情緒變數與混合式基因演算法提升深度學習預測股價漲跌準確度之研究

為了解決大 中 票 券 ptt的問題，作者林威震 這樣論述：

近年來，由於各國政府的量化寬鬆政策，導致股市湧入大量熱錢，各大國際金融指數屢創新高。過程中吸引不少民眾參與股票投資，股市討論度也伴隨著這股熱潮不斷升高。因此本研究為了解社群股市討論能否影響股價走勢，透過文字探勘-情緒分析的技術，將PTT Stock版的非結構化文字量化為情緒變數，加入至預測模型中驗證是否能夠作為預測股價漲跌的關鍵指標。此外，也透過台灣證券交易所-公開資訊觀測站，蒐集每日盤後的籌碼面數據，做為預測股價漲跌的特徵。為建立出完整的股票預測模型，本研究將基因演算法結合支持向量機(SVM)、決策樹(DT)以及邏輯斯迴歸(LR)三種不同機器學習工具以篩選出最佳指標組合，並透過長短期記憶(

LSTM)進行預測，同時採用田口方法優化LSTM超參數配置，可得60%預測準確率。嘗試利用情緒變數加入至LSTM預測模型後發現，可得出62.22%預測準確率，改善幅度達2.22%。並以該預測模型進行數據回測實驗，得到新台幣18,238元的獲利表現。