小台指操作的問題,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

小台指操作的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦鄭廳宜寫的 寫給散戶的18堂實務課:股票投資與實務操作 和量化通的 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,精準獲利都 可以從中找到所需的評價。

另外網站台指期貨當沖一對一教學(期指小本創業) | 露天拍賣也說明:使用有效的期貨操作技術成為穩定獲利的專業投資者. 台指期蛛網戰法(新),運用五分K尋找買賣點,配合一分K價量平倉,獲利更穩健。 (此法可用在波段操作,當作是建立 ...

這兩本書分別來自志光教育科技 和采實文化所出版 。

國立高雄科技大學 金融資訊系 楊耿杰所指導 楊子德的 價差交易之研究-以台灣指數期貨為例 (2021),提出小台指操作關鍵因素是什麼,來自於台指期、價差交易、期貨。

而第二篇論文銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅所指導 鮑葳妮的 運用隨機森林模型及技術指標建立臺灣50ETF的買賣策略 (2021),提出因為有 隨機森林、台灣50ETF、技術指標、風險值的重點而找出了 小台指操作的解答。

最後網站台灣-小台指散戶多空比 - MacroMicro 財經M平方則補充:小台指 散戶多空比= 小台指散戶留倉量/小台指全體未平倉量= -1 * 小台指三大法人未平倉量/小台全體未平倉量由於小台指期貨通常都是散戶操作居多,可當作觀察散戶動向 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了小台指操作,大家也想知道這些:

寫給散戶的18堂實務課:股票投資與實務操作

為了解決小台指操作的問題,作者鄭廳宜 這樣論述:

本書特色     ♦厚實基本功   作者長期觀察書局暢銷書區,往往所談的只是投資理財中的片段,小者最簡單的技術分析,大者談論外匯與總體經濟。經深思熟慮規劃多年後,決定出版一本與市場上有所區隔且少見的工具書。這本工具書是作者多年在各大學與社區大學多年講授股票操作的重要心血結晶,讓現在與潛在的投資人們看完該工具書後,強化自身的基本功,再經過實際的交易經驗與歷練,從中檢討精進,最後找出最適切自己的操作模式。     ♦快速解析財報   本書解決未曾學過會計學的投資人長期對財務報表分析的恐懼。因為一般散戶投資人不見得人人都有會計與財經的背景,所以作者在本書第十二章中,教授投資人能在最短時間內有效率

地掌握一家公司的財務狀況,並清楚分析各項財務報表中的每一個環節。     ♦無風險套利     本書中亦談到有錢人在做的事情,簡言之,有錢人會擔心錢變不見,但卻一點也不擔心賺錢賺得少。投資人要如何學會跟有錢人做一樣的事?在本書中,將提及一般投資人可以利用各種投資商品的特性,達到逼近無風險套利的方法,若投資人學會此方法,一年能穩穩賺個 5~10%,絕對不是夢!

小台指操作進入發燒排行的影片

自營選擇權偏多,期貨持平(微增加多單),偏多
外資期貨空單減少,回到之前水平
散戶多單減少,但目前看起來就是上上下下這樣
支撐16600,壓力17100

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***重要申明:影片主要為分享我個人的想法,並非投資建議,請觀眾在操作前仍需三思。***

價差交易之研究-以台灣指數期貨為例

為了解決小台指操作的問題,作者楊子德 這樣論述:

期貨是利用跨時間性的交易方式去促成的一種金融商品,透過雙方簽訂合約進行買賣,而傳統的期貨為商品期貨,以農產品為主,進而發展金屬、能源以及金融期貨。我國臺股期貨(TX)自1998年7月掛牌交易至今,已有近24年的時間,且在近五年內,台股指數也從九千多點上升到一萬八千點,台指期貨的獲利能力也逐漸被投資人所關注,本研究利用多元線性迴歸分析法,以2017至2021年間之近月、次近月的台指期為主要研究標的,加權指數、成交量、無風險利率、價差、加權指數報酬率,及道瓊工業平均指數為控制變數,研究其對台指期績效的影響。

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

為了解決小台指操作的問題,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  

運用隨機森林模型及技術指標建立臺灣50ETF的買賣策略

為了解決小台指操作的問題,作者鮑葳妮 這樣論述:

本研究運用隨機森林法以及22個短中長期技術指標(KD、MA、RSI、MFI、風險值)建構台灣50ETF的買賣策略,研究期間為2006年5月8日至2016年1月21日,共2414筆資料;資料來源為台灣經濟新報資料庫(Taiwan Economic Journal,TEJ)。本研究比對類神經網路、支持向量機、隨機森林及專家判斷等方法之買賣策略差異,並以混淆矩陣、成交矩陣及報酬率作為評估買賣策略優劣之依據。靈敏度分析考慮投入本金、每次買賣金額或資金比例上限、訓練集比例與隨機森林各項參數(建構的模型數量、樣本大小、最大節點數、最小子節點大小),嘗試獲得隨機森林買賣策略的最佳參數。混淆矩陣的精確率與準

確率績效高低表現為,類神經網路>支持向量機>隨機森林,報酬率的高低排序為,類神經網路(477%)>支持向量機(471%)>專家判斷(462%)>隨機森林(422%)>買進持有(29%),以隨機森林法建構元大台灣50的買賣策略,實際買賣點差異中,隨機森林所制定的買賣點會提早於專家1至2天,因此具有先行指標之優勢。重要性最高的前三個技術指標,買點為收盤價、成交量及MA20;賣點為MFI9、成交量及K9。變數至少保留16項(73%)以上,可以維持良好的報酬率。