技術指標組合的問題，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

均線指標精講與實戰操盤

為了解決技術指標組合的問題，作者郭曉靜 這樣論述：

黃金戰法：黃金通道戰法、雲帶與金三角戰法 核心用途：突破、排列、交叉、纏繞、黏合與相逆 高階用法：金蜘蛛形態、五線開花形態與老鴨頭形態 應用場景：短線實戰、波段交易與選股操作 郭曉靜，擁有多年股市實戰交易經驗，擅長將理論分析模型與股市實戰相結合，總結了多套短線操盤特別是超短線、抓漲停板的技巧。出版有《短線交易技術入門與技巧》、《漲停板交易技術入門與技巧》等。 第一章 成本利器——透析均線指標的奧秘 第一節 均線指標的設計與應用原理 2 一、葛蘭碧與均線分析理論 2 二、移動平均線的演算法 3 三、均線信號形成的原因：持倉成本理論 4 第二節 均線指標的

分析週期 6 一、均線數量與週期的設置 6 二、短期均線：5日均線和10日均線 7 三、中期均線：20日均線和30日均線 12 四、長期均線：60日均線和120日均線 19 第三節 均線指標的研判要素 23 一、K線與均線的相對位置 23 二、均線的傾斜方向 24 三、均線的斜率 26 四、均線的拐點 27 第二章 核心用法——均線指標經典應用形態 第一節 突破：向上突破與向下突破 29 一、股價向上突破均線 29 二、股價向下突破均線 32 第二節 排列：多頭排列與空頭排列 35 一、多頭排列 35 二、空頭排列 37 第三節 交叉：黃金交叉與死亡交叉 38 一、黃金交叉 39 二、死亡交

叉 43 第四節 纏繞：形態、時間與位置 46 一、纏繞形態：淺度纏繞與深度纏繞 47 二、纏繞時間：短期纏繞與長期纏繞 52 三、纏繞位置：低位元纏繞與高位纏繞 54 第五節 黏合：低位元黏合與高位黏合 57 一、低位黏合 58 二、高位黏合 59 第六節 相逆：短多長空與短空長多 61 一、短多長空 61 二、短空長多 64 第三章 積極進取——均線的擴展應用之道 第一節 葛蘭碧均線八項法則 68 一、買點1：突破買入 69 二、買點2：回檔不破 70 三、買點3：小幅跌破 72 四、買點4：乖離過大 73 五、賣點1：跌破賣出 75 六、賣點2：反彈不過 76 七、賣點3：小幅突破 7

7 八、賣點4：乖離過大 79 第二節 均線與市場週期 80 一、累積階段與均線底部纏繞 81 二、上漲階段與均線多頭發散 83 三、派發階段與均線頂部纏繞 84 四、下跌階段與均線空頭發散 86 第三節 均線與股價趨勢運動 87 一、均線與上升趨勢 87 二、均線與下降趨勢 89 第四節 均線與斐波那契數列 90 一、斐波那契數列 90 二、基於斐波那契數列的均線系統 91 第五節 均線輔助指標：BIAS指標 94 一、BIAS指標線穿越0軸 95 二、BIAS指標線在0軸處獲得支撐（阻力） 96 三、BIAS指標超買超賣 98 第四章 強勢出擊——均線經典實戰技術 第一節 均線與K線組合

交易技術 100 一、蛟龍出海 100 二、斷頭鍘刀 102 三、金鳳還巢 104 四、魚躍龍門 106 五、蜻蜓點水 107 第二節 均線組合交易技術 109 一、價托與價壓 109 二、金蜘蛛與死蜘蛛 113 三、逐浪上升與逐浪下降 116 四、均線“老鴨頭” 120 五、五線開花 121 第五章 短線是金——均線追漲交易技術 第一節 以均線為核心的短線交易基礎戰術 124 一、5日均線突破追漲戰術 124 二、腳踩5日均線上行戰術 126 三、10日均線回檔不破 128 四、5日均線遇10日均線再起飛 130 第二節 三大均線黃金戰法 132 一、均線黃金通道戰法 132 二、均線“雲

帶”戰法 134 三、均線“金三角”戰法 136 第三節 均線與技術指標組合獵殺強勢股 139 一、5日均線與布林中軌擒黑馬 139 二、短期均線金叉與KDJ超買 142 三、MACD指標與均線金叉共振 144 四、均線與均量線金叉共振 147 五、5日均線、10日均線與KDJ指標組合擒漲停 149 第四節 分時框架均線追漲戰術 151 一、30分鐘線突破買進 151 二、30分鐘線回檔買入 154 第六章 隨風起舞——均線波段交易技術 第一節 均線波段追漲基礎戰術 156 一、60日均線分水嶺戰法 157 二、5周均線與10周均線金叉戰法 159 三、中期均線三線開花 161 四、21日均

線與55日均線組合 163 第二節 均線與波段頂部、底部識別 165 一、均線高位死叉與波段頂部 165 二、均線空頭發散與波段頂部 167 三、均線低位金叉與波段底部 170 四、均線多頭發散與波段底部 172 第三節 均線獵取主升浪 174 一、20日均線回踩戰術 175 二、20日均線金叉追牛股 178 三、周均線三線擒主升浪 180 四、周均線金叉與MACD二度金叉抓主升浪 182 第七章 優中選優——均線選股戰法 第一節 均線選股原則 185 一、熊市不選 185 二、破線不要 186 三、遇阻不買 188 四、背離不入 189 第二節 均線選股技巧 191 一、K線看勢，均線看形

191 二、火車道上，金叉牛股 194 三、均線拐頭，線價齊飛 195 四、均線新高，量價齊升 197 五、均線黏合，花開富貴 198 六、乖離過大，暴跌反彈 200

技術指標組合進入發燒排行的影片

半導體產業趨勢與交易策略

為了解決技術指標組合的問題，作者鄒文豪 這樣論述：

本研究針對2016年至2021年12月31日進行回測，半導體的四大族群與非半導體的兩大族群，共23檔股票。並利用產業分析的模式先進行股票的篩選，其中把6大族群分別列為三種類別，第一種為產業趨勢向上(半導體的四大族群)、第二種為產業趨勢向下以及第三種景氣循環股等三大類，搭配本身所撰寫的交易策略-多重時間框架下的共振RSI進行買賣進出場之策略，並針對不同時段的回測資訊與台灣50做比較。最後，由回測數據發現有趨勢向上的產業整體來說買進並持有是較能獲取較大的報酬率，不過也必須承受較大的區間虧損率。反觀利用本文撰寫程式的交易策略，也能得到不錯的報酬率，同時還能大幅度的減少最大區間虧損率，對於波段型的投

資人而言利用本研究撰寫之策略是相對好的交易模式；在趨勢向下的產業基本上來說買進並持有是較能獲取較大的報酬率，相對的也必須承受較大的區間虧損率。但利用本文撰寫程式的交易策略，也不能得到較佳的報酬率，還會出現負報酬的現象，同時最大區間虧損率也是相對大，對於投資人而言買進並持有是相對好的策略模式。利用本文撰寫的交易策略，雖然不可能買在最低，也不會賣在最高，卻能吃半山腰的報酬率，長年累積下來的報酬率也是相當不錯的。

共振信號--技術指標實戰經典組合

為了解決技術指標組合的問題，作者麻道明 這樣論述：

本書是運用技術指標組合分析預測股市未來趨勢的炒股專用書。深入分析技術指標買賣共振信號，共總結了39個技術指標組合，108種實盤應用技巧，這些技術指標組合相互印證，相互補充，化解了技術指標之間相互矛盾的問題，對於預判行情走勢，提示買賣點，起到了很好的輔助作用。 麻道明 又名邵道明。 著名證券技術分析家，被散戶稱為“莊家剋星”。2015年2月獲“金操盤”全國炒股實盤大賽第一名，2015年8月入“中國投資者交流賽”前八強。 軍旅13載，摸爬滾打，3次立功。轉業後在黨政機關供職，後辭職從事證券研究，曾在私募機構操盤，親歷坐莊歷程，掌握坐莊內幕。在沒有硝煙的股市戰場上，經過20

多年的千錘百煉，摸索出獨特的操盤手法，成為股市實盤操作的高手。 出版過《黑馬基因》、《多空秘訣》、《莊家剋星》（第一、二、三、四版）、《莊家相術》、《股市技術指標實戰系列》（之一、之二、之三）、《破解股市陷阱》（之一、之二、之三、之四）、《K線陽線戰法》、《K線陰線戰法》、《圖解莊家手段》、《如何看懂技術指標》、《決戰主升浪》、《K線操盤學》、《短線出擊》、《圖解漲停》、《遊資操盤手法與實錄》、《莊家意圖》和《妖股戰法》等20多本證券技術分析專著，在業界享有盛譽。   第一章 短線技術指標實戰經典組合 第一節 KDJ+DMI+MA實戰經典組合 一、KDJ指標簡介 二、DM

I指標簡介 三、MA指標簡介 四、三叉信號組合 五、超賣超買組合 六、洗盤結束組合 七、拉高出貨組合 第二節 KDJ+MACD+MA實戰經典組合 一、MACD指標簡介 二、買入信號組合 三、賣出信號組合 四、短線買賣組合 第三節 RSI+MACD+MA實戰經典組合 一、RS工指標簡介 二、三線金叉組合 三、洗盤信號組合 四、三線死叉組合 第四節 KDJ+MA+VOL實戰經典組合 一、VOL指標簡介 二、起漲信號組合 三、洗盤結束組合 四、見頂信號組合 第五節 DMI+MA+VOL實戰經典組合 一、見底信號組合 二、洗盤買入組合 三、起死回生組合 四、見頂信號組合 第六節 MACD+MA+VOL

實戰經典組合 一、金叉信號組合 二、發散信號組合 三、空中加油組合 四、小鴨戲水組合 五、死叉信號組合 第七節 RSI+MA+VOL實戰經典組合 一、金叉信號組合 二、突破信號組合 三、洗盤結束組合 四、背離信號組合 第八節 BOLL+MA+VOL實戰經典組合 一、BOLL指標簡介 二、開口喇叭組合 三、收口喇叭組合 四、緊口喇叭組合 …… 第二章 中線技術指標實戰經典組合 第三章 長線技術指標實戰經典組合 第四章 大勢技術指標實戰經典組合 第五章 不同週期技術指標實戰經典組合

應用卷積神經網路於股市買賣決策—臺灣股價指數的實證

為了解決技術指標組合的問題，作者周稚淇 這樣論述：

在金融交易系統中，人工智慧計算技術的應用已開始流行，也獲得相當良好的效能。在過去的十年裡，深度學習模型開始得到更多關注，尤其在圖像處理領域。利用二維卷積神經網路圖像處理的特性，本研究提出改善的運算方法來支援股市買賣的決策。為了將股市的一維時間序列資料，轉換為二維圖像，本研究利用不同的技術指標及其不同日數的參數，建構二維圖像，作為卷積神經網路的輸入來源。接著針對每個圖像標示買入、賣出或保持，作為神經網路輸出的訓練目標值。本研究精進了神經網路運算，包括技術指標組合的適配及樣本個數不平衡的改善。與其他方法相比，本方法所訓練的模型能為臺灣股票指數提供更好的交易決策指引。