投資日報的問題,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

投資日報的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦捕風,張曉峯寫的 財技X盤路 倍升股全攻略 可以從中找到所需的評價。

另外網站永豐投信官網也說明:全球投資導航. 全球投資導航; 最新消息; 最新公告. 2022-06-24. 全球市場日報. 2022-06-24. 數位基礎建設趨勢,布局訊號正式浮現. 2022-06-24. 全球市場周報.

東吳大學 經濟學系 林維垣所指導 黃翠華的 應用資料包絡法及遺傳演化類神經網路模型建構最適投資策略─以台灣股票型共同基金為例 (2006),提出投資日報關鍵因素是什麼,來自於資料包絡分析法、倒傳遞類神經網路、遺傳演算法、遺傳演化類神經網路。

最後網站蘋果日報易手傳潘杰賢接手17LIVE聲明非集團投資 - 自由財經則補充:蘋果日報易手傳潘杰賢接手17LIVE聲明非集團投資. 2022/06/09 15:01. 17LIVE集團全球CEO由小野裕史2020年8月接任,去年9月還召開視訊記者會。(資料照).

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了投資日報,大家也想知道這些:

財技X盤路 倍升股全攻略

為了解決投資日報的問題,作者捕風,張曉峯 這樣論述:

  炒賣細價股、財技股,不用與莊家為敵,只要洞悉財技背後的伎倆,看清莊家思路,就可以搭上順風車;再配合盤路分析,捕捉最佳買賣時機,自可低買高沽,引爆倍數回報!   影響股價走勢的唯一鐵則是供求,只要Buy Side力量大於Sell Side,股價就易升難跌。炒買細價股及財技股,就要熟知兩邊力量的角力。   新晉財經專欄作家捕風(張曉峯),在書中解構莊家財技的盤算,加以市面少有的盤路分析,讓散戶也能搭上倍升股的順風車。   看清莊家思路、摸清財技伎倆、洞悉背後盤算,自然能推測股價下一步走勢:配股是否好消息?半新股上市半年和一年時,有甚麼炒作玄機?公司賣盤失敗,有必勝的撈

底法?殼股易手有路可捉?   配合盤路分析,更能掌握買賣雙方下一步棋子:何謂「疏盤」、「密盤」?股價異動前的「搭棚」、「捕血」動作有何啟示?捕捉盤路,就能捕捉最佳買賣時機,避開高位接貨、低位沽貨的陷阱,短炒也能獲得驚人的回報。   本書賣點   本書為坊間首本講述「盤路」的財經書籍,配以實例及截圖,幫助讀者一步一步分析股票排盤的啟示,物色最佳入市時機。   本書涵蓋「財技」及「盤路」兩大部分,由揀股到入市時機,全面分析買賣細價股的技巧。   作者捕風為新晉財經作者,於Facebook人氣甚高,之前曾以「財技X盤路」成功捕捉倍升股,實力有目共睹。 名人推薦   「捕風對股市之分析卻甚獨特

,尤其對細價股更甚有研究,前績有2015年曾捕足西南環保(1908),其時股價曾勁升10倍,可見其眼光確實非凡。」--郭思治 資深股評人   「究竟是『時勢造英雄』還是『英雄造時勢』?對比那一批『少年股神』,捕風明顯是後者,在淡市中透過自己對財技股的見解,造出一個自己的時勢。」--黃敬凱 《香港投資日報》社長   「細價股當中,熟知各大莊家背後的關聯是一門博大精深的學問……捕風年紀那麼小,就已經可以熟知每檔股票背後的故事。」--劉慧 慧悅財經創辦人

投資日報進入發燒排行的影片

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應用資料包絡法及遺傳演化類神經網路模型建構最適投資策略─以台灣股票型共同基金為例

為了解決投資日報的問題,作者黃翠華 這樣論述:

摘 要本研究首先採取資料包絡分析法、Sharpe指標、Treynor指標及平均月報酬率等績效評估進行選股,組成權重相同之投資組合;其次,除應用傳統多元迴歸模型外、亦採取計算智慧的方法(如倒傳遞類神經網路、遺傳演算法及遺傳演化類神經網路等)建構共同基金報酬率的預測模式。最後,建立各種投資策略(多元迴歸、類神經網路、遺傳演算法、遺傳演化類神經網路、正向操作策略、逆向操作策略及買進持有策略),模擬共同基金之投資績效,分析、比較其差異。本研究採用之資料擷取自台灣經濟新報,樣本為2005年之165家股票型基金,選取績效前五名的基金建構投資組合;建構各種不同的預測模式--是以前五日之投資(日)報

酬率作為自變數,而以當日(日)報酬率作為應變數--以2005年為訓練期,2006年1月至3月為預測期,以下為本文實證之結果:一、就選股策略而言,本文利用資料包絡法、平均月報酬率、Sharpe指標、Treynor指標等方法建構的績效排名具有高度相關,經由統計檢定亦呈現出顯著性。二、就預測準確性--誤差均方根而言:以資料包絡法所建構的投資組合其誤差值最低,並經由統計檢定結果發現有顯著差異性。三、就預測準確性--命中率而言:以Treynor指標及平均月報酬率所建構之投資組合與遺傳演算法最佳,但經由統計檢定結果發現並無顯著差異。四、就投資基金的績效方面而言:以Treynor指標選出之基金投資組合之累積

投資報酬率明顯高於其他方法,而遺傳演化類神經網路之累積投資報酬亦較其他預測方法為佳,並經由統計檢定結果發現均有顯著差異。五、就整體投資績效(累積投資報酬率、命中率及誤差均方根)而言,具有學習機制之計算智慧方法較不具有學習機制之傳統方法為佳。六、就各種投資策略而言,累積投資報酬率與命中率具有顯著相關,而與誤差均方根(RMSE)無顯著相關,顯示欲提高累積投資報酬率,亦可以命中率作為依據。