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這兩本書分別來自大樂文化 和大樂文化所出版 。

淡江大學 財務金融學系碩士在職專班 邱建良、張鼎煥所指導 葉美伶的 企業併購之經營綜效分析-以日月光併購矽品為例 (2021),提出日月光股價走勢圖關鍵因素是什麼,來自於併購、綜效、日月光、矽品。

而第二篇論文龍華科技大學 企業管理系碩士班 吳瑞煜所指導 陳怡諭的 應用機器學習方法於股價預測之研究 (2020),提出因為有 股價預測、機器學習、倒傳遞神經網路、支持向量迴歸的重點而找出了 日月光股價走勢圖的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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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!

為了解決日月光股價走勢圖的問題,作者Jonny 這樣論述:

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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!

日月光股價走勢圖進入發燒排行的影片

【Raga Finance:股票梗係炒呢D 20210107 - 陣陣熱風XXX】

主持:Casper、殺手、阿Sin

全節目:

https://youtu.be/-bfackuGrAo

第一節:恆指走勢、美股DJI/汽車股/殺手用腳玩股票?/三電訊彈出又彈入/殺手睇好科技股?(微盟、有贊、快手)

https://youtu.be/nLKcEhALknI


第二節:第二節:C大依舊睇好TSM/TWII、ASX(日月光)、SWKS、QRVO點評/百度在港第二上市/各熱門股點評/殺手馬仔+唱歌

https://youtu.be/e9cCo0DgSok


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企業併購之經營綜效分析-以日月光併購矽品為例

為了解決日月光股價走勢圖的問題,作者葉美伶 這樣論述:

2015年受全球總體經濟表現不佳影響,終端產品需求不如預期,半導體產業景氣開高走低,全年產值約3348億美元,其中中國佔比29%、美洲21%、歐洲10%、日本9%及其他31%;展望2016年,美國升息及中國經濟成長放緩,及終端消費市場如TV、NB、通訊IC缺乏殺手級產品帶動成長,WSTS(世界半導體貿易統計組織)預估2016年全球半導體產業較2015年只略為成長1.4%,其主要來自物聯網、大數據、及車用電子等領域。近年來半導體業吹起「企業併購,讓未來多一種可能」之風潮,企業期望併購能帶來一加一大於二之張力,透過規模經濟的綜效,開發新市場或降低成本。本研究將以多維度視角,透過非合意併購之經典案

例-日月光與矽品併購案,揭開併購(mergers)背後之韜略與機謀、博弈與利益、交鋒與合作所帶來之利弊得失與綜效分析,及對全球封測 產業所造成之影響。在半導體中下游界線愈來愈不分明之變化下,合併為目前業界之趨勢。本研究發現日月光為了增加公司市佔率及專利權,與鴻海及紫光兩位白馬騎士爭奪矽品經營權,以溢價約36%購入矽品股權,合併初期也因營收皆受影響而侵蝕盈餘,致無法產生1+1>2之合併綜效。以企業價值分析、個案研究法發現ROA、稅後純益率、EPS三者合併後數值皆低於合併前數值,表合併後二年因時間尚短,未能展現合併營運預期效果。以事件研究法發現,合併事件發生前一個月雙方CAR皆為負且數值相近,可能

當時大盤正在修正整理區,股票無超額報酬;合併事件發生後一個月,雙方數值皆為負代表市場以負面態度看日月光與矽品之併購案,市場認為合併後因日月光溢價收購矽品,短期對矽品有較多一點的正面利益,而日月光因初期須支付併購案之現及未來須支付銀行利息,合併綜效無法立即顯示效果,因此對日月光短期評價較為負面。收購是短期特效藥具加速作用,企業內部成長趕不上市場變化速度及時間壓力,長期還是需靠企業本業持續努力「成長」大於併購「獲利」才為長久之計。

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! (限量附贈:必勝卡、貼紙和作者親筆簽名)

為了解決日月光股價走勢圖的問題,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!

應用機器學習方法於股價預測之研究

為了解決日月光股價走勢圖的問題,作者陳怡諭 這樣論述:

股價預測是一種時間序列 (time series) 問題。為了有效地建立股價預測模型,本研究使用ML 「機器學習」(machine learning) 方法,包括了BPNN 「倒傳遞神經網路」(back-propagation neural network) 與SVR「支持向量迴歸」(support vector machine) 等方法。BPNN「倒傳遞神經網路」使用兩種學習演算法,分別是SCGA「尺度化共軛梯度算法」 (scaled conjugate gradient algorithm) 與 GDA 「梯度遞降算法」(gradient descent algorithm)。SVR 「

支持向量迴歸」方法使用三種核函數,分別是高斯、多項式與線性。本研究收集了三個股價資料集,用以建立預測模型。實驗結果指出BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路—尺度化共軛梯度算法」可以具有良好的學習與測試結果。此外,BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路—尺度化共軛梯度算法」與SVR 「支持向量迴歸」方法的性能優於BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路—梯度遞降算法」。因此,BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路—尺度化共軛梯度算法」與SVR 「支持向量迴歸」等方法可以是有效的股價預測工具。此外,本研究提出兩項管理意涵,分別善用ML「機器學習」方法有效塑模與解析應用有價值資訊以輔助決策。