短線交易指標的問題，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

管理期貨：機構投資者投資組合構建與分析

為了解決短線交易指標的問題，作者（美）GALEN BURGHARDT 這樣論述：

本書是機構投資者管理期貨這類資產的一個重要的指導，引導讀者通過的重要問題分析，使投資者在投資過程中做出正確的判斷。作者總結了多年經驗，揭示了期貨提供的機會，全書內容充實，包括在期貨領域的實踐、如何有效使用各種分析工具等。 Galen Burghardt（蓋倫•伯格哈特），美國Research for Newedge公司董事，《The Treasury Bond Basis》一書和《The Eurodollar Future and Options Handbook》一書的第一作者，芝加哥大學兼職教授。 引言 為什麼投資CTA／1 哪類對沖基金是CTA／2

為什麼CTA能掙錢／2 你該投資多少錢／7 風險如何／9 很適合機構投資者的一個品種／10 本書結構／11 第1部分 行業的實用指南 第1章 瞭解收益／16 風險和現金管理／17 交易水準、資金量和名義水準／18 收益波動率的穩定性／19 期貨的基礎知識／20 典型的期貨組合／25 第2章 資料收集／36 CTA體系和你的選擇範圍／37 資料庫的流動組成成分／40 資料溯源導致誤導性／43 交易專案和業績記錄長度／45 扣除費用後的收益／45 CTA績效指數的資料來源／46 第3章 結構化你的投資：常見問題解答／47 應該選擇多少CTA／49 什麼是CTA基金／53 什麼是組合型期貨

基金／53 什麼是管理帳戶／54 什麼是融資平臺／57 如何進行選擇／58 誰來監管CTA／58 CTA投資者是如何使用結構化票據和總收益互換的／59 管理帳戶的開戶程式／59 CTA的最低投資限額是多少／60 管理者封閉意味著什麼／61 基金認購的程式／61 結論／61 第2部分 構建模組 第4章 趨勢跟蹤系統是如何運作的／64 兩個基本策略／65 系統應用／68 交易成本／74 其他考慮／74 案例研究：1994—2003年的兩個模型／75 收益率和杠杆／80 大宗商品容量約束／81 市場環境和回撤／82 第5章 兩個趨勢交易基準／83 資料和追蹤趨勢成分指數／86 趨勢追蹤模型／9

0 為分析趨勢追蹤收益打下基礎／91 構建一個組合／94 簡化假設／96 模型是怎麼運行的／97 Newedge趨勢指標／104 接下來的步驟／106 第6章 日收益資料的價值／108 日收益數據好在哪裡／110 NewedgeCTA指數資料／111 預測收益的波動率／117 波動率估計值的分佈／118 當心對日數據的盲目自信／123 標的收益是高度偏態分佈的情況／124 對損失分佈的作用／126 第7章 每次大跌後都會出現反轉：是均值回歸、慣性還是收益的獨立性／129 聚焦條件收益／131 錯誤的投資時機可能導致巨大的成本／131 數據／132 檢測報告／133 序列非獨立性檢驗：自相關

／134 條件收益分佈／143 結論／150 第8章 理解回撤／155 回撤的定義／156 它們應該像什麼／157 是什麼因素塑造了分佈／159 所有回撤的分佈／159 最大回撤的分佈／161 核心回撤函數／163 經驗回撤分佈／165 調整理論和經驗分佈／166 將經理人的經驗運用於預測／168 什麼是未來最大回撤／169 研究展望／170 第9章 股票價格波動對收益的影響／171 歷史收益回顧／173 股票價格波動和標普500指數的收益／174 標普500波動率控制了市場波動率／176 CTA的收益率、相關性和波動性／179 總結／183 第10章 主動管理的成本／184 虧損結轉／

185 清算和再投資／188 其他成本／191 總結／191 第11章 衡量市場影響及流動性／192 一個龐大的資料集／194 一個有代表性的做市商／199 根據日期擬合曲線／201 隱藏流動性／203 對風險厭惡係數的估計／207 交易量、價格波動和市場衝擊／207 可以得到什麼結論／210 附錄／210 第3部分 投資組合的構建 第12章 超級明星經理人和團隊合作經理人／216 低相關性對投資組合收益的貢獻／219 相關係數的估值有多少可信度／220 比較／226 增加或剔除經理人／232 收益分佈帶來的有效資訊／237 剔除和加入基金經理人的成本／238 第13章 構建團隊合作投

資組合的新思路／240 為什麼要回顧／242 對以往研究的新思考／243 兩種新方法／248 比較這4種方法／251 回顧這些結果／255 第14章 相關性和持有期：新邊際替代舊邊際短線交易指標的基礎研究／256 回顧以前的研究／258 指數的構建和方法論／262 相關性有多低／263 為什麼相關係數低／265 持有時間和收益率的相關性／266 為什麼沒有更多的短線交易者／271 複製指數／271 小心管理指數／272 結論／273 附錄／273 第15章 “在不確定中尋找確定性”：不完全估計的拖尾／276 提高風險調整收益／278 每日和每月的資料／281 拒絕投資失敗的經理人／287

盡職調查與評價／293

短線交易指標進入發燒排行的影片

結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例

為了解決短線交易指標的問題，作者王怡芬 這樣論述：

2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對

股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵

值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。