美股漲跌幅限制的問題，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

補教老師的當沖日記 我用K線3年賺一億(熱銷再版)

為了解決美股漲跌幅限制的問題，作者相良文昭 這樣論述：

天天只花10 分鐘，買後不用怕崩跌， 上漲下跌兩頭賺，飛快獲利500 倍！ 　　★他是個教師，如何成為當沖高手呢？ 　　◎你是否有這樣的疑惑： 　　‧有些人說當沖風險大，一失手就賠掉一個月獲利！ 　　‧有投資老手說，玩當沖可以無本操作就賺錢，真的嗎？ 　　‧做當沖殺進殺出一整天，結果只賺到兩個便當錢？ 　　‧到底該怎麼操作當沖，才能持續累績獲利？ 　　◎放心！他身兼教職，卻做當沖三年獲利500倍！ 　　很多人都說當沖很危險，但這些人的不安與擔心都來自失敗經驗，而他們真的知道問題出在哪裡嗎？其實，真正的關鍵在於，如何贏得高獲利又可以避險。 　　本書作者相良文昭是位補習班老師，卻能天天做

當沖累積獲利，不到三年就賺了超過500倍。不僅如此，他在書中大方分享，該看什麼、看哪裡、如何操作、怎麼避險，讓你一掃對當沖的疑慮！ 　　★他認為，現在做當沖有五大好處！ 　　◎輕鬆度過金融風暴 ，因為多空都能操作 　　相良文昭擁有豐富的投資經驗，從大學開始接觸股票，畢業後用20萬元做短線，短短2年7個月就賺到1億元。他曾目睹日本泡沫經濟後的慘況，也安然度過2008年的金融危機，並且繼續磨鍊短線投資技術。 　　◎繁忙的上班族也能做，因為他教你排好時程表 　　相良文昭強調，上班族只要前一天晚上做好功課，隔天早上確認新聞報導和美國市場狀況，就能做當沖。然後安心上班，中午休息時間再處置即可。

　　◎天天睡得安穩，因為你的股票不過夜 　　當沖的交易時間短，持股不必抱隔夜，經常是空手狀態。所以，不論賺賠，當天就能實現損益，迅速調整投資方針，而且不必擔心個股公司突然出狀況，或是受到美國股市的影響。 　　◎用簡單的幾種K線圖，上手絕非難事 　　台灣股市為淺碟型態，做短線賺得比長線快很多，操作手法也以K線為基礎。因此，投資人要上手絕非難事，也不用再學許多新東西，大幅節省寶貴時間。 　　◎投資限制將越來越少，因為政府的政策支持 　　2017年初，台灣開放現股當沖「先買後賣」，4月又讓現股當沖降稅，6月更開放現股當沖「先賣後買」，等於雙向皆可操作。目前可現股當沖的個股，雖然限定在流通性高的前

200檔，但這些公司名氣大，不用害怕賣不掉。 　　★3年賺一億的當沖絕技，大公開！ 　　相良文昭以寫日記的方式，有紀律地按照既定作息與規畫，買賣股票做當沖，他領會出的成功方程式，就是「從新聞題材中找出機會，利用線型分析確實掌握獲利」。因此，你想學會操作當沖，必須具備判讀線型圖、分析新聞題材的能力。 　　本書以圖解的形式，傳授當沖交易的4大絕招，並精選36個線型圖做實戰分析，其中涵蓋電子、汽車、化學、石油、成衣、金融等行業，讓你立刻就能上手。 　　◎第1招：要克服風險確實獲利，得擁有基礎知識 　　‧為什麼時時盯盤，比不上午休看盤？因為盤勢由人創造，看越多越難判斷。 　　‧買賣價格一樣，竟

然賺得比別人少？找對適合的券商，才能減少交易成本。 　　‧同一時間買賣，為何總是買高賣低？下單方式有2種，選錯很吃虧。 　　◎第2招：雖然不用盯盤，還是要學會怎麼看盤 　　‧明明買在不錯的價位，想賣卻無法脫手？因為新手只看價，老手會看量。 　　‧為了保險起見，觀察1分線和3分線卻沒用？你需要搞懂日線和5分線。 　　‧看著K線跟著盤勢買賣，還是出問題？你可能落入假買、賣單的陷阱。 　　◎第3招：從新聞與線圖訊號，判讀進出場的預兆 　　‧想賺財報財，卻無法掌握時機？事先掌握財報公佈日，看完新聞再進場。 　　‧賺錢的個股公司股價，竟然一路下滑？業績不是看盈餘，而是看…… 　　‧買進有上漲訊號的個

股，還是賺很少？上漲只是趨勢，進場要抓住買點訊號。 　　◎第4招：日日修煉交易心法，讓獲利穩定又持續 　　‧交易時總是浮躁不安，怎麼辦？必須設定3個自律條件：進場、退場與…… 　　‧怎麼知道設定的交易條件有沒有缺失？每天都要自省，才有機會成長。 　　‧不想被股市的劇烈震盪傷到，該如何自保？事先設定停利停損點，可降低風險。 本書特色 　　‧循序漸進，從基礎教導到實戰運用。 　　‧大量圖解，協助讀者更快理解吸收。 　　‧案例多元，對應各類股特性作分析。 　　＊此書為《補教老師的當沖日記》第二版 名人推薦 　　暢銷理財作家 股魚 　　地球人抱抱格主 王志鈞  

美股漲跌幅限制進入發燒排行的影片

投資者情緒與股價報酬之短期關聯性：漲跌幅限制變化之效果

為了解決美股漲跌幅限制的問題，作者吳采轅 這樣論述：

本研究在日頻率之資料下，以整體市場之融資增減比代理投資者情緒變數，探討台灣上市股票市場報酬與投資者情緒之關聯性。並以台股在2015年放寬漲跌幅限制為例，檢驗此衝擊對兩者關聯之影響，並藉此再次回顧放寬漲跌幅限制對改善市場效率之有效性。在總研究期間下，結果顯示投資者情緒變數於短期內對市場報酬確實具預測能力。其與當日市場報酬具顯著正向關聯性，而與隔日、五日後市場報酬具顯著負向關係，同時累積報酬上之反轉現象則不明顯。另一結果顯示在高交易量期間，情緒變數與報酬間關係更為顯著，符合雜訊投資理論之預期。在漲跌幅限制模型中，結果顯示在限制放寬前，由投資者情緒所引起之市場報酬趨勢具理論所預測之先行上升、而後反

轉之現象；而當限制放寬後，隔日報酬、兩日累積報酬、五日累積報酬項與情緒變數間敏感性降低、反轉現象轉弱。代表由錯誤定價引起之投資人情緒與報酬間關聯性隨限制鬆綁而減弱，支持鬆綁漲跌幅限制具增進市場效率、改善價格修正機制之假說。

股票大資料採擷實戰

為了解決美股漲跌幅限制的問題，作者洪志令吳梅紅 這樣論述：

《股票大資料採擷實戰：股票預測篇/新經濟書庫》圍繞股票大資料採擷技術展開，主要介紹資料採擷的方法及其在股票大資料上的實戰應用。 　 《股票大資料採擷實戰：股票預測篇/新經濟書庫》共10章。   第1～3章為相關的基礎內容，介紹了資料採擷的基本概念、常用演算法、資料控掘工具及雲計算；然後將股票與資料採擷結合，介紹大資料炒股、股票時間序列、量化投資等；最後介紹與股票相關的資料類型、資料的獲取源及獲取的方法、獲取資料的預處理等。   在第4～10章中，每一章根據股票挖掘的不同目標，介紹相關的資料採擷演算法，同時基於對基礎演算法的優劣分析，提出適用於股票場內實盤交易全景資料分析的新方法，結合新方法在股

票挖掘平臺上的實現，對股票的操作進行實戰的解析。具體包括：分類方法及股票買賣點的判斷；相似/相關匹配方法及股票走勢的預測；相似股票判斷與投資組合；瑪律可夫模型與股票盤面強弱狀態的判斷；關聯規則與股票間的延時漲跌聯動；N-Gram模型與股票的幅值組合關係；深度學習與迴圈滾動預測等。 洪志令，美國加州大學爾灣分校助理科學家、北京大學心理學／北京大學機器感知與智慧教育部重點實驗室博士後，廈門大學人工智慧專業博士。曾先後任職於IBM、美國Comodo、廈門大學軟體學院，現為股票挖掘網（stocktobe.com）創始人。廈門市高層次引進人才，廈門市思明區思明英才，廈門市思明區政協委

員。近年來發表SCI/EI檢索學術論文32篇。目前擁有10項授權的國家發明專利和超過32項的公開實審國家發明專利。 　　 吳梅紅，廈門大學副教授，美國加州大學洛杉磯分校與廈門大學聯合培養博士，師從圖靈獎獲得者Judea Pearl教授，北京大學博士後，美國加州大學爾灣分校訪問學者。福建省新世紀優秀人才，廈門市高層次引進人才。在智慧科學領域有較深入的研究，並在國內外**期刊發表多篇文章。 第1章 資料採擷基礎 1．1 資料採擷概述 1．1．1 資料採擷的過程 1．1．2 資料採擷的任務 1．1．3 資料採擷的應用 1．1．4 資料採擷的存在問題、未來發展和挑戰 1．2 常用的

資料採擷演算法 1．3 資料採擷工具 1．3．1 MATLAB 1．3．2 SAS 1．3．3 SPSS 1．3．4 WEKA 1．3．5 R 1．3．6 工具的比較與選擇 1．4 資料採擷與雲計算 1．5 Mahout分散式框架 1．5．1 Mahout簡介 1．5．2 Mahout演算法集 1．5．3 Mahout系統架構 1．5．4 Mahout的優缺點 第2章 股票大資料採擷 2．1 股票大資料 2．1．1 大數據概述 2．1．2 大資料的處理 2．1．3 大數據炒股 2．2 股票預測 2．2．1 預測基礎知識 2．2．2 股票預測的結構 2．2．3 股票預測技術 2．3 量化投資

2．3．1 什麼是量化投資 2．3．2 量化投資的特點 2．3．3 量化投資的方法 2．3．4 量化投資選股模型 2．3．5 多因數選股模型 2．3．6 量化模型的建立 第3章 股票資料的準備 3．1 股票相關資料 3．2 資料的獲取源 3．2．1 從雅虎獲取歷史交易資料 3．2．2 從騰訊獲取即時交易資料 3．2．3 從新浪獲取交易資料 3．2．4 從網易獲取成交明細資料 3．2．5 從巨潮資訊獲取基礎資料 3．2．6 多源獲取UGC資料 3．3 資料獲取技術 3．3．1 網路爬蟲技術 3．3．2 HTML解析 3．3．3 XML解析 3．3．4 JSON解析 3．4 數據預處理 3．4．

1 資料清理 3．4．2 資料集成 3．4．3 數據變換 3．4．4 數據歸約 第4章 分類方法與股票買賣點判斷 4．1 分類概述 4．2 樸素貝葉斯 4．2．1 樸素貝葉斯分類演算法的概念 4．2．2 樸素貝葉斯分類器模型 4．2．3 樸素貝葉斯分類器的優缺點 4．2．4 樸素貝葉斯分類器的應用 4．2．5 擴展的分類器 4．3 決策樹 4．3．1 決策樹方法介紹 4．3．2 屬性選擇的度量方法 4．3．3 剪枝技術 4．3．4 常用的決策樹分類演算法 4．3．5 ID3演算法 4．3．6 C4．5 演算法 4．3．7 CART演算法 4．3．8 SLIQ演算法 4．3．9 SPRINT演

算法 4．3．10 PUBLIC演算法 4．3．11 演算法比較 4．4 支持向量機 4．4．1 最優分類面 4．4．2 廣義的最優分類面 4．4．3 序列最小最優化演算法 4．4．4 核函數 4．4．5 SVM參數優化問題 4．4．6 SVM分類器 4．5 評價指標 4．6 基於SVM演算法的股票買賣點判斷 4．6．1 數據預處理 4．6．2 買賣點定義 4．6．3 買賣點判斷 第5章 匹配方法與股票走勢的預測 5．1 目標概述 5．2 模式匹配 5．2．1 模式匹配概述 5．2．2 模式匹配的定義 5．2．3 BF演算法 5．2．4 KMP演算法 5．2．5 BM演算法 5．2．6 BM

H演算法 5．2．7 AC演算法 5．2．8 模式匹配演算法總結 5．3 常用的相似性度量方法 5．3．1 基於距離的度量 5．3．2 基於相似/相關的度量 5．3．3 其他度量方式 5．4 新方法：相似走勢匹配在股票預測中的應用 5．4．1 方法思想 5．4．2 相似匹配的計算步驟 5．4．3 基於最相似走勢的股票短期走勢預測方法 5．4．4 基於多相似股票投票統計的近期漲跌預測方法 5．4．5 基於近期預測漲跌幅及其一致性統計的股票推薦方法 5．4．6 基於同匹配日期相似走勢的股票預測方法 5．4．7 基於強匹配排序的股票趨勢分析與選股方法 5．4．8 基於股票預測走勢進行分類和推薦的方法

5．5 新方法：自身歷史相關在股票預測中的應用 5．5．1 基於自身歷史相關時間點的股票趨勢預測方法 5．5．2 基於自相關排序的股票趨勢分析與選股方法； 5．6 新方法：正負相關走勢在股票預測中的應用 5．6．1 主要思想 5．6．2 計算步驟 5．6．3 方法步驟與創新特徵 5．6．4 輸出結果示例 5．7 新方法：自訂模式匹配在股票預測中的應用 5．7．1 主要思想 5．7．2 計算步驟 5．7．3 方法步驟與創新特徵 5．7．4 輸出結果示例 5．8 平臺實戰解析：搜索相似歷史走勢以替代老司機經驗 第6章 相似股票判斷與投資組合 6．1 目標概述 6．2 DTW動態時間規整演算法

6．2．1 匹配模式 6．2．2 DTW演算法原理 6．2．3 DTW演算法改進 6．3 KNN演算法 6．3．1 KNN演算法簡介 6．3．2 k值的選擇 6．3．3 KNN演算法的改進 6．3．4 KNN演算法的實現 6．4 相似股票的判斷和應用 s．4．1 新方法；用於輔助選股的股票分級活醫度計算方法 6．4．2 新方法：基於股票強相關分析的選股推薦方法 6．4．3 平臺實戰解析 第7章 股票盤面強弱狀態的判斷 7．1 目標概述 7．2 瑪律可夫模型 7．2．1 瑪律可夫模型概述 7．2．2 瑪律可夫過程 7．2．3 瑪律可夫鏈 7．2．4 狀態轉移概率 7．2．5 瑪律可夫鏈在天氣預

報中的應用 7．2．6 瑪律可夫鏈在人民幣匯率上的實證分析 7．3 隱瑪律可夫模型 7．3．1 隱瑪律可夫模型概述 7．3．2 隱瑪律可夫的數學模型 7．3．3 評估問題與前向演算法 7．3．4 解碼問題與Viterbi演算法 7．3．5 觀察序列最大概率問題與Baum-Welch演算法 7．3．6 隱瑪律可夫模型在輸入法中的應用 7．4 新方法：基於狀態轉移的股票長期走勢預測與推薦方法 7．4．1 主要思想 7．4．2 計算步驟 7．4．3 方法步驟與創新特徵 7．4．4 平臺實戰解析 第8章 股票間的延時聯動漲跌規則 8．1 目標概述 8．2 貝葉斯 8．2．1 貝葉斯公式 8．2．2

貝葉斯推斷 8．2．3 貝葉斯應用 8．3 關聯規則挖掘 8．3．1 基本概念和模型 8．3．2 Apriori演算法 8．3．3 FP-tree頻集演算法 8．3．4 關聯規則的應用 8．4 關聯規則在股票預測中的應用 8．4．1 新方法：基於時態聯動挖掘的股票預測方法 8．4．2 新方法：基於股票間同現統計的股票推薦方法 8．4．3 平臺實戰解析 第9章 股票漲跌的幅值組合關係 9．1 目標概述 9．2 n-gram模型 9．2．1 自然語言處理 9．2．2 統計語言模型 9．2．3 n-gram模型簡介 9．2．4 n-gram模型的資料平滑 9．2．5 n-gram模型的解碼演算法

9．2．6 利用n-gram糾正中文文本錯誤 9．3 新方法：個股漲跌的幅值組合關係挖掘 9．3．1 基於類似n元語法統計的股票預測方法 9．3．2 基於類似關聯規則統計的股票預測方法 9．3．3 基於局部及全域語法統計的股票推薦方法 9．3．4 用於股市運行邏輯理解的強關聯規則挖掘方法 9．3．5 平臺實戰解析 第10章 股票的迴圈滾動預測方法 10．1 目標概述 10．2 回歸分析與股票預測 10．2．1 回歸分析概述 10．2．2 一元線性回歸模型 10．2．3 多元線性回歸分析模型 10．2．4 線性相關程度測定 10．2．5 非線性回歸分析 10．2．6 用回歸分析進行股票預測 1

0．3 神經網路與股票預測 10．3．1 神經網路的基本原理 10．3．2 BP神經網路演算法 10．3．3 用BP神經網路進行股票預測 10．4 深度學習與股票預測 10．4．1 深度學習介紹 10．4．2 深度學習的理論基礎 10．4．3 典型的深度學習模型 10．4．4 LSTM遞迴神經網路 10．4．5 新方法：用LSTM網路進行股票預測 參考文獻 股票投資是為了獲得更大的收益，然而由於股票市場具有較大的動態特性，股票投資的收益與風險往往成正比，投資收益越高，存在風險則越大。有效地進行股票價格的預測，最大程度地規避股票風險，增加投資收益，是股票投資者最關注的熱點問題

。 　　 近年來，中國股市起起伏伏，熊冠全球，許多投資者傷痕累累，損失慘重，股市已成為大多數中國股民的傷心地。中國股市的現狀是多方面因素共同作用的結果，作為普通的投資者無法改變這一現實，怨天尤人於事無補；要想在股市中博弈，立於不敗之地，只能從現實出發，從自身做起。 　　 在股票交易交易處理中，每天有大量的交易資訊資料匯人資料倉庫，這些資料無疑有益於股民瞭解股市的走勢，做出正確的投資決策，然而從海量資料中提取有用的並最終可理解的模式才是投資者們最為關心的問題。 　　 在大資料時代，資料採擷無疑是最炙手可熱的技術。資料採擷的作用是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的資料中提取隱含在其中的、

人們事先不知道的，但又是潛在有用的資訊和知識的過程。資料採擷技術剛好解決了資料利用的問題，所以資料採擷與股票投資便很自然地結合在一起。但資料採擷在國內也是一個新領域，加上較早之前計算能力的限制，尚未見關於股票投資與資料採擷相結合的相關書籍，以及股票大資料領域的規模應用案例。雖然有一些量化投資方面的著作，但是量化投資和股票挖掘還是存在相當大的差別。在這樣的背景下，本書將結合豐富的金融業資料資源，以及構建的股票大資料採擷平臺，介紹如何利用資料挖掘技術進行股票挖掘和投資實踐。 　　 首先需要學習資料採擷技術。資料採擷是一個交叉學科，融合了統計分析、模式識別、機器學習、資訊檢索、資料庫、資訊理論和最優

化演算法等領域的學習思想，其基礎理論比較多，但卻很分散。其次要學習資料採擷技術怎麼應用到股票投資領域。對於有興趣進行資料採擷應用實踐的讀者來說，他們常有這樣的困惑，如何將實際問題和已經學到的方法、原理聯繫起來，如何將資料採擷技術有效地運用在實際應用中，給使用者帶來價值。 　　 本書以筆者團隊的資料採擷工作為基石，架設起研究和應用的橋樑，説明讀者從應用實例中學習資料採擷和股票投資方法。具體而言，本書從不同的角度，以股票實際應用為導向，始終以實際案例講解應用之下的技術和理論。本書對每個股票應用案例都有詳細的解析，全面介紹了如何將一個實際問題抽象和轉化為資料採擷的問題，讓讀者明白來龍去脈。在過去的1

5年裡，筆者一直從事資料採擷和股票投資方面的學習和研究，本書也算是筆者本人過去多年學習和研究的總結。

漲跌停次日之布林通道策略分析 -以臺灣股市為例

為了解決美股漲跌幅限制的問題，作者劉洺宏 這樣論述：

臺灣自2014年1月6日開放投資人得以現股先買後賣之當沖交易行為，且於同年6月30日接續開放先賣後買的現股當沖交易。金融管理委員會為了刺激臺灣股票市場的量能，進而提出了證交稅減半政策。現股當沖操作適合於一天內有一定波動幅度的股票商品，同時較適合為賺取極短線的投資人。根據過去的文獻多支持臺灣具有波動性外溢、延遲價格發現等現象。故本文藉此，當該股票收盤價觸及漲跌停板，於次日進行現股當沖，將箱型策略(不同標準差的布林通道)和停損停利策略的勝率及報酬率作比較。本文將以臺灣經濟新報資料庫(TEJ)所提供2018年1月2日至2018年12月27日臺灣證券交易所上市公司股票之日內高頻資料為主要研究對象。由

於漲跌停板的限制，股票大多數在收盤價觸及漲跌停板後，次日將呈現強者恆強，弱者恆弱的現象。故本文將以五種的操作策略方式進行研究：盤整走勢的區間策略、股價延續前一日走勢的突破順向策略、股價延續前一日走勢後回檔修正的突破逆向策略、考慮價量關係的突破順向＋OBV策略及突破逆向＋OBV策略。最後，研究發現依突破逆向策略的勝率及報酬率較其他策略佳，代表收盤價為漲停之股票於次日做空的勝率大於做多的勝率；收盤價為跌停之股票於次日做多的勝率高於做空的勝率。若搭配OBV指標作為量能指標，未能有效對策略產生更好的勝率及報酬率。