美股選股器的問題，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

膽小者的股票獲利法則全圖解：從選股、短線波段操作，到資產配置，專為沒有強心臟的你設想，每月加薪五成，小賺兩、三萬。

為了解決美股選股器的問題，作者草食系投資家LoK 這樣論述：

　　◎朋友布局鋼鐵人概念、同事搶搭航運海盜船，我膽子小，都不敢碰，怎麼辦？ 　　◎定期定額、ETF、基金……投資商品很多，哪個適合心臟弱的我？ 　　◎通膨越來越嚴重，好想在薪水之外每月多賺點零用錢，賺兩、三萬就好。 　　作者草食系投資家LoK，曾在金融機構工作16年，之後成為專業投資人。 　　2000年開始投資股票，在經歷金融風暴後，一改過去追求高報酬的作風， 　　創立絕對不要賠的膽小投資法，累積小利變大利。 　　他的影片光在YouTube頻道就有超過12.8萬人訂閱，每月觀看超過1,100萬人次。 　　粉絲照他的方法操作，每月經常可賺進10萬日圓（約新臺幣兩、三萬元）

。 　　LoK說，進出股市，害怕是正常的，不害怕才可怕， 　　唯有膽小的人，才能在股市裡賺到錢！ 　　◎怕跌、怕賠、怕買錯？先用定期定額試膽、試水溫 　　膽小者的最佳起手式：定期定額買進，每月只要1,000元，就能當公司股東。 　　遇到下跌就多買，上漲就少買，漲跌你都很安心； 　　不想自己選股，就買基金，但交易成本高。 　　至於每月要投入多少？ 　　設一個你不會想喊停的金額，你就會一直定期定額投資下去。 　　◎心臟弱的人怎麼靠波段獲利？ 　　做波段，不必時時刻盯盤，一天最多看兩次股價就夠了。 　　作者用圖解告訴你：會賺的K線長這樣， 　　小賺的獲利模式就是：移動平均線 + K線（書中

有圖解）。 　　但切記，所有訊號都會騙你， 　　只有成交量不會，因為有量才有價。 　　◎遇到股災也不怕的保本策略 　　投資是一場心理戰，膽小者要怎麼贏？一賠錢就馬上停損，不要猶豫。 　　遇上暴跌別搶進，先看移動平均線。 　　還有，金價和股價，一個漲、另一個就跌， 　　所以，買了股票記得再買點黃金，因為這是抗通膨的最好利器。 　　害怕風險又想賺零用錢？從選股、短線操作、資產配置， 　　就算你心臟比較弱，這套膽小者投資法，每月也能小賺兩、三萬元。 推薦者 　　「A大的理財心得分享」版主／ameryu 　　小資女升職記Angela 　　「拉傻去哪兒」版主／資深券商營業員 Lasha

美股選股器進入發燒排行的影片

改良式資料增強和multi-channel GRU於台股交易模型的應用

為了解決美股選股器的問題，作者廖偉成 這樣論述：

由於大數據和機器學習的快速發展，預測股價的模型如雨後春筍般的出現。基本面、技術面、籌碼面和消息面是各類文獻最常用的四大類預測指標，部分文獻更使用兩個以上的指標(如基本面加技術面)進行預測。 不同於以往論文，本論文導入資料增強(DA)的觀念，提出「改良式資料增強(ADA)」，將資料進行時間上的平移，以擴充訓練集的數據，降低模型過擬合的機率。本論文使用基本面、技術面、籌碼面以及綜合前三者(簡稱綜合面)的特徵，在月營收公布後一日買進，在下次月營收公布前一日賣出，以sliding windows來切分資料集，以mulit-channel GRU訓練含有日、月、季等三種時序及無時序數據的模型，共

回測32個月的交易結果。在所有的實驗當中，綜合面隔一日的成效最好，每月的詹森指標(α)為6.74%，資產倍數為11.91倍，交易勝率達90.63%。 本論文比較各面向及有無使用ADA的報酬及風險，最後再將實驗結果與智能選股、存股標的與定期定額進行比較。

通膨的恐懼：消除你對貨幣供給過多的疑慮，從聯準會政策看收入、失業率、惡性通膨問題的解答

為了解決美股選股器的問題，作者RobertHockett 這樣論述：

「通膨居高不下，令人憂慮1970年代惡性通膨會歷史重演嗎？！」 「聯準會快馬加鞭持續加碼升息打通膨， 身為舵手，能引導經濟避開水深火熱、順利『軟著陸』嗎？」 ……這些在在都是全球關心的重要金融議題 就讓聯準會專家一次為你揭開央行背後的思路與作為   　　◆為什麼萬物齊漲就是薪水沒漲？老百姓怎麼這麼倒楣！ 　　我們努力工作賺錢，享受生活小確幸，像是活在一棟巨型建築中，即便對其中的管路系統一知半解甚至一無所知，只要每個人各司其職，就可以活得好好的──直到有天發現漏洞百出或發生緊急事故。明明生活方式沒有改變，卻驚覺加班時間愈來愈多，存款數字愈來愈少，這才急著問：「錢都到哪裡去了？」「政府都在幹什

麼？」   　　◆為什麼央行「升升不息」？說是為了救經濟，央行究竟在做什麼！ 　　2008年金融海嘯和COVID-19大流行期間，全球政府為了救經濟，紛紛「大撒幣」；現在為了經濟過熱和一去不復返的物價指數，由美國的中央銀行──聯準會帶頭搶救，不斷調高利率（升息）。從金融危機的刺激景氣政策，到通膨升溫下的全球升息潮，央行的所作所為讓民眾不解，直呼吃不消，甚至對未來茫然、恐懼。這其實是因為民眾對於「金錢」與「聯準會（央行）」的理解不夠。   　　◆現在，是了解「金錢是什麼」以及「央行在幹嘛」的最佳時機！ 　　央行做為一個國家控制經濟和金融的權威單位，擁有可以影響其他經濟活動的工具，這個工具就是貨幣

政策。所謂貨幣政策，就是央行可以透過控制貨幣的供給量來達到防止通膨或振興經濟的措施。常見的作法有調節利率（升降息）、監管私人銀行的放貸和公開市場操作等。   　　然而，2008年金融海嘯後，傳統的貨幣政策已經無法改善經濟問題。美國聯準會擔負起央行的職責，開啟新型的貨幣政策「量化寬鬆」來救經濟。   　　「量化寬鬆」中的「量化」，指創造指定額度的貨幣，而「寬鬆」則是減低銀行的資金壓力。聯準會之所以最後得使出「量化」這個手段，是因為當時名目利率逼近或者達到0，控制利率已經失效。當時，聯準利用憑空創造出來的錢，在公開市場購買國家債券、借錢給存款機構、從銀行購買資產等手段，讓政府債券收益率下降和降低銀

行同業拆借利率，銀行從而坐擁大量只能賺取極低利息的資產，這時就可以舒緩市場的資金壓力。此舉被大眾媒體批為「印鈔票」，事實上，量化寬鬆政策只是調整電腦帳目，讓銀行可以增加存款，透過借貸，再創造更多的貨幣供給，讓市場活絡。   　　自從施行量化寬鬆政策救經濟，其風險慢慢提高，無中生有的錢（貨幣）過多，導致通膨高於預期。這時央行又會透過升息（調節利率）來穩定通膨率。   　　從上面的描述，我們可以看到央行的工作，他們對錢的使用，以及他們控制經濟所使用的工具。這也是作者寫這本書的初衷，他們希望藉由介紹「錢」和「聯準會」，來消解民眾對印鈔的謠言與通膨的恐懼。   　　藉由本書，讓耶魯博士兼美國金融監管專

家羅伯特．霍克特、與哈佛博士兼暢銷哲學作家亞倫．詹姆斯告訴你：   　　◆金錢，真的可以無中生有 　　事實上，「錢」不是央行印出來的，它來自於我們對彼此「無中生有的承諾」。本書的兩位作者基於對金錢與聯準會的深刻認識，展開一場令人大開眼界又鼓舞人心的討論。他們不僅要探索「錢是什麼」、「錢怎麼來」，還要展示央行如何建立一個為所有人服務的經濟型態，而且不需加稅、不需額外的監管。   　　◆央行，真的可以消除我們的恐懼 　　我們對央行感到相當陌生，它卻離我們的生活非常近，無論收入、失業率、通膨率或貨幣供給，其實都與央行的政策息息相關。讀完本書，我們將了解圍繞在通貨膨脹的政治言論是多麼虛偽；被妖魔化的赤

字問題，實際上只是計算全體國民財富的另一種方式；強大的中央銀行，可以如何使我們擺脫私人銀行業務的濫用。   　　一旦更了解金錢的本質與央行的能力，我們將知道如何能擁有更多的錢，以及貨幣政策如何協助修補我們的社會契約，讓我們不必老是擔心社會瀕臨崩潰──最終，打造更繁榮、更健康的政策及社會。   各界專業推薦   　　Miula | M觀點創辦人 　　周岐原 | 風傳媒財經主編　 　　股乾爹 | 股乾爹製作人 　　美股韭菜王 | 基金經理人 　　孫明德 | 台經院景氣中心 主任 　　乾隆來 | 今周刊專欄作家 　　張弘昌 | 股市觀察家   　　輕鬆而且有趣。本書帶來歷史、哲學和制度常識，告訴我們

經濟問題在很大程度上並不是貨幣、銀行、赤字和公共債務本身帶來的神祕現象。人們只希望能源、環境、金融詐欺、種族主義、全球化和冠狀病毒等真正的困難，就這麼容易被解決。──高伯瑞（James K. Galbraith），《不公：每個人都需要知道》（Inequality: What Everyone Needs to Know）作者   　　理解金錢的意義並不容易。幸運的是，在本書中，我們擁有兩位了不起的老師！他們嘲笑自己，同時誘使你更深入理解金錢是一種社會契約。兩位作者不僅是智慧大師，也是絕妙的文字大師。──保羅• 麥考利（Paul McCully），美國太平洋投資管理公司(PIMCO) 前執行董事

暨首席經濟學家   　　一個及時、且令人興奮的新社會契約提案。書中的每一點都很值得討論。裡面包含許多挑釁的極端論點，以及一些重大財政問題的明智解決方案 ──《柯克斯書評》（Kirkus Reviews）

隨機森林決策樹應用於股價預測-以營建類股為例

為了解決美股選股器的問題，作者李享駿 這樣論述：

隨著目前人工智慧技術及網路的發達，資訊的便利，股市投資人資訊的取得也就更為的快速，在過去時都是經由報紙、新聞、證卷投顧，甚至是小道消息，但是這時代已經過去了，隨者5G和AI人工智慧還有大數據的技術擁有更快速及更多的資訊的同時，在股市上的操作及方法就勢必要做出一些改變，要能夠理解數據訊息、判斷數據已經是個新的趨勢了，而世界上每一個股市投資人都是很期望著能夠精準的預測股市未來的走勢，以達到造成更多的財富，甚至是達到人人都夢想的財富自由，但預測結果至今卻都無功而返，只能試圖透過消息在股市市場上低買高賣，但消息都輾轉他人之手，股市投資人終究將成為最後一隻白老鼠，而在近幾年市場轉變成數據分析，透過過去

的資料找尋蛛絲馬跡，或是相似之處，而不是透過小道內線消息來選股，但如何使龐大的數據幫助我們做判斷及預測也將是一大難題。人工智慧中隨機森林決策樹是著名演算法，而在近年陸陸續續被廣泛使用，以少數至大數據資料便能產生規則進行判斷及預測，在股市投資人對於股市的瞬息萬變，在硬體規格達到一定條件下人工智慧加決策樹能快速並且不斷的做學習反映修正錯誤再預測，達成大約準確預測的目的，本研究使用人工智慧決策樹來預測建材營造類股未來股價的走勢，但會因為硬體規格的等級去影響誤差值的準確度，經過本研究中使用VBA設計智慧蒐集各股的所有資料，再來使用這些資料嘗試設計股市預測模型，使股市預測模型形成為一個資料庫，把過去股市

漲跌情形包含其中，能夠適時並且可以很靈活的改變交易策略來達到更好的獲利。