股票分析軟體的問題，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

中短期波段操作精解

為了解決股票分析軟體的問題，作者黃韋中 這樣論述：

本書特色     　　本書嘗試有別於以往的寫法，以講義模式進行撰寫，並且減少理論陳述，只針對技術現象的定義與判斷法則加以說明，因此在前四個單元，著重在實務運用法則，而在最後一個單元，再以大量的、連續的線圖說明如何以這些法則進行判斷並切入操作。此外，這本書除了認識技術面之外，還有一些金融操作的觀念要與讀者們分享。

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建構股票分析軟體：五線譜判定示範

為了解決股票分析軟體的問題，作者許聖明 這樣論述：

程式交易是決定金融投資時強而有力的工具。它被金融機構與投資者廣泛地應用在決策分析中。我們使用Microsoft Excel Visual Basic來建立一個程式交易的平台，包含股價資料的擷取與資料的分析系統。在股價資料擷取方面，我們擷取 Yahoo Finance 網站上的股價資料，並建立一個簡單的資料庫。在分析模型方面，我們使用五線譜分析法來判斷股票的購買與出售的時間點。最後，我們也實際運用這個平台來進行測試，並得到相當不錯的報酬。

主控對稱理論

為了解決股票分析軟體的問題，作者黃韋中 這樣論述：

本書特色 　　在金融市場中，技術分析的構成元素，與時間和空間有關，只是一般在探討技術分析時，大都只針對空間討論，對於時間的探討少之又少，《主控對稱理論》少數討論時間的技術分析書籍。 　　縱使如此，筆者提供的討論資訊，依然以空間(價格)為主；本書第五章，對於時間研究，總算有一個開端，希望能藉此拋磚之舉，激發投資人更多智慧火花，讓金融市場中，對於時間的研究開拓出一番新局；因此在時間對稱的運用上，不但網羅常用的時間序列看法，將《神奇T理論》轉化成適合投資人運用的實戰操作技巧，更增加了甘氏、費氏係數對於時間走勢的評估。 　　在〈型態的對稱〉，保留了《道氏型態》原本的對稱計算，增加Tony 

Plummer對於型態自然律對稱的計算觀點，最後壓軸的是〈平衡中軸的運用〉，該章是目前坊間最完整詮釋《亞當理論》。 　　筆者針對〈和諧的不完美對稱〉加強說明與演繹，將〈K線的對稱〉獨立成一章做說明，同時列出酒田K線型態能夠使用對稱計算的組合，操作者只要按圖索驥，自然就能夠在實際走勢中順利套入使用。

使用大數據技術以分析個股漲跌趨勢-以金融類股為例

為了解決股票分析軟體的問題，作者陳嘉華 這樣論述：

目前隨著資訊科技的發展和雲端運算的普及化，金融科技在近期已有了重大的發展，而全球金融機構都在金融科技的革命中動搖，許多金融科技創新企業，正依靠著新技術提供嶄新服務，而這些服務也逐漸被愈來愈多的消費者、投資者所接受。因此，本文研究金融大數據的應用。以往傳統式預測只使用內部資訊含基本面、技術面來預測個股漲、跌趨勢，現今的金融科技中除了內部資訊之外，並結合外部資訊來預測股票漲跌趨勢。內部資訊中之基本面是包含公司財務報表和盤後歷史成交資訊等資料，其技術面是包含均線等各式指標。外部資訊則包含台灣股市相關文章，亦即籌碼面。本文提出加權式預測，有系統地針對三大構面加以分析並找出權重比計算出個股漲、跌趨勢，

進而做出更準確的下周漲、跌預測。本文以台灣金融類股為例使用加權式預測來進行模擬實證，並與傳統式預測進行比較與結果分析。加權式預測是利用大數據分析之基本面、技術面、籌碼面等三構面，模擬的時間以2017年一月到九月為基準，外部資訊來源為鉅亨網、MoneyDJ，先找出內部資訊和外部資訊之初始權重比八比二，並作滾動式學習進行調整為七比三，以及預測2017年十月到2018年五月之每周漲、跌趨勢。經實證結果顯示，原傳統式預測較實際漲、跌趨勢的準確率為63.75%，內部資訊即為基本面和技術面的資料參考分析，再加入籌碼面做三構面分析之後的加權式預測較實際漲、跌趨勢的準確率為75.25%。總之，利用大數據技術之

加權式預測所計算出預測個股漲、跌參考數據，除了提高下周漲、跌預測之準確率，並可提供專家和投資人參考。