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中華科技大學 電子工程研究所碩士班 李昆益所指導 李日照的 利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型 (2020),提出股票分析軟體ptt關鍵因素是什麼,來自於Python、巨量資料、網路爬蟲。

而第二篇論文國立高雄科技大學 金融系 朱芳妮、洪志興所指導 高嘉璘的 社群情緒對台灣房地產市場之影響與關聯性研究 (2020),提出因為有 社群媒體、房地產市場、情緒分析、公眾輿論、OpView的重點而找出了 股票分析軟體ptt的解答。

最後網站樂活五線譜則補充:股票 名稱或代碼(外國股票直接輸入代碼) * · 觀察日期(預設今日)* · 計算期間(預設3.5年)*.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了股票分析軟體ptt,大家也想知道這些:

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0:00前言
各位知道其實選擇權也可以合成期貨嗎
而且概念十分簡單易懂

0:15買進組合式期貨
使用時機:
看多指數時(與做多小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
要注意,選擇權一點50,跟小台一樣
而大台是一點200

2:18賣出組合式期貨
使用時機:
看空指數時(與做空小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做空小台 = 買進賣權 + 賣出買權

3:24情境模擬
因上漲買進買權,行情也真的往上衝了一段之後:
預期接下來要進入盤整,為了抵銷掉時間價值流逝,所以做賣方
若買進買權+賣出賣權,會組合成小台多單
這樣的好處,如果接下來漲勢停下,不會獲利回吐
因為買進買權損失的時間價值,在賣出賣權這邊會補回來
也就是說,你仍能保有看多的權利,又不會受到時間價值的侵蝕

複習一下:
若買進買權+賣出買權,會組合成看多價差或看空價差

組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權

逆向思考,先是做了一口小台多單之後:
接下來星期六有重要資訊要公布(例如利率),避免出意外所以買進賣權保護
組合方法:

做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
買進賣權 = + 買進賣權
-------------------------------------------
做多小台 + 買進賣權 = 買進買權

知道這樣的公式之後
如果以後你的部位有需要做什麼調整
大概心裡也會有個底知道自己的部位大概是長怎樣

10:07你有概念了!
請大家自己實際開軟體動手組一次看看
舉例來說
小明做了雙賣,想要用一口小台空單避險
那麼他的整體部位會是甚麼呢?

雙賣 = SP + SC
小台空單 = BP + SC
-------------------------------
雙賣 + 小台空單 = 2SC

那今天是先簡單介紹這些概念
其實我們都還沒有把履約價加進來討論
例如我的合成期貨如果做在同個履約價是長得像小台
那如果我做不同履約價,會長怎樣?
而這樣的策略也有他們的名詞
叫做逆轉與轉換
不過我覺得這些名詞的東西,不是那麼重要啦
總之他們都是性質接近的東西

13:05總結
一般情況下,其實不太會沒事去用選擇權合成期貨
畢竟想做期貨就直接下單做期貨就好了嘛
因此他比較常會用到的情境是拿來做收尾

另外也有一種情況會用到
就是如果有套利空間的話
但是這種情況通常不常發生
可能會發生的情況大概是突然的快市,使兩邊市場價格出現落差
另外一種就是交易量不大,因流動性的關係導致價格出現落差
但就算上述條件發生,還要考量到你自身的條件:

1.你的手續費是否夠低
2.你的電腦設備與網路是否夠好
3.需要寫程式去抓這種機會,不太可能用人工手動的方式去找套利機會

說完以上條件,你會發現
符合這種條件的就是券商
這也是為什麼券商可以當造市者的原因之一



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利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型

為了解決股票分析軟體ptt的問題,作者李日照 這樣論述:

摘 要台股實施逐筆交易制度,撮合機制變快,市場上交易節奏也加快,投資者很難以人力追蹤多檔股票行情並即時做出交易策略判斷。目前針對股票交易設計的回測或量化系統操盤軟體,大多需要支付費用且有其侷限性,無法適用於各種投資策略。本研究針對金融股十四檔股票,利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型,透過模型導出之技術指標圖,分析預測股價未來走勢。。本研究使用Google Colaboratory環境,利用requests套件於網路爬取2021年1月22日至2021年6月12日之十四檔金融股股價資料,並導入pandas與numpy套件進行巨量資料整理分析,再應用Ta-Lib套件計算成交量

(VOL)、隨機指標(KD)、平滑異同移動平均線指標(MACD)及相對強弱指標(RSI),最後使用 Matplotlib套件導出股價走勢圖表,分析圖表意義。研究發現大多數金融股均齊漲齊跌變化大同小異,針對個股,漲勢較為淩厲,且量能較大的有富邦金控、國泰金控、兆豐金控等三檔股票。本研究利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型,可透過不同的參數設定,產生不同變化之股票技術分析圖表,讓投資者或研究者藉由此探勘模型驗證自己的策略是否擁有良好的損益,作為投資者或研究者股票選擇交易決策之參考。關鍵詞:Python、巨量資料、網路爬蟲

社群情緒對台灣房地產市場之影響與關聯性研究

為了解決股票分析軟體ptt的問題,作者高嘉璘 這樣論述:

透過社群網路搜尋人們的看法評價作為一項參考,已成為現代人做決策時不可或缺的一部份,過去的研究也證實,除了基本面影響市場價格之外,情緒也是影響市場的重要因素。為了了解社群對於房市之影響性,本研究使用OpView社群口碑資料庫抓取2016年至2020年有關房地產市場之社群情緒貼文,建構社群情緒聲量指標,以房價指數、房屋交易量、房屋流通天數、房屋議價空間作為房地產交易資訊,並加入總體經濟變數進行實證分析。 實證結果顯示Facebook社群總情緒聲量對於房價呈現顯著的影響性,區分情緒後,則對房價、交易量呈現顯著的影響,而PTT之社群情緒聲量之影響則較不顯著,僅PTT正面情緒聲量對房屋議

價空間具有顯著的影響。考量落後期對於模型的影響力後,亦發現前期之情緒聲量對於當期的房地產交易資訊具有不同程度的影響力。因果關係檢定上,社群聲量對於房地產交易資訊皆具有不同程度的因果關係。 研究證實社群媒體對於市場具有一定程度的影響力,可以捕捉基本面的不足,透過觀察社群,能使市場參與者掌握市場概況並有助於施政者對房市政策之擬定。