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這兩本書分別來自樂金文化 和先覺所出版 。

國立中山大學 金融創新產業碩士專班 黃振聰所指導 張傳銘的 新聞情緒與投資人情緒建構台股機器學習交易策略 (2020),提出股票基本面分析ptt關鍵因素是什麼,來自於投資人情緒、財經新聞、情緒分析、機器學習、股市預測。

而第二篇論文中華科技大學 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),提出因為有 Python、巨量資料、網路爬蟲的重點而找出了 股票基本面分析ptt的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了股票基本面分析ptt,大家也想知道這些:

主力的思維:日本神之散戶cis,發一條推特就能撼動日經指數

為了解決股票基本面分析ptt的問題,作者cis 這樣論述:

超強話題作!預購就賣出12萬本! 出版首週即創ORICON、日本亞馬遜等書籍排行榜商業書冠軍! 他如何短短16年內將300萬本金變成230億? 日本最神操盤手、撼動日經指數的最強股市主力, 獨家傳授勝率30%,就能大賺的制勝心法!   「即使是高盛集團,也無法在交易中打敗我。」──cis   ★2005年,J-Com事件一戰成名!cis只花20秒下決定,便賺入6億日圓!   ★2013年,cis交易了價值140億美元的股票。他一個人的交易量,就占據了日本東京證券交易所全年散戶股票交易量的0.5%。他一日的最高紀錄是買賣700億日圓股票。   ★2015年黑色星期一,cis

放空日經225指數期貨大賺3400萬美元,引來《彭博新聞社》關注,盛讚「A Perfect Play」!   ★2016 年 11 月,cis 告訴關注者,他賣空了汽車安全氣囊生產商 Takata 集團的股票。消息一出,Takata 跌了 8.8%。目前 Takata 已破產。   ★2016 年 12 月,cis 稱買了 200 萬股電子電器巨頭東芝的股票,東芝股價扶搖直上。   ★2018年適逢比特幣跌價潮,他巧妙利用比特幣交易所伺服器的漏洞,趁貶值時大量買入自動停損的比特幣,動動手指就賺進一億五千萬日幣。   一擊19億,推特追蹤者超過34萬人,「散戶變主力」的傳奇人物第一本著作

!   cis的每一筆交易都帶有巨大的影響力,被日本媒體譽為「憑一己之力撼動日經平均指數的男人」。   沒有富爸爸和顯赫家世,cis如何運用「遊戲思維」,在16年內累積驚人資產、撼動日經指數?   日本最神秘的鬼才操盤手,首度出書分享其獨到的投資法則!   他給散戶的建議:   ☆持續上漲的股票就會再漲,持續下跌的股票就會再跌   「順勢操作,買進正在上漲的股票,別買正在下跌的股票。買進的股票一旦下跌就賣掉。」   ☆千萬不能在「回檔時買進」   「回檔時買進是在下跌的時候買進,所以是一種逆勢操作。追強勢股回檔是停損操作。」   ☆「攤平」是最差勁的技巧   「永不攤平,因為攤平有可

能會一路攤到破產。背後意義:進場買進,輸錢是要停損出場,而不是攤平,讓投入資金更多,承擔更大的風險。」   ☆只顧著「停利」會錯失大波段   「重點不是勝率,而是加總的損益——著重在大賺小賠,利用大賺來讓整體績效為正。」   最後cis提醒大家……   「買股票不要與市場的方向作對,而且要比任何人都更早注意到方向的變化。   我之所以能累積到現在的財富,就是因為遵守這個大原則。   每天的狀況瞬息萬變,艱困的挑戰一關接著一關,有時候一不小心就會賠得很慘。   這就是股市有趣的地方。   我不認為從事金錢交易的股市有什麼特別,只覺得確實是非常好玩的遊戲,而且是高度融合技術與偶然性、風險

、獲利的遊戲,我的手法主要是當沖,幾乎不做長期投資,從社會的觀點來看,這根本稱不上投資,純粹是一把定勝負。   我把自己面對股市時是如何思考、行動,以及如何出奇制勝的方法整理成這本書,雖然是以股票為主,其實就連對股票不是很了解的人也看得下去。不只是股票,希望各位在面對人生的各種考驗時,本書也能提供脫穎而出的參考。」 名人推薦   「99啪的財經筆記」版主 99啪   財經書作家 艾致富   暢銷財經書作家 安納金   台股籌碼專家 阿斯匹靈   專職操盤手 金湯尼   投資達人 麥克風   專職投資人 陳喬泓   K線達人 楊忠憲   專職操盤手 獨孤求敗   知名財經書作家 盧冠安  

 專職交易者 權證小哥

股票基本面分析ptt進入發燒排行的影片

全球股市步入空頭,但在價值投資者眼中,卻是千載難逢的好時機!前PTT交易版版主麥克風,靠著自創的「二低一高」選股法,不只交出20%的年化報酬率長期打敗大盤,還在市場賺進了8位數獲利!現在他又在為下一波多頭默默做準備,讓我們一起來跟他撿便宜吧!
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本節目與來賓所推介個股無不當財務利益關係,資料僅供參考,投資人應獨立判斷,審慎評估並自負投資風險

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新聞情緒與投資人情緒建構台股機器學習交易策略

為了解決股票基本面分析ptt的問題,作者張傳銘 這樣論述:

投資人在股票市場總是尋求新的方式尋找獲利機會,並且使用不同指標與因子建構交易策略,而投資人主要在建構交易策略時,會朝著技術面、基本面、籌碼面以及消息面來做為策略的依據,而本研究主要建立在籌碼面投資人情緒與消息面新聞情緒的策略研究。 將Anue鉅亨網2013/01/02至2019/12/31共7年的臺灣股市新聞蒐集,挑選出新聞內文有提到五十檔股票標的的新聞,並以年的方式做為切割,隨機篩選50%的新聞,以人為的方式,進行情緒標籤,分成「正面」、「負面」、「中立」。接著使用臉書所開發的fastText文本分類模型,訓練及預測2014年至2019共6年全部新聞的新聞情緒。 另一方面使用投

資人情緒特徵,輸入XGBoost演算法模型訓練,預測報酬,並挑選適當的預測值與標的數目,作為進場依據的原始交易策略。再探討運用文本分類模型所建置的新聞情緒加入特徵,成為新的情緒加強策略,是否能夠有效的提升策略績效。回測期間2015年至2019年共五年。 本研究結果顯示(一) fastText分類模型,在樣本內情緒分類上,在3-gram有最好的表現,二元模型最高有92%、三元模型有75%的準確度,而移動窗格下平均有88%及77%。(二)投資人情緒特徵所建立的交易策略以及新聞情緒的交易策略,在挑選越少標的時會有較好的報酬與績效表現,顯示模型是可以預測出實際上真的好的報酬,故可以當作選股的依據

。(三)在策略績效部分,新聞情緒的加入使得績效在5檔標的績效提升20%及10檔標的提升8%,同時要有較好的贏率與較低最大回撤。

公司的品格2:從本地個案看懂台灣公司治理,拆解上市櫃公司地雷

為了解決股票基本面分析ptt的問題,作者李華驎,孔繁華 這樣論述:

博客來商業榜 No.1《公司的品格》第二集 「鄉民提問」進階版,借鏡美國實務經驗 不只「點出問題」,更從制度面解決問題   股市騙局層出不窮,卻無人負責,   台灣公司治理破了大洞,有解嗎?   投資人一定要知道的上市櫃公司怪現象!   看懂財經媒體的關鍵字、揭露上市櫃公司的黑洞、破解現行制度的盲點   財經部落格「RusRule」格主李華驎,以台灣上市櫃公司個案,從公司治理的角度,剖析漏洞百出的制度,並且援引美國的實務經驗,探討台灣該如何建立安全遊戲規則,讓投資者安心,進而吸引國際長期投資資金,以尋求穩健發展。   ◎ 你不知道的控股神器──財團法人面面觀   ◎ 怎麼了?你變了

!說好的接班呢?──不同的家族控股模式   ◎ Treat or Trick?──不給糖就搗蛋的股東會   ◎ 我就是不專業,不然要怎樣?──談威強電財報疑雲   ◎ 有關係就沒關係?──萬泰銀行掏空案   ◎ 可以讓人剛減資完又私募的嗎?──企業常見的美化財報手法   ◎ 進軍國際的黃粱一夢──歌林啟示錄   ◎ 你好胖,我好怕──基因國際的現代金錢啟示錄 各界推薦   ◎作者頗具巴菲特的視野,能將繁複的公司治理觀念化為常識性的論述,對於想一窺治理堂奧的讀者,大有助益。──陳冲(東吳大學法商講座教授、前行政院院長)   ◎投資人可藉由本書趨吉避凶、汰蕪存菁,發現真正有價值的標的公司。這

是一本培育投資人及上市櫃公司「對的基因」的好書。──唐樹萬(中華策略管理會計學會理事長)   ◎本書不僅讓讀者看清公司會做出那些沒品的行為,而且更明白指出改變的契機。健全的制度,才是市場與經濟發展的良方。──綠角(財經作家)   ◎總幹事黃國華(作家)  

利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型

為了解決股票基本面分析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