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2023證券投資與財務分析：名師攻略詳盡解析(證券商業務員)

為了解決股票 技術指標 推薦的問題，作者王志成 這樣論述：

　　◎章節架構分明，掌握重點So Easy！ 　　◎系統化試題歸納，高手過招有效率！ 　　◎名師攻略詳盡解析，輕鬆考照拿高分！   　　近年來金融證照的考試頗為熱門，除了執行業務的要求外，大專院校商學系的學生也被要求畢業前需考取金融證照當畢業門檻，甚至非商學系的學生也以考取金融證照作為外部的有效認證。金融證照種類繁多其中以證券業的證照最具代表性。證券業的證照是目前從事證券、銀行與保險行業者所要求的執業資格條件，而以證券考照難度做區分；證券分析人員（證券分析師）較難，高級營業員（高業）次之，最後是投信投顧業務員、普通業務員（普業），所謂的難度只是出題範圍較廣泛讓考生不知如何準備起。這也是老師

編寫這本書的動機，如何讓考生在最短的時間裡考取高業證照，同時為後續的職涯奠定最紮實的專業能力。   　　本書的使用方法   　　為建立完整的學習架構請按本書的章節順序，從每一章的第一個「重點」予以理解，接著馬上閱讀該「重點」所對應的題目出處「高手過招」，就是課文重點熟讀立即看題目型態，千萬不要看完一章再一起做該章題目。看一次可能會比較辛苦，第二次閱讀就可以把較易弄錯的題目予以標示，考試前幾天只要閱讀有標示的主題與題目即可。   　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時

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冷門價值型股票長期投資績效之研究

為了解決股票 技術指標 推薦的問題，作者張瑛琪 這樣論述：

本研究探討修正冷門造市選股策略擇出的投資組合是否優於大盤的報酬率。大盤報酬率以台灣50和冷門造市選股策略為比較組；實證期間為2010年至2021年，希冀透過回測實證讓擇股策略更加的確立。本研究運用公司財報中六項指標進行擇股，毛利率、營利率、每股盈餘、股息配發率、自由現金流、本益成長比等資料。實證結果發現，經XQ全球贏家回測資料為：總交易次數較原造市條件減少1094次，勝率提升14.93 %，總報酬率更提升561.38 %，年化報酬率提升8.6 %；而相同時段台灣50報酬率273.04 %，績效亦優於台灣50為581.78 %。經由實證回測結果，可以得知修正後的冷門價值選股策略擇出的投資組合「

優於」台灣50及原金管會冷門造市選股策略的報酬率。

股市小白の第一本技術分析教科書 我用趨勢交易法，三年賺到2,000萬!

為了解決股票 技術指標 推薦的問題，作者郭浩 這樣論述：

　　★    著作暢銷20萬冊 　　★    頂尖操盤手實戰筆記完整公開 　　為何你總是「太早下車」、「被主力甩轎」……賺得比別人少， 　　16堂課教你看懂波段規律，學會中長線獲利SOP。 　　◎    訣竅：用獨門的「趨勢交易法」，把勝率提升至100%！ 　　作者為專業操盤手，本書傳授他獨有的「趨勢交易法」，告訴你在股價走勢的三個階段中，分別該怎麼操作。例如在上升趨勢中如何賺到暴利？若是不得已在下降趨勢中，又該怎麼把損失降到最低？ 　　工具是利用技術分析圖形，圖形能把複雜的因素簡化，過濾掉投資人不理性的一面，使操作科學化、有紀律。 　　●下降趨勢的交易規則：用3種方法迴避風險。 　

　●橫盤趨勢的交易規則：用兩個訊號，預測出股價的「頂和底」。 　　●上升趨勢的交易規則：學會順勢借勢，遵守買入和持股的依據。 　　◎    好懂： 16堂課看懂波段的規律，寫給新手的獲利SOP 　　市面上的股票書看一本忘一本嗎？那就是你沒有選對教材，本書架構專為新手設計，系統化的編排，讓投資小白看過不忘，快速吸收高手實戰經驗。 　　●課程化設計：用8大章節、16個主題，將趨勢交易法由淺入深完整說明。 　　●「自我測驗」單元：精選3個最關鍵的問題，大方向測試對該章的理解度，不清楚趕快往前翻，釐清後觀念更正確！ 　　●「一分鐘重點複習」單元：每章最後再次複習重點，更加深記憶。 　　◎    

戰法：最強股市技術分析，3小時就能掌握股價趨勢 　　【操作心法】 　　掌握實盤中的「關鍵點」 　　借勢、取利、抓龍頭股 　　看懂主力的拉升手法 　　【3大經典 + 5大特殊買入戰法】 　　小牛回頭法：買在相對低點 　　瘋牛跨欄法：提前預測目標價 　　雙軌交易法：遵守「一買三賣」原則 　　此外，還有「黃金柱K線形態」、「凌波踏浪形態」、「白馬升天形態」……等特殊買入技法。 　　【大量實例 + 85張圖】 　　每則技術分析，都搭配圖解詳細說明，且所有案例，皆為實際的股市走勢圖，並標示出行情轉折、形態變化等關鍵點，幫助投資人快速提高經驗值！ 名人推薦 　　飆股教主　　陳弘 　　籌碼達人　　彼

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特徵縮放於深度學習股市價格預測之影響

為了解決股票 技術指標 推薦的問題，作者丁麗文 這樣論述：

　　近年來機器學習與深度學習模型在巨量資料分析和科技金融方面取得了顯著的成效。時間序列分析主要是利用歷史資料預測未來走勢，然而過去時間序列相關研究較少探討特徵縮放的影響性。本研究利用常見的技術指標，並結合不同特徵縮放及深度學習演算法進行股市價格預測分析。在實證方面利用台灣證券交易所（TWSE）的Α公司2015年到2019年實際股票資料進行驗證，並進行比較分析。綜合上述，本研究目的如下：（1）探討使用不同特徵縮放對於遞迴歸神經網路準確度影響（2）探討加入常見技術指標是否可提高遞迴歸神經網路準確度（3）驗證傳統 ΑRIMΑ 模型與遞迴歸神經網路預測準確度之比較（4）探討不同神經元數及層數對於預測

準確度之影響（5）實際採用2015-2019年Α公司實際股票資料來進行實例驗證