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20年平穩獲利!閃過所有股災 股市操盤手的SOP：他在家上班，用這套炒股SOP，養大3個資優生小孩!

為了解決興 櫃 穿價的問題，作者陳榮華 這樣論述：

誰說股市短線投資風險大？ 作者在2000年起，成為專職的投資人！ 他沒有存股，天天殺進殺出。 但是總是可以賺到足夠的錢， 除了供給三個念資優班的小孩生活所需， 交換學生、遊學、補習也都少不了。 期間歷經多次股災，資產也不斷的累積。 他如何做到的？ 一套完整而且規則清楚的技術分析SOP罷了。   　　以一個資深操盤手的經驗，要進出股市首先要了解現在大盤的位置。是在高處不勝寒的高峰，還是在跌無可跌的谷底；是在爬坡中途，還是在下坡的當兒。   　　如果覺得大盤的後勢可為，那就挑選幾支基本面良好的標的。以以下順序選股。 　　首先，挑選K線形態有上漲跡象的個股， 　　其次，用趨勢線和均線判斷未來走向

， 　　最後，用平滑異同移動平均線（MACD）和隨機指標（KD）決定買進價位。 　　接著，如果趨勢指標（RSI）所顯示的情況，也與上述指標一致就買進。 　　買進後，如果上述指標出現反向的指示，就可以減碼或是賣出。   　　最後，在投資決策進行的過程，了解資金的走向很重要，這代表了人心的傾向。因此，有關成交量及籌碼的分析，也是分析股票不可或缺的一環。 　　 　　在經過多種技術指標的層層把關，也許一年沒有幾次進出的機會，但是打擊率超高，對平常忙於工作的上班族而言，再合適也不過。 　　 　　本書介紹以上系統提到的每一項指標，他們可以單獨運用，但是為求穩健投資。最好不要嫌煩綜合運用為佳。   本書特色

  　　完整、自成系統的技術分析指南，教讀者如何把股市當提款機 　　在股市高出低進的中短線玩家不可能只依靠一種技術分析工具。大多數人以Ｋ線及移動平均為基礎，輔以MACD、KD、 RSI，因此本書同時介紹以上5種工具，並說明成交量與籌碼的功用。讓初學者系統性的學會完整的工具。因此讀完此書，讀者就有能力把股市當提款機，在股市賺零用錢。   　　圖表說明，輔以步驟式的指南，小學生也可以學會的技術分析指南！ 　　許多讀者讀書讀得很懂，但是一到號子就不知如何下手，因此本第一章以步驟式的方法，教讀者如何選出好股票，好賣點。本書建議讀者在大盤的低檔進場，先以基本面初步篩選投資標的，然後觀察Ｋ線的指標，發現

呈上漲態勢的股票，則以移動平均線及趨勢線確認其方向及走勢。   　　接著以MACD及KD來決定買點，並以RSI做最後的確認。至於賣點，在Ｋ線出現逆轉的指標後，以MACD或是移動平均線確認下跌走勢，然後獲利了結。   　　作者獨門祕技大公開！　 　　作者長年為上市公司操盤，累積了大量的經驗，出版過《操盤18式》《100張圖學會股票當沖》等暢銷著作。   　　不影響上班族工作的操作方法 　　本書以Ｋ線的週線為基礎，操作者每天只要花幾十分鐘看盤，而且進出的次數不用很頻繁，讓上班族不至於荒廢事業的發展。   　　最顯著的指標，最保守的操作方法 　　Ｋ線的組合有上百種，本書提供準確度最高的27種詳加解釋

，讓讀者不會受過多信度不夠指標影響而頻繁進出。同樣的情況也出現在移動平均線上，本書提供作者多年的經驗，教讀者設定足夠長度的週期，不會隨著變幻莫測的線形亂舞。

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人工智慧在金融法上之運用與挑戰—以機器人投顧為主軸

為了解決興 櫃 穿價的問題，作者張詩瑀 這樣論述：

人工智慧之發展使得金融科技浪潮快速襲捲而來，破壞式創新完全顛覆了傳統金融業者之經營模式，使其面臨極大之挑戰與轉型，也考驗著各國金融市場與監理法制如何因應。在歷經2008年金融海嘯後，機器人投顧憑藉著極少人力及自動化帶來之優勢，以低門檻、中立客觀之方式為廣大消費者提供更準確、透明及優質之投資服務，卻也帶來了一些問題，諸如受託義務及合適性原則之落實、利益衝突之防免、演算法之監管、系統性風險之因應及資訊揭露義務等，此些議題皆有待解決。我國於2017年開始發展機器人投顧，2020年上半年金管會對機器人投顧實施專案檢查結果也點出現行運作上在演算法審核、市場動盪應變、KYC及合適性上之一些問題。

本論文以機器人投顧為主軸，目的透過分析我國實務運作之概況，探討除了金管會金融檢查結果外，尚有哪些潛在問題。方法上，本文從人工智慧之概念出發，藉由回顧美國、英國及歐盟實務運作情形、專家學者文獻及法制概況，了解國外運作情形，藉以做為我國之借鏡。研究發現，目前國內業者多是以自家發行或是上架之金融商品為投資標的，而引發了利益衝突之疑慮。再者，即使以ETF作為投資標的，亦有業者是否履行其受託責任之問題。其他在客戶調查與分類上，針對客戶不一致回答之應變機制，以及再平衡服務之侷限，皆為可改善之地方。 本文認為，雖許多業者均以自家發行之金融商品作為投資標的，但若業者已告知客戶相關利益衝突及控管措施後取得

客戶同意，並不會因此違反忠實義務。而針對業者以ETF作為投資標的，本文認為若業者已事先明確告知並標示出客戶日後需額外繳納之基金管理費用，應不會違反其受託人責任。在台灣，機器人投顧仍處於萌芽階段，在英美及歐盟各國多未制定專法規範之狀況下，本文也提出些許建議，希冀我國採取積極開放之態度，提升自身科技能力，朝向完善之監理法制邁進。