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長庚大學 資訊工程學系 張賢宗所指導 柯沁儒的 利用LSTM神經網路和情緒分析進行短期股價預測 (2019),提出買一張台積電股票ptt關鍵因素是什麼,來自於股價預測、文字情緒分析、LSTM神經網路、BERT。

而第二篇論文國立中山大學 經濟學研究所 曾憲郎所指導 陳全旺的 投資者利用網路資訊進行臺灣證券投資報酬率分析 (2016),提出因為有 消息面、籌碼面、基本面、技術面、網路資訊的重點而找出了 買一張台積電股票ptt的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了買一張台積電股票ptt,大家也想知道這些:

公司的品格:22個案例,了解公司治理和上市櫃公司的財務陷阱

為了解決買一張台積電股票ptt的問題,作者李華驎,鄭佳綾 這樣論述:

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國夢碎,股東買單--明基 併購啟示錄   從 國巨 案談台灣的管理層收購   ★胖達人炒股事件、黑心油風波、日月光廢水汙染案...標竿企業內部藏了哪些股東不知的隱憂?   食安問題、內線交易、掏空公司、金融危機...公司治理不彰,結果竟是你我必須付出代價!   22個案例,讓你看懂企業體質、守住自己的基本權益!   良好的公司治理是企業永續發展及健全資本市場的重要基礎,但變相的公司治理、法律規範與金融機構,已形成共犯結構,嚴重影響台灣人民財富自由及資訊透明的權益!   專業財經部落格「RusRule」格主 Rus 針對五年來台灣上市櫃公司重要議題,以公司治理角度切入,透過不同面

向的分析,引領讀者深入淺出了解公司治理對投資人和經營者的重要性。   ★台灣人應該關心的代表性案例!投資人最想問的關鍵問題!深入淺出精采解說!   為什麼上市櫃公司喜歡把旗下金雞母分割上市?   企業分割,小股東任人宰割?   為什麼台灣內線交易很少被定罪?   上市櫃公司董事長會因為經營績效不佳下台嗎?   是慈善公益還是在慷股東之慨?   如何掏空一家公司?   政治利益與股東利益,孰者為重?   如何強化企業誠信經營,減少可能的違規或不法?   〈Rus的真心告白.台灣人應該看見的真相〉   在本書寫作將近完成時,台灣正被食品安全問題弄得人心惶惶。   整件

事最早始於一個香港觀光客無心揭露了知名麵包店胖達人使用人工香料問題,而後另一家食用米大廠山水米,被抓到混用進口米,欺騙消費者為本地米。   最後胖達人被「重罰」18萬元,而山水米則是被「怒罰」了20萬元。而且見鬼的是,這時大家才知道,原來同樣的事山水米在過去兩年被抓了18次,更見鬼的是,原來台灣最大的包裝米公司中興米過去兩年被抓了19次。   這代表著什麼?我們的稽查人員非常認真?還是我們的罰則太輕?   讓我推敲一下,如果胖達人這件事發生在美國,會有什麼結果?   首先,在衛生部門介入調查後如果確定屬實,會開出一張具有懲罰性金額的罰單,接下來大家會在電視上看到一堆律師告訴你:只要

你曾經買過這家公司產品而有身體不適現象,請與他們連絡,他們會免費幫你打官司。再接下來的結果不意外,這家公司會有打不完的官司,公司就算沒倒閉也會因而要付出驚人的代價,這就是美國著名的消費者集體訴訟!   很多人說美國人的亂訟造成了社會無謂的成本,可是我反問你,如果一家公司造假被抓包的結果是公司重傷或是倒閉,連帶老闆身敗名裂,台灣還有幾家公司膽敢欺騙消費者?更不要講兩年被抓20次還是18次這種笑話!   這件事告訴大家的不只是公司治理問題,而是今天台灣所有的問題都在此。 各界推薦   輔仁大學管理學院院長 李天行   深入探討台灣上市櫃公司財務陷阱,幫助投資人趨吉避凶的最佳專業著

作。 ──總幹事黃國華(作家)   自然人有人格,法人也有人格;自然人有品格,法人也有品格。自然人的品格不消說,法人的品格也不難懂。   公司法以董事長為公司代表人,因此法人的品格看董事長/會的管(治)理風格也就不言而喻了。   本書篇篇精采的案例與問題解答,在在說明真相只有一個:   有好品格的公司雖未必能讓你投資增值開心,但絕對能讓你的投資保值安心。   俏皮的說,詳讀本書內容,雖未必能讓您迎向大富大貴,但絕對能讓您避開大災大難! ──唐樹萬(中華策略管理會計學會理事長)

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0:00 今天我們要來介紹如何用選擇權的價差策略
來達到長期穩定獲利的方法

1:28 為什麼要做價差
a.已知最大風險,不會因為黑天鵝而被抬出場
期貨有可能會因為跳空,而出現無法預期的虧損
甚至不用談到跳空,有的時候你可能只是去忙一下
回來一看卻發現,怎麼豬羊變色了

但是垂直價差策略在你一開始建立好的時候
就已經知道最大虧損最大獲利是多少
以及損益兩平點在什麼位置
你可以抱著價差安心上班,安心睡覺
但如果是做期貨,你可能就三不五時會想要打開來看現在指數在哪

b.比起期貨,選擇權價差更能增加你的勝率
撇開技術分析不談(因為要談的話其實對期貨對選擇權都是同樣的影響)
期貨在進場之後,上漲下跌機率其實就50%50%
但是價差可以透過履約價的調整,來增加你的勝率
舉例來說,指數17000
期貨多單進場之後,就是以此為分水嶺,上漲賺錢下跌賠錢
但選擇權價差可以選
例如我作16800-16900看多價差,我會有一百點空間
結算在16900之上我都是獲利的

也就是說即使指數是下跌,但我最後也是獲利的
當然這個不能下跌太多啦,下跌太多跌破我看多價差做的履約價的話也還是會受傷的

當然,有一好沒兩好
選擇權也不是萬能的
如果我們要選擇更高勝率的履約價,最大獲利就會降低
反之,如果我們想要最大獲利高一些,勝率也就會低一些
(例如現在指數在17000,我想做多,
選擇16900這個履約價去做看多價差,我會有比較好的獲利,但勝率低
選擇16800這個履約價去做看多價差,獲利會比較差,但勝率高)

不過我這邊想要跟大家分享一個觀念
你先求穩,再求多(先求有,再求好)
意思是如果你要做的話我會建議你先做勝率高的組合
雖然他最大獲利低,但你積少成多慢慢累積資金
後面慢慢增加你做的組數,整體獲利也會往上升

c.保證金比期貨低,可有效運用你的資金
小台的保證金要四萬多
但我們選擇權做價差,一組的保證金最低只要2500
因為他的保證金計算方式是用兩個不同的履約價之間的差去乘以50元
也就是說如果我今天做一組16850跟16900的價差
那我的保證金就要(16900-16850)*50=2500

不過通常我建議去做100點價差的組合,所以保證金要5000元
再高一點的150點價差或200點價差也可以,但相對來說保證金就會變貴
如果需要的保證金太高,小資族要去操作的話會比較難受一點
這樣對你後續部位的調整可能會比較沒有彈性空間

7:32 如何做價差
a.他其實就像是替賣方部位加一個保險
舉例來說,今天我認為指數不會跌破16900
那我就會在履約價16900的位置賣出賣權(不認為會下跌)
但畢竟沒有人能夠準確預測未來
如果接下來跌破16900,我會有很大的風險
所以我在16900之下的履約價加買一個賣權
例如我在16800這個履約價買進賣權
那麼當指數下跌的時候
這個16800買進賣權的部位會獲利,也就會幫我cover我原本的虧損
以上的舉例把它們組合起來,就會變成是一個看多價差

b.看多價差與看空價差的組法
那其實你要組看多價差或看空價差呀,用買權或賣權都是可行的
重點在於你做的履約價
今天如果你想做看多價差,只要你買低履約價賣高履約價
就會成為看多價差
反之,如果你買高履約價賣低履約價,就會變成看空價差

不過今天介紹的這套方法,你做價差的話
我會建議用賣權去組看多價差
用買權去組看空價差
原因是流動性的問題,我們要挑選成交量大的履約價去做
不然理論上買權還是賣權組其實是沒有差異
詳細的細節可以參考我之前寫的關於價差的文章或影片
在我的頻道裡面有一個關於選擇權策略,一系列的影片
其中有詳細介紹關於履約價對於價差策略流動性問題的部分
在這邊我們就不多贅述了

前面有提到,我會建議各位先求穩再求多
所以我會建議這種價差組合你要去做賺賠比低於1的
因為通常賺賠比低,也意味著他的勝率是比較高的
賺賠比就是最大獲利除以最大損失
通常我習慣做賺賠比0.1~0.3的組合
因為通常這樣的勝率其實蠻高的
而獲利嘛,雖然你可能會覺得一組5000元保證金只能賺幾百~一千多,感覺很少
但實際上我們把它換算成年報酬,你會發現這種東西的報酬率是高於其他投資工具的

c.要記得做複式單,或之後合併(保證金優化)
各位要記得,如果你要做這樣的策略
一開始要以複式單的形式進場

因為如果你是一個買方部位跟一個賣方部位分開下單的話
那個賣方部位會需要很多很多保證金
如果這樣的話就沒有我們一開始說的"有效運用你的資金"這個優勢

那如果你本來就是先做一口買方之後因情勢變化才多做一口賣方的話
我會建議你去把這兩口單合併成一組價差
保證金會從好幾萬變成只要幾千元,這樣能夠節省你的保證金

13:51 具體行動
以上大概介紹了一些你在做價差時需要注意的一些基本事項
那如果對於價差或者選擇權其他相關知識不瞭解的部分
可以參考我的YouTube頻道或者Blog文章
裡面有很多關於選擇權的知識補充

接下來要介紹的這個策略
是你大部分的情況下都可以使用的策略
而且做法並不難,你只需要懂均線,會看支撐壓力表
這樣其實就足夠了

指數走勢長期是多頭,在月選做看多價差
如果你要我去猜下一秒指數是漲是跌,我會跟你說我不知道
我猜中的機率大概跟丟硬幣差不多
可是如果時間拉長一點,我就可以提升我猜對的機率
為甚麼?因為股市有所謂的趨勢
當股市趨勢是處於多頭趨勢的時候,要我猜明天是漲還是跌,我會選擇猜漲
也許不是100%穩贏,但至少也是贏多輸少
反之,在空頭趨勢,要我去猜明天漲跌,那我會猜明天下跌
打開K線圖來看你就會發現,在多頭趨勢看到的是紅多綠少,對吧

因此,我們要跟著趨勢去做,因為這樣的話勝率是站在我們這邊的
除此之外,我們也可以發現股市的走勢長期來說是多頭趨勢
那我們的基本目標就出來了:
長期來看我們要做多頭價差
至於選擇權要做周選還是月選,我們要用月選來做多頭價差(周選存續時間太短)
利用均線作為基準,支撐壓力表作為輔助
所以打開K線圖,你會發現我們簡單用大家常看的5、10、20MA就能辨別趨勢
當現在是多頭排列時,股市為呈現多頭走勢
反之,變成空頭排列時,往往都是處於空頭走勢
所以我們在多頭走勢的情況之下
把我們多頭價差的履約價,建立在20MA的位置
也就完成了我們該做的事情

這邊可以看一下這三張圖
上面這張是多頭排列的樣子
下面這張是空頭排列的樣子
有的時候也有可能會出現糾結的狀況
像中間下面這張

但有時候也會遇到一個問題
就是指數可能離20MA太遠,這時候做的價差可能最大獲利太低
低到如果算上手續費跟稅,你可能還倒賠
那我們可以做一些修正
去看看當時的支撐壓力表的支撐在哪裡
並且以此作為基準去抓我們可以做的位置
下一張投影片我們來看一下支撐壓力表

支撐壓力表是一項很好用的工具,它可以幫助不會畫線抓支撐壓力的新手
找到現在市場上大家認定的支撐與壓力
解讀支撐壓力表,我們要站在賣方的角度去思考
因為賣方留倉會有壓力,但買方沒有
所以你看買權與賣權變化量最大的地方,搭配賣方角度思考
舉例來說
你看到買權是17650變化量最大,賣權17000變化量最大
搭配賣方角度思考
賣出買權在17650,表示市場上的大眾認為不會漲破17650
賣出賣權在17000,表示市場上的大眾認為不會跌破17000
那這樣我們的月選看多價差,就可以建立一個16900-17000的看多價差

這裡補充一下,雖然我們是去做月選看多價差
但支撐壓力表我們還是觀察該周的支撐壓力表,而不是該月的支撐壓力表
除非到第三個星期三

(當然,偶爾會有特別的例子,例如之前日誌影片中有提到
當兩大法人都在做買進賣權的時候,支撐壓力表的支撐其實就沒有支撐效果了https://www.youtube.com/watch?v=R2bwQXrZOPI)

偶爾會有回檔,在周選做看空價差
但股市也是有時晴有時雨
總是會有回檔下跌的時候
這時我們可以利用短均線5MA來作為判斷基準
如果指數跌破五日均線
那我們就可以在這個時候做空頭價差
履約價可以抓前面的高點作為參考基準
另外,由於我們是判斷回檔
所以不需要把這個空頭價差做在比較長期的月選
而是做在比較短期的周選
如此一來這個空頭價差就能替我們月選多頭價差沖銷方向上的風險

其實如果你對選擇權已經有接觸過的話
你應該會發現,這其實是一個變形的兀鷹
只是兀鷹策略會做在同個時間的契約裡面
又或者你也可以把它當作是時間價差或者對角價差
但上述兩者會有裸賣部位
但我們這個策略在周選與月選都是價差,風險是有保障的

26:02 總結
這裡我們就給明確定義

a.在均線多頭排列時,做這樣的策略
每個禮拜固定做一組看多價差,我推薦星期五做
而在做這樣策略期間,如果遇到空頭排列,看多價差要停損出場
(空頭排列:5MA,10MA,20MA)
如果均線糾結在一起,則暫停動作(10MA,5MA,20MA,or 20MA,5MA,10MA)

b.做月選多頭價差,位置做20MA
若獲利空間不大(指數位置離20MA太遠),參考支撐壓力表的支撐
(to新手:如果要談技術分析的話,支撐通常會是前面的低點)

c.跌破5MA,在周選做看空價差,位置選在跌破五日均線前的高點
(這裡注意,不是做在5MA喔!是做在前面的高點)

補充:
a.新手的話我建議本金5萬來做這樣的策略
雖然說你其實不需要這麼多資金,但至少你一開始輸的話
比較不會有壓力

b.逆向的月選看空價差,周選看多價差這種做法並不建議
因為空頭走勢又急又兇
這樣做可能討不到甜頭,倒不如直接做買進賣權

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利用LSTM神經網路和情緒分析進行短期股價預測

為了解決買一張台積電股票ptt的問題,作者柯沁儒 這樣論述:

股市價格的改變具有高波動性的特質,是因為影響因素眾多所導致,因此在股價預測上一直是非常複雜且具有挑戰的研究議題。但是隨著深度學習的快速發展,越來越多的模型可以用於預測股價的波動,Long Short Term Memory(LSTM)神經網路是深度學習中類神經網路的方法之一,在處理時間序列相關的任務上有顯著的成果,很適合做為股票趨勢預測的模型。由於網際網路的普及,投資人可以隨時隨地的使用行動裝置接收網路資訊,進而影響買賣決策,使股價產生變化,而新聞和PTT股票板是投資人最常用於接收股市資訊的管道,有效分析其文章內容中所隱含的情緒,有助於提升預測的準確率。本研究運用預訓練的Bidirectio

nal Encoder Representations from Transformers(BERT)模型分析新聞和PTT股票板文章的情緒特徵,之後結合股票歷史成交資訊,輸入LSTM神經網路進行股價預測。實驗結果發現加入二項情緒特徵後,均方根誤差(RMSE)可以得到平均12.05%的改善。

投資者利用網路資訊進行臺灣證券投資報酬率分析

為了解決買一張台積電股票ptt的問題,作者陳全旺 這樣論述:

隨著經濟發展,網路資訊的崛起,國人對於投資理財的行為也愈益積極,但在多元的投資商品中,證券投資交易買賣為眾多商品投資的主軸,然而不 過在網路資訊發達的時代下,證券市場充斥著 許多真與假的訊息,投資人必須更有效利用訊息來進行投資決策,所以利用網路資訊來源執行有效的投資策略成為非常重要的議題。本研究目的實為瞭解證券投資人利用網路資訊和年度報酬率之相關性,利用KMO 與Bartlett 信度分析、變異數分析以及敘述性統計進行資料分析。本研究以網路問卷為主要蒐集資料模式,利用google問卷平台開放填寫,共回收100份問卷,受訪者都是以有實際電子網路平台交易臺灣股票的投資人為研究對象。本研究結果顯示

:在人口統計變數差異分析發現:投資人年齡與部落格、財經網站資訊來源有顯著差異,每月證券交易量與部落格資訊來源有顯著差異,券商系統資訊來源與年度報酬率有顯著差異,股票的基本面與年度報酬率有顯著差異。建議券商系統可增加類似部落格圖像化設計,爭取年輕族群使用券商系統看盤,並加強股票基本面資訊,增進投資人下單意願。