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趨勢 強弱指標的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉承彥,郭永舜寫的 Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧 和劉承彥的 Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。
銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅所指導 尤茜的 運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策 （2021），提出趨勢 強弱指標關鍵因素是什麼，來自於倒傳遞類神經網路、風險值、技術指標、新興市場ETF。
而第二篇論文銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅所指導 鮑葳妮的 運用隨機森林模型及技術指標建立臺灣50ETF的買賣策略 （2021），提出因為有 隨機森林、台灣50ETF、技術指標、風險值的重點而找出了 趨勢 強弱指標的解答。
Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧
為了解決趨勢 強弱指標 的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：
無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節
息息相關。 要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 【精采內容】 ✪金融資料的取得 ✪技術指標的介紹及計算 ✪K線型態的圖片說明 ✪金融圖表的繪製 ✪交易績效的介紹及計算
✪交易訊號漲跌的統計模組 【目標讀者】 ✪想要學習Python來進行程式交易者 ✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 ✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 ✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 ✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機
趨勢 強弱指標進入發燒排行的影片
達飛凍漲是利多？傻瓜，貨櫃三雄重點是籌碼太亂！中鋼一人獨扮鋼鐵人！化工小族群鴨子划水爆大量！矽智財靠力旺帶頭衝，漲完了嗎？2021/09/14【老王不只三分鐘】
06:21 道瓊昨天反彈站回前低，不過美股四大指數除了費半之外，好像都很弱勢耶？
13:21 港股還是一樣在這裡震盪，還要再講嗎？
18:11 為什麼台股最近成交量都上不來，是沒人要玩台股了嗎？
27:07 昨天很強的鋼鐵族群，今天又都軟趴趴，鋼鐵股不是都要硬邦邦嗎？
37:55 好像有一個類股鴨子划水逆勢強，化工化學是在漲什麼？
47:26 IC設計好像只有矽智財比較強，高速傳輸USB4.0概念也弱了，IC設計是強弱分歧嗎？
57:03 周末傳出達飛與赫伯羅德兩家歐洲航商宣布凍漲即期運價，這對貨櫃航運是利多還是利空啊？
本集談及個股有以下：2002中鋼、2014中鴻、2027大成鋼、2023燁輝、2010春源、1727中華化、4711永純、4702中美實、1711永光、4722國精化、1717長興、4714永捷、8227巨有科技、3529力旺、3661世芯-KY、3443創意、3035智原、6643M31、2603長榮、2609陽明、2615萬海
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※王倚隆（老王）為浦惠證券投顧分析師，本影片僅為心得分享且不收費，本資料僅提供參考，投資時應審慎評估！不對非特定人推薦買賣任何指數或股票買賣點位，投資請務必獨立思考操作，任何損失概與本頻道、本公司、本人無責。※
運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策
為了解決趨勢 強弱指標 的問題，作者尤茜 這樣論述：
在投資國際化的環境下，有許多商品可供選擇，新興國家的逐漸發展以及ETF分散投資標的之特性，新興市場ETF為有潛力的市場。本文以Vanguard VWO、SPDR EWX 及 iShare FM之前一日收盤價為研究對象，研究期間為2012年10月1日至2021年10月1日，資料來源為 Yahoo Finance 資料庫，運用類神經網路搭配技術指標與專家訊號進行對比，應用R-Studio軟體進行分析，使用技術指標包含移動平均線(MA)、隨機指標(KD)、相對強弱指標(RSI)、趨向指標(DMI)、風險值(VaR)等不同短中長期之技術指標以建立買賣策略。為求模型適合之參數而進行靈敏度分析，其神經元
與隱藏層數以一個隱藏層6個神經元有較高準確度與較低總誤差、學習速率增加其準確度有下降的趨勢、賣點的誤差值不適合設為0.005且以logistic為適合的活化函數 ; 實驗結果為其三檔新興市場ETF的VWO以及FM有模擬出較適合之倒傳遞類神經模型，其預測報酬分別為309%及229%，有超過專家報酬402%與418%的一半 ; 在17項變數重要度的分析結果中，以過程中皆呈現正面影響為重要之指標，其買賣點共同顯示成交量為重要的指標，而個別適合的技術指標以買點為RSI6、RSI24、DMI14，賣點為MA60、KD是重要的技術指標參數。
Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧
為了解決趨勢 強弱指標 的問題，作者劉承彥 這樣論述：
無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。 對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？ 有鑑於此，
本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！ 本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 【精采內容】 ✪金融大數據資料的取得 ✪網路爬蟲的實戰演練 ✪ETF的詳細介紹 ✪建構完整的回測系統 ✪經典交易策略建構 ✪股權分散策略建構 ✪三大法人策略建構 ✪融資融
券策略建構 ✪月營收交易策略建構 ✪一籃子股票回測方法 【目標讀者】 ✪想要學習Python來進行程式交易者 ✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 ✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 ✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢 運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標 ✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼 ✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略
運用隨機森林模型及技術指標建立臺灣50ETF的買賣策略
為了解決趨勢 強弱指標 的問題，作者鮑葳妮 這樣論述：
本研究運用隨機森林法以及22個短中長期技術指標(KD、MA、RSI、MFI、風險值)建構台灣50ETF的買賣策略，研究期間為2006年5月8日至2016年1月21日，共2414筆資料；資料來源為台灣經濟新報資料庫（Taiwan Economic Journal，TEJ）。本研究比對類神經網路、支持向量機、隨機森林及專家判斷等方法之買賣策略差異，並以混淆矩陣、成交矩陣及報酬率作為評估買賣策略優劣之依據。靈敏度分析考慮投入本金、每次買賣金額或資金比例上限、訓練集比例與隨機森林各項參數(建構的模型數量、樣本大小、最大節點數、最小子節點大小)，嘗試獲得隨機森林買賣策略的最佳參數。混淆矩陣的精確率與準
確率績效高低表現為，類神經網路>支持向量機>隨機森林，報酬率的高低排序為，類神經網路(477%)>支持向量機(471%)>專家判斷(462%)>隨機森林(422%)>買進持有(29%)，以隨機森林法建構元大台灣50的買賣策略，實際買賣點差異中，隨機森林所制定的買賣點會提早於專家1至2天，因此具有先行指標之優勢。重要性最高的前三個技術指標，買點為收盤價、成交量及MA20；賣點為MFI9、成交量及K9。變數至少保留16項(73%)以上，可以維持良好的報酬率。