股票這個價位要不要買論文書籍站
遠期期貨保證金的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊
遠期期貨保證金的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦金鐵英,金鐵珊寫的 期貨與選擇權：衍生性金融商品(三版) 和黃正傳的 高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自新陸書局 和深智數位所出版 。
國立中山大學 財務管理學系研究所 劉德明所指導 傅怡姍的 資金控管對盤中套利的限制-以0206期權事件為例 （2019），提出遠期期貨保證金關鍵因素是什麼，來自於套利策略、資金控管、套利限制、傳統保證金、SPAN保證金。
而第二篇論文國立臺北科技大學 電機工程系 王永鐘所指導 呂浩宇的 基於決策樹之外匯預測系統 （2018），提出因為有 決策樹、外匯、自動交易的重點而找出了 遠期期貨保證金的解答。
期貨與選擇權：衍生性金融商品(三版)
為了解決遠期期貨保證金 的問題，作者金鐵英,金鐵珊 這樣論述：
本書的寫作目的，是定位在為私立大學及科技大學，提供良好的上課教材。本書具有下列特色： 一、台灣的市場，台灣的商品 目前市面上的原文教科書以美國市場為主。而美國的市場與商品，跟台灣的市場與商品差別很大！這對於台灣大學生和財金從業人員來說，學習起來就會產生障礙，使用起來就無法學以致用。台灣的經濟社會已經今非昔比，應該有能力、有自信走出自己的康莊大道。本書以台灣的市場，台灣的商品為主體。雖然台灣的金融環境目前還比不上美國，但只要我們願意一起正視，一起面對，一起解決，台灣的財金環境一定會卓然有成，成為世界的模範生。 二、長話短說，去蕪存菁 目前市面上教科書長篇大論，長達
六、七百頁者。這樣會造成ㄧ個學期教不完，以及同學買書的沉重負擔。事情是可以比較簡單的。本書擷取精華再三過濾，每個章節長話短說以求去蕪存菁。本書是希望達到，以最平價的方式用有效率的方法，來傳播學術知識的目的。 三、麻雀雖小，五臟俱全 本書本文雖然只有五百餘頁，但是麻雀雖小五臟俱全。台灣衍生性商品的工具包括：期貨、選擇權與交換。標的物包括：利率、匯率與股票。這些內容全部都被涵蓋在內，包括深度的理論與實務。同學們必須擁有中等的數學能力，加上良好的學習態度，才能夠融會貫通。 四、新資訊，新觀念，新方法 本書嶄新內容包括：說明2022年台灣上市的衍生物、彙整出股價指數的計算方法、
提出新的匯率計算觀念、提出新的債券期貨CF計算方法、提出除權除息保護的觀念、彙整出商品適用的除權除息保護機制、提出賣權提早執行的原因、求出賣權提早執行價格的方法、求出新的美式選擇權平價準則、求出新的利率交換評價公式、求出新的換匯換利評價公式、以及搭配最新全真測驗題庫。
資金控管對盤中套利的限制-以0206期權事件為例
為了解決遠期期貨保證金 的問題，作者傅怡姍 這樣論述：
實務上，在使用槓桿進行交易時，資金部位會因為保證金要求而受到限制。本研究主要從風險控管及資金部位的角度去探討四種不同的選擇權策略，計算三種不同保證金並進行回朔測試（Backtesting），期望提供給欲從價格失序的期貨市場中賺取套利利潤的投資人在資金部位上的建議。 2018年2月6日模擬策略之實證結果主要有兩點：其一，在價格失序的極端市場中，若使用SPAN保證金系統，建議不同的策略放置2至3倍的原始保證金，部位持有至當日收盤有高達95%的交易未被強制平倉且獲得最大報酬。若使用策略式保證金跟傳統AB值保證金系統，除了掩護性賣權的策略建議放置2倍保證金，其他策略放置期初要求原始保證金皆可成功套
利；其二，建議流動性較差的遠期到期月份策略放置比近月到期月份還多的保證金。
高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利(第二版)
為了解決遠期期貨保證金 的問題，作者黃正傳 這樣論述：
有用的策略為什麼不自己賺？ ➢那是因為我的目的不在賺錢，人生有許多更有意義的事要做。 被說出來的策略還有用嗎？ ➢有用的。如果市場夠大，說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法，這些投資方法簡單又有用，完全不怕被人知道。Ｈ模型也是。 投資策略總是模稜兩可，不知如何執行？ ➢不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定，有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬，操作完全有公式可遵循。 數學不好，不懂投資怎麼辦？ ➢要學。本書盡力求通俗，讀者有任何困難歡迎到作者的ＦＢ粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問。 「吾未聞枉己
而正人者也，況辱己以正天下者乎？」不能面對自己，就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯，才能忠實面對自己與環境的關係，訴諸各種花俏的投資心法，不能量化統計，就是逃避卸責之道。 程式交易的殿堂無比深遂，期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步，並展示切實獲利的方法，照亮前方的康莊大道。
基於決策樹之外匯預測系統
為了解決遠期期貨保證金 的問題，作者呂浩宇 這樣論述：
由於外匯市場位處世界各地，外匯買賣在上班日須24小時不停歇的交易。外匯市場交易之種類眾多，如即期、遠期之買賣，以及期貨、保證金之不同交易手法，促成龐大的交易量與金額，因此外匯買賣需藉助資訊系統得以完善。鑑於近幾年來對於資料科學的重視，各種機器學習分析工具引起重視。本論文採用決策樹進行三種外匯指標之預測，分別是漲、跌及持平，以提供投資人執行交易的評估及參考。本論文透過Yahoo Financial網站爬取外匯的開盤、收盤等價格資料，並同步計算相關技術指標，例如：相對強弱指標(RSI)、隨機慢步指數(STC)、移動平均線(MA)等，並分析其特性。之後進行資料預處理，輸入決策樹以進行訓練，找出最佳
之預測結果。為驗證預測方法之可行性，本論文也研發虛擬交易系統，經由預測之結果，虛擬外匯的買賣，直接以報酬率評測系統之成效。M1時間區間最高在半個月內達到3%的報酬率、H1時間區間於7個月的時間最高達到6%、D1時間區間則在6年多的時間達到近80%的報酬率。