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選股方法ptt的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦cis寫的 主力的思維:日本神之散戶cis,發一條推特就能撼動日經指數 和萊利‧史維哲的 投資,愈被動賺愈多:向巴菲特學極簡投資法都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自樂金文化 和所出版 。

國立成功大學 高階管理碩士在職專班(EMBA) 馬瀰嘉所指導 彭季堯的 應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例 (2021),提出選股方法ptt關鍵因素是什麼,來自於機器學習、混淆矩陣、銷售漏斗。

而第二篇論文國立中山大學 金融創新產業碩士專班 黃振聰所指導 張傳銘的 新聞情緒與投資人情緒建構台股機器學習交易策略 (2020),提出因為有 投資人情緒、財經新聞、情緒分析、機器學習、股市預測的重點而找出了 選股方法ptt的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了選股方法ptt,大家也想知道這些:

主力的思維:日本神之散戶cis,發一條推特就能撼動日經指數

為了解決選股方法ptt的問題,作者cis 這樣論述:

超強話題作!預購就賣出12萬本! 出版首週即創ORICON、日本亞馬遜等書籍排行榜商業書冠軍! 他如何短短16年內將300萬本金變成230億? 日本最神操盤手、撼動日經指數的最強股市主力, 獨家傳授勝率30%,就能大賺的制勝心法!   「即使是高盛集團,也無法在交易中打敗我。」──cis   ★2005年,J-Com事件一戰成名!cis只花20秒下決定,便賺入6億日圓!   ★2013年,cis交易了價值140億美元的股票。他一個人的交易量,就占據了日本東京證券交易所全年散戶股票交易量的0.5%。他一日的最高紀錄是買賣700億日圓股票。   ★2015年黑色星期一,cis

放空日經225指數期貨大賺3400萬美元,引來《彭博新聞社》關注,盛讚「A Perfect Play」!   ★2016 年 11 月,cis 告訴關注者,他賣空了汽車安全氣囊生產商 Takata 集團的股票。消息一出,Takata 跌了 8.8%。目前 Takata 已破產。   ★2016 年 12 月,cis 稱買了 200 萬股電子電器巨頭東芝的股票,東芝股價扶搖直上。   ★2018年適逢比特幣跌價潮,他巧妙利用比特幣交易所伺服器的漏洞,趁貶值時大量買入自動停損的比特幣,動動手指就賺進一億五千萬日幣。   一擊19億,推特追蹤者超過34萬人,「散戶變主力」的傳奇人物第一本著作

!   cis的每一筆交易都帶有巨大的影響力,被日本媒體譽為「憑一己之力撼動日經平均指數的男人」。   沒有富爸爸和顯赫家世,cis如何運用「遊戲思維」,在16年內累積驚人資產、撼動日經指數?   日本最神秘的鬼才操盤手,首度出書分享其獨到的投資法則!   他給散戶的建議:   ☆持續上漲的股票就會再漲,持續下跌的股票就會再跌   「順勢操作,買進正在上漲的股票,別買正在下跌的股票。買進的股票一旦下跌就賣掉。」   ☆千萬不能在「回檔時買進」   「回檔時買進是在下跌的時候買進,所以是一種逆勢操作。追強勢股回檔是停損操作。」   ☆「攤平」是最差勁的技巧   「永不攤平,因為攤平有可

能會一路攤到破產。背後意義:進場買進,輸錢是要停損出場,而不是攤平,讓投入資金更多,承擔更大的風險。」   ☆只顧著「停利」會錯失大波段   「重點不是勝率,而是加總的損益——著重在大賺小賠,利用大賺來讓整體績效為正。」   最後cis提醒大家……   「買股票不要與市場的方向作對,而且要比任何人都更早注意到方向的變化。   我之所以能累積到現在的財富,就是因為遵守這個大原則。   每天的狀況瞬息萬變,艱困的挑戰一關接著一關,有時候一不小心就會賠得很慘。   這就是股市有趣的地方。   我不認為從事金錢交易的股市有什麼特別,只覺得確實是非常好玩的遊戲,而且是高度融合技術與偶然性、風險

、獲利的遊戲,我的手法主要是當沖,幾乎不做長期投資,從社會的觀點來看,這根本稱不上投資,純粹是一把定勝負。   我把自己面對股市時是如何思考、行動,以及如何出奇制勝的方法整理成這本書,雖然是以股票為主,其實就連對股票不是很了解的人也看得下去。不只是股票,希望各位在面對人生的各種考驗時,本書也能提供脫穎而出的參考。」 名人推薦   「99啪的財經筆記」版主 99啪   財經書作家 艾致富   暢銷財經書作家 安納金   台股籌碼專家 阿斯匹靈   專職操盤手 金湯尼   投資達人 麥克風   專職投資人 陳喬泓   K線達人 楊忠憲   專職操盤手 獨孤求敗   知名財經書作家 盧冠安  

 專職交易者 權證小哥

選股方法ptt進入發燒排行的影片

網路上有非常多的投資討論區,之前我們介紹過 Value Investors Club,台灣大家知道的還有爆料同學會、PTT 股板、各種 Line 群。不知道大家有沒有想過,在這些討論區裡面的鄉民們,到底有多少真的是鄉民,講出來很多東西,背後又有多少真實性,或是有沒有隱藏的目的呢?

今天這個影片,我們就要分享幾個機構投資人隱身討論區的例子,也提醒大家,網路上看到的消息千萬不要照單全收。

影片重點:
00:00 開場
00:29 創辦人證實基金經理人存在 VIC 網站中
00:56 Toavalue 辨認基金經理人的三種方法
02:40 Seeking Alpha 的分析品質研究
03:24 在網路上分享投資觀點的動機

📺 訂閱頻道看更多投資影片:https://www.youtube.com/channel/UCIBeH-s9UqWnWMUyqBGNqdA?sub_confirmation=1

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應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決選股方法ptt的問題,作者彭季堯 這樣論述:

經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶,代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式,因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣,也因為業務人員個性、背景、喜好不同,無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料,使用機器學習的方法進行資料分析,希望能夠在E公司B2B的商業模式下,建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷,可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配,能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料,經過資料前處理後,使

用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法,以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳,若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」,所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」,「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶

成交勝算相近。 本研究成果顯示,E公司可以採用適當的機器學習模型,在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時,第一時間識別潛在成交客戶,除幫助經理人優先投入銷售資源外,E公司更能以此成果為基礎,持續推動數位優化達成數位轉型,建立競爭對手難以模仿的數位優勢。

投資,愈被動賺愈多:向巴菲特學極簡投資法

為了解決選股方法ptt的問題,作者萊利‧史維哲 這樣論述:

  股神神諭百百種,其實學一個就夠:消極投資,往往賺最多!   學會這套方法,包你不用終日死盯螢幕,殺進殺出卻爭不到半點利;   也無須再跟隨名嘴,成天追逐那雲端上的財富。   讀完這本書,你將了解到消極投資,會造就你更多,不單單是金錢,更多的是人生。   在這套極簡投資法中,你將學會:   ‧訂定投資計畫的必要。想在投資過程中取勝,你必須有一套「系統」,也就是一套根據自身特有能力、意願,以及風險需求,決定資產如何分配的計畫。一旦計畫訂妥,寫成書面,便需要嚴格遵行。   ‧決定你能承擔多少風險,然後根據這個層次配置資產。想做出正確抉擇,你得先學會分辨兩種不同的風險類型:好風

險與壞風險。好風險才是你值得一冒的風險類型;壞風險是那種即使你冒了,也得不到補償的風險。冒險投資個別公司就是一個例子。謹慎的投資人能分清投機與投資的差異。他們只肯承擔有補償的風險。   ‧投資成本很重要。打造一個成本低、節稅效益高、資產具有全球多樣性的投資組合   ‧定期檢視投資組合,進行再平衡。維持適當的風險層次,管好你的投資組合,以讓效益最大化。   巴菲特的投資術之美,就在於它出奇簡單:只需遵循基本原則行事,並保持頭腦冷靜就行了。 名人推薦   台灣的散戶真的很認真。只是我漸漸發現,學習方向的差異,可能就是造成投資績效不一的原因。對於那些每個禮拜花十幾個小時以上研究投資

但績效卻不好的投資人來說,我衷心推薦先花幾個小時好好看看這本書。或許採行被動投資之後,不但投資能賺錢,每個禮拜更可以多出許多時間來享受美好的人生。──《商周》「小資族學理財」專欄作者 李柏鋒   大多人都以為巴菲特是一位主動選股的「模範人士」。但巴老在投資界的地位就像一位頂尖奧運級運動選手,大多投資人無法也不可能拿到像巴菲特一樣的成績。這本書詳細解釋了巴老給一般投資人的實用建議。透過指數化投資與資產配置,你的投資成果與人生經驗,往往都會更加豐碩美好。──財經作家 綠角   「花一個小時讀這本充滿智慧、明白易解的投資指南,比做什麼都值得。」──《漫步華爾街》作者伯登‧默基爾(Burton

G. Malkiel)   「如果你一直大惑不解,為什麼你的投資之路走得如此艱辛,你應該看《投資,愈被動賺愈多》。這本簡短的書,能診斷出你的毛病,開出處方。」──《投資金律》作者威廉‧伯恩斯坦(William Bernstein)   「作者善於協助投資人以明智的方式管理投資組合,他毫無疑問是這方面的專家。他的新著《投資,愈被動賺愈多》,以一種令人深省、強有力的方式,將財富管理的每一層面都結合在一起。」──《不看盤,我才賺到大錢》作者比爾‧舒希斯(Bill Schultheis) 作者簡介 萊利‧史維哲(Larry E. Swedroe)   紐約大學企管碩士,主修財務,

目前為白金漢資產管理顧問服務公司(BAM Advisor Services)董事兼研究部主任。在此之前,他曾於保誠抵押貸款公司(Prudential Home Mortgage)、花旗銀行(Citicorp)與哥倫比亞廣播公司擔任高階經理人。史維哲經常應邀在各種財經論壇上發表演說,並為CBSNews.com部落格「聰明投資」(Wise Investing)版主。 譯者簡介 譚天   台大政治系畢業。曾任《聯合報》編譯主任,《歐洲日報》編輯主任,《自由時報》副總編輯等職。現旅居加拿大,專事譯作。譯有《戈巴契夫傳》、《新媒體消費革命》、《身先士卒》、《飛堡戰記》、《新工業國》、《探訪CE

O》、《推動轉型的手》、《大事法則》等數十本書。   推薦序 學習方向,決定了投資績效優劣 前言 我為什麼寫這本書 1.想像巴菲特一樣投資嗎?先聽聽他的建議吧 積極投資vs消極投資 市場預測有價值嗎? 算計進出場時機有效果嗎? 2.想像巴菲特一樣投資嗎?先學學像他一樣思考吧 不理會消息,更不隨之起舞 看見危機,看見風險,還要看到更遠的地方 訂下計畫,嚴格遵守 3.你應該做一個積極或一個消極投資人? 該採哪種策略?讓證據來告訴你 投資人贏不了大盤的原因在於…… 積極管理,只會吃掉報酬率 4.計畫的必要:它涉及的不僅只是投資而已 財務規劃必須是一種活的文件

5.你應該冒多少風險?資產配置決定 承擔風險的能力 承擔風險的意願 把投資組合的組成分3大類 優先把錢放進稅務優惠帳戶 只承擔有補償的風險 6.怎麼建一個設計良好的投資組合 分散:跨越不同資產類別 債券有助降低風險 要玩就玩贏家遊戲 7.對投資組合的照顧與保養 適時進行再平衡 積極管理稅務問題 8.你應該聘一位理財顧問嗎? 自己理財前應自問的5個問題 選擇財務顧問時要謹守的3個標準 9.在人生遊戲中取勝 「大石塊」:你人生中最重要的事 有則故事能幫你找出答案 結語 謹慎投資的30條規則 推薦序 學習方向,決定了投資績效優劣   很多人的觀念

都是:只要我愈努力,就愈可能更接近成功一步。所以在投資上,很多人其實一直都很努力,只要有課就去上;每天看好幾份報紙;電視台的財經節目一個都不放過;每一支股票的股號倒背如流只是基本。其實有很多投資人幾乎就把腦子當成股市行情表了,你問他2498今天漲幅、股價是多少,都能馬上背給你聽。   但是這麼努力的結果,成功了嗎?無論是從身邊的例子、券商的資料或是新聞中曾經提過的統計,其實都支持一個論點:散戶在股市中輸多贏少。這麼努力,卻還是賠錢了,是真的嗎?又為什麼呢?   其實看一下台灣的富豪排行榜就知道了,沒有一個是純粹靠投資股票變有錢的,而全世界唯一最被津津樂道的特例,大概就只有巴菲特一人而已

。投資致富者少,那麼投資破產的人呢?從不時出現在社會新聞的案件就可以知道,這樣的情況不算罕見,而且就算在股市大好的時候也一樣。   是散戶不夠認真嗎?其實就我的經驗來看,台灣的散戶真的很認真。無論是我的部落格、專欄或PTT討論區,常常都有認真的投資人問我問題,我也在互相討論之中慢慢學到更多。只是我漸漸發現,學習方向的差異,可能就是造成投資績效不一的原因。   一般的投資人,會花很多的成本(無論是財務上或是時間上)在選股、擇時和找明牌。不過這些成本都是一次性的消耗品,下一次投資還得重頭來過。例如你去年才花了三天兩夜做完研究,知道今年要投資哪些公司,但是今年還得再花三天兩夜重來一次。

  然而我卻很少這麼做。身為一個財經部落客,我其實並不見得很清楚現在的指數價位在哪裡。除了一些無意中記起來的個股,許多網友問我對某家公司股票的看法,我第一件事情是先去Google一下那個股號是什麼公司。對我來說,查得到的資訊以及馬上就過時的資訊,我是沒有興趣去了解的。   不過我花在投資上面的時間並不少,大多都拿來看書、看文章。我自知無法預測行情,所以平時幾乎不交易;我的券商持股資料一列出來,很多都持有將近2,000天了。當然,我是幸運的,在金融海嘯的最低點買進,所以成果自然亮眼,不過這其實還牽涉到兩個關鍵問題:為什麼我選擇在金融海嘯的時候買?為什麼我已經賺超過一倍了還不賣?   而這

就是《投資,愈被動賺愈多》一書中提到的精華。首先,如同書中所提,指數型商品是最理想的投資工具,像是ETF或指數型共同基金,這些基金費用很低,而且追蹤指數,提供投資人跟指數很貼近的績效,而這就已經勝過大多數投資人的報酬率。   相信買過基金的投資人,一定體會過:指數漲了我的基金卻沒漲。雖說有經理人操作可能是優勢,但經理人本身的表現是好是壞卻也是最大的不確定性因素,而書中就告訴你:積極管理的基金能贏過指數的比例很低,而且根本無法事先預測。   這就是為什麼即使是被稱為股神的巴菲特,都數度推薦指數型基金,並認為什麼都不懂的投資人光是長期持有這樣的投資工具,就能夠贏過大多數投資專家的原因。為什

麼要長期持有?因為短期操作的交易成本很高,而且除非你能預測行情,不然你可能無法如願買在低點、賣在高點,反而是高買低賣而賠錢。   其次,則是資產配置。許多投資人都有一個錯誤觀念,那就是持有很多的基金,認為這樣就已經分散了風險,但其實只是增加了投資成本而已。如果同時持有20檔台股基金,那麼可以預見的是,這些基金都一起漲也一起跌。   真正的分散風險,不是持有很多標的,而是持有不一樣的標的。舉例來說,股票和債券通常一漲一跌;如果持有各半,那麼波動風險就會被抵銷了,但是長期報酬卻都能拿到。資產配置的威力就在於,讓投資組合能降低風險、提高報酬;如果加上再平衡的機制低買、高賣,報酬會更漂亮。

  本書篇幅不多,卻已將被動投資的精華交待得相當清楚。對於那些每個禮拜花十幾個小時以上研究投資但績效卻不好的投資人來說,我衷心推薦先花幾個小時好好看看這本書。或許採行被動投資之後,不但投資能賺錢,每個禮拜更可以多出許多時間來享受美好的人生。 《商周》「小資族學理財」專欄作者 李柏鋒 第三章 你應該做一個積極或一個消極投資人? 有關投資有兩個相互衝突的理論。傳統智慧是,市場效率不佳,資產價格不斷遭市場錯估。如果事實果真如此,精明而肯下苦功的人,能找出遭市場低估或高估的股票,買進遭低估的,避開(甚至放空)遭高估的,從中賺錢。他們會這麼想:「英特爾(Intel)一股只要20塊,我們應該大量買進

,因為它事實上要值30塊。」也或許他們會說:「不能買,因為它其實只值10塊。」這是所謂選股術(art of stock selection)。此外,如果市場錯估資產,精明的人還可以算計市場時機:在猛牛即將入市時,搶先加碼投注股市;在惡熊即將出洞以前,先一步減碼,從股市撤資。這是所謂市場時機術(art of market timing)。兩者加在一起,就是積極管理之術。 與它衝突的另一理論,認為市場是有效率的。因此,證券價格是對資產最正確的估價。如果市場有效率,一切超越市場的運作都極可能徒勞無功,特別是在計入開支以後,這麼做更加划不來。這並不表示投資人不可能擊敗市場。我們認為,既然投入這種運作的

專業人士數以萬計(個別散戶人數更不下千百萬),就算以長期表現而論,也總會有人靠運氣賺錢。該採哪種策略?讓證據來告訴你 為了盡可能實現財務目標,你需要決定哪一種理論與策略最明智。問題是,怎麼知道最明智的是積極、還是消極策略。在我們人生旅途中,金錢(不是金錢本身,而是金錢為我們帶來的東西)或許是僅次於家庭與身體健康之後、第三個最重要的事,但儘管事實如此,我們的教育體系卻完全沒有為投資人帶來任何知識、幫他們解決這個「積極還是消極」的問題。除非你是主修財務的企管碩士,你很可能連一堂資本市場理論的課也沒有上過。 此外,或從華爾街或從財經媒體,你還很可能得到偏差的答覆。華爾街慫恿你玩積極投資的遊戲,因為這

樣他們才能向你抽取高額的管理費用,才能在你買賣的時候抽佣金,才能靠買賣價差(bid-offer spread)賺錢。財經媒體也慫恿你「加進來」。

新聞情緒與投資人情緒建構台股機器學習交易策略

為了解決選股方法ptt的問題,作者張傳銘 這樣論述:

投資人在股票市場總是尋求新的方式尋找獲利機會,並且使用不同指標與因子建構交易策略,而投資人主要在建構交易策略時,會朝著技術面、基本面、籌碼面以及消息面來做為策略的依據,而本研究主要建立在籌碼面投資人情緒與消息面新聞情緒的策略研究。 將Anue鉅亨網2013/01/02至2019/12/31共7年的臺灣股市新聞蒐集,挑選出新聞內文有提到五十檔股票標的的新聞,並以年的方式做為切割,隨機篩選50%的新聞,以人為的方式,進行情緒標籤,分成「正面」、「負面」、「中立」。接著使用臉書所開發的fastText文本分類模型,訓練及預測2014年至2019共6年全部新聞的新聞情緒。 另一方面使用投

資人情緒特徵,輸入XGBoost演算法模型訓練,預測報酬,並挑選適當的預測值與標的數目,作為進場依據的原始交易策略。再探討運用文本分類模型所建置的新聞情緒加入特徵,成為新的情緒加強策略,是否能夠有效的提升策略績效。回測期間2015年至2019年共五年。 本研究結果顯示(一) fastText分類模型,在樣本內情緒分類上,在3-gram有最好的表現,二元模型最高有92%、三元模型有75%的準確度,而移動窗格下平均有88%及77%。(二)投資人情緒特徵所建立的交易策略以及新聞情緒的交易策略,在挑選越少標的時會有較好的報酬與績效表現,顯示模型是可以預測出實際上真的好的報酬,故可以當作選股的依據

。(三)在策略績效部分,新聞情緒的加入使得績效在5檔標的績效提升20%及10檔標的提升8%,同時要有較好的贏率與較低最大回撤。