隔日沖選股條件的問題，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

運用基本面、技術面及籌碼面建構台股深度學習交易策略

為了解決隔日沖選股條件的問題，作者陳子軒 這樣論述：

股票分析方法可分為三大面向：基本、技術以及籌碼分析。市場上三大分析方法皆有其支持者，基本面支持者相信股價終將回歸合理價值；技術面支持者認為 股價走勢能即時反應當前股票狀況，並相信歷史會不斷重演；籌碼面支持者認為對市場有影響力的交易人才是影響股價走勢的主因。本研究認為結合三大面向分析方法應能達到相輔相成的效果，透過三大分析確認買進訊號，不僅有助於提升策略績效，亦能強化投資人對於策略的信心。此交易策略使用深度學習模型，以財報資訊做為訓練資料，於每季進行基本面選股，挑出預期下一季表現強勢的股票，以此為股票池，當技術與籌碼分析發出買進賣出訊號時，才執行買進賣出，技術面的訊號設計由經典的均線指標所構成

，而籌碼面的訊號則由投信買賣超經過處理後設計而成，因本研究認為投信相較於外資、自營商的操作動機最為單純。實證結果顯示，深度學習結合基本面之模型經過47期的滾動樣本測試，強弱勢依分數高低各選出500檔股票，每季的強弱勢平均報酬差距有3.67%，隨著分數越高減去越低的組合，50檔每季的強弱勢平均報酬差距能夠達到6.93%，顯示此模型能夠有效且穩定分辨強弱勢股票；技術與籌碼擇時策略的部分，在技術面條件不變下，不論是平均單筆交易或是模擬基金的績效，投信買賣指標之績效皆優於外資及自營商的買賣指標；最後結合兩策略，約十年的回測期間下，年化報酬可達26.86%，夏普值1.13，皆優於結合前策略的績效，實屬表

現良好之交易策略，此結果驗證了本研究欲傳達之理念：1. 三大分析皆有其價值，適當結合能達相輔相成的效果，亦能強化投資人執行策略之信心2. 深度學習對於現今而言雖屬黑盒子，但其確實能有效運用於交易策略上在穩健性測試的部分，透過多輪的訓練，此策略之深度學習選股模型的績效表現並無太大的落差；而投信買賣指標的參數敏感度測試結果顯示，除了過高和過低的參數外，其餘參數和績效具有正向關係，顯示此擇時進出策略具備相當程度之穩定性，整體而言，本策略之參考價值獲得進一步的提升。