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高雄凱基證券的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦沈中華,王儷容,沈大白,劉湘國,柯瓊鳳,蕭惠元,李儀坤,蘇哲緯寫的 數位貨幣：從傳統到創新，從國際到台灣 和陳霖的 股票當沖VS無本生意都 可以從中找到所需的評價。
另外網站林俊毅×凱基證券股份有限公司高雄分公司×高雄市苓雅區中正二 ...也說明：凱基證券 股份有限公司高雄分公司負責人:林俊毅，統一編號:23638002，地址:高雄市苓雅區中正二路74號5樓、12樓部分、12樓之1，資本額:0，店家公司狀況:核准設立， ...
這兩本書分別來自五南 和奇霖所出版 。
東吳大學 經濟學系 邱永和、柯慈儀所指導 陳軒頎的 銀行、證券及保險動態併行效率評估 （2022），提出高雄凱基證券關鍵因素是什麼，來自於多元化大型金控、兩階段併行動態資料包絡分析法、視窗分析法。
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 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），提出因為有 倒傳遞類神經網路、風險值、技術指標、新興市場ETF的重點而找出了 高雄凱基證券的解答。
最後網站中國信託法人信託部-紀念品則補充：凱基證券 股代高雄分部, 1100511~1100604, 高雄市苓雅區中正二路74號12樓之1 (營業時間:9:00~16:00), (07)223-8792, 一股以上, 受託代理人. 元大證券股份有限公司股務 ...
數位貨幣：從傳統到創新，從國際到台灣
為了解決高雄凱基證券 的問題，作者沈中華,王儷容,沈大白,劉湘國,柯瓊鳳,蕭惠元,李儀坤,蘇哲緯 這樣論述：
「本書是揭開貨幣神秘面紗的好書，對貨幣的本質、形體的演變及未來的發展，都有深入淺出的説明，值得慢慢品味、仔細探究，一窺『貨幣堂奧』。」─周阿定 「名家聯合執筆，娓娓道來貨幣的前世今生，感受到諸學者的孜孜矻矻，也為沈中華教授遺願得遂，深感欣慰。」─陳沖 20世紀人類在科技發展、擴張消費與跨境旅遊的帶動下，以信用卡簽帳為主的塑膠貨幣大量使用於生活消費支付；到了近期電腦、手機等裝置的普及，以電子形式進行價值儲存的貨幣快速興起。 數位貨幣的發展趨勢與動態，是舉世注目的焦點議題之一，有別於市面上常見的貨幣理論與貨幣銀行學相關書籍，本書最大的特點是，除了
介紹一般的貨幣功能與演進歷程之外，還將現代的貨幣與支付，包括電子支付、行動支付等詳加說明。也把社區貨幣的概念、意義、思路，以及國內外的案例做了非常清楚的分析。並符合國際趨勢，除了央行數位貨幣(CBDC)之外，更涵蓋了Non-Fungible Token(NFT)，掌握了當前加密貨幣市場的最新脈動。
高雄凱基證券進入發燒排行的影片
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銀行、證券及保險動態併行效率評估
為了解決高雄凱基證券 的問題，作者陳軒頎 這樣論述：
本研究探討的是在台灣金控體系裡同時擁有銀行、證券及保險的金控公司，子公司的效率是如何影響金控本身，多元化的大型金控要如何去針對各子公司的弱項去強化，讓資源的運用更有效率。在過去的文獻中，發現擁有高效率的銀行比同行要更能抵擋金融危機，以及大型銀行較可能從規模經濟中獲益，多元經營的金控子公司可以從多元化的結構中獲得更多的收益，並且金控的子公司可以通過分擔風險以減少不良產出，這些文獻已經證實了大型且多元經營的銀行擁有比一般單純銀行更高的績效。在此前的研究缺少了保險部門的績效比較，對於以保險業為主的金控公司就顯得吃虧，本文要在這一基礎上更進一步，加入保險部門，並配合視窗分析法解決決策單元數量減少的問
題。透過同時分析金控公司底下的銀行、證券及保險子公司三個部門的績效，能夠解析金控內部這三個部門各自營運情形，結果更能貼近金融業真實情況，有利於決策管理人瞭解參考與決策。從結果中發現保險部門是這10家大型金控中較需改進的部門，但因保險業加入臺灣金融體系的時間還不夠長，盼將來的資料增加後能進行更完整更詳細的分析。
股票當沖VS無本生意
為了解決高雄凱基證券 的問題，作者陳霖 這樣論述：
本書共分為七章，第一章是針對當沖所需要的參數設定。以提高股價當沖的勝率。第二章嚴選四個重要指標以便從分鐘線找切入點。如缺口、大量、三線合一、技術指標等。可輕而易舉找到買賣點，且成功率高。第三、四、五章利用日線的線型指標與技術指標出現買賣點時，再從分線切入做多或做空當沖。共列舉了18種當沖心法如:缺口沖、均線沖、羅漢沖、乖離沖、背離沖、雙底沖、雙頭沖…等，堪稱降龍十八掌，亦稱十八羅漢陣。書中列舉約120個範例佐證當沖成功的精準度。第六章綜合線型指標與技術指標結合分線的四個切入點。再列舉約75個成功範例，讓操作當沖的勝率提升到無本生意的最高境界。第七章股市心態調整，萬法惟心
造。有好的技術更要有好的心態，很值得一窺究竟。好書一本值得收藏。
運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策
為了解決高雄凱基證券 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。