GOOGLEFINANCE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

書中字有黃金屋 股票這個價位要不要買論文書籍站 GOOGLEFINANCE

另外網站How can I get GOOGLEFINANCE to return only the historical ...也說明：I get a 2x2 array rather than just the historical price. Is there any way to chain GOOGLEFINANCE into another function that would return just the value in the ...

佛光大學 公共事務學系 張中勇所指導 林蔓楨的 新加坡國家安全戰略思維與挑戰 （2021），提出GOOGLEFINANCE關鍵因素是什麼，來自於新加坡、小國生存、大國平衡、避險、國家安全戰略。

而第二篇論文國立臺北教育大學 資訊科學系碩士班 劉遠楨所指導 王豐銓的 應用LSTM模型進行台灣股市的股價預測研究以產業龍頭股為標的 （2019），提出因為有 LSTM、股價預測、交易策略、機器學習的重點而找出了 GOOGLEFINANCE的解答。

最後網站如何让GOOGLEFINANCE仅返回股票的历史价格而不是数组？則補充：使用 = INDEX（GoogleFinance（“GOOG”，“price”，“3/3/2000”），2,2） 。也许你需要在括号之间关闭日期。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了GOOGLEFINANCE，大家也想知道這些：

GOOGLEFINANCE進入發燒排行的影片

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繼上一集分享美股如何看盤後，這次蕾咪要教大家用「Google Finance」來選美股！這是我自己使用很久的平台，可以一次觀察多種標的十分便利！而且介面也乾淨直覺，在不同標的下方也有季度財務資料、相關新聞可參考～我分享的方法比較像是基本面、財報面的分析方式，不一定適合每個人，還是要根據自身習慣來做比較好喔！希望對你們有幫助:)
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00:00大家好～這次要教大家用「Google Finance」來選美股喔！
01:03Google Finance基本名詞介紹
03:20季度財務資料
04:45相關新聞
05:20比較相關市場
06:29先行指標
07:25DATAROMA
09:58蕾咪想知道～你是哪種投資派別呢？
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※這不是商業影片！ ^^
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新加坡國家安全戰略思維與挑戰

為了解決GOOGLEFINANCE的問題，作者林蔓楨 這樣論述：

在被大國所主導和以權力支配的國際社會裡，有個名為新加坡的國家嶄露頭角，擁有不同於小國的國際地位與發聲量。身為小國典範的它其實處於中美兩強競合下、被周遭伊斯蘭國家包圍著，以及國內多種族所形成的多元社會等，這些嚴峻的國外情勢與國內潛在威脅的環境下，戰戰兢兢地尋求國家能夠安全生存的道路。如此，新加坡的國家安全戰略就非常重要，要具有全面長遠性的戰略，才能善用和不浪費有限資源，跟著規劃進行有效率地作為，進而達成戰略目標，即追求國家利益。為了瞭解新加坡的生存之道，以新加坡獨立初期的環境和後天努力過程的成就等這些令新加坡成功的實踐經驗，來分析新加坡的國家安全戰略。本文研究從大致分為地緣環境、經濟貿易、社會

政治及外交國防等層面來分析影響國家安全戰略之因素，像是麻六甲海峽、腹地縱深小、經濟外交、多元種族主義、區域穩定對新加坡的重要性以及基於國家利益積極參與國際組織等，再從國家安全戰略文化和國家安全略決策機制，比如避險戰略所延伸出三大對外戰略文化特色的區域主義、大國平衡等，對內戰略文化也有務實、憂患意識等，以及決策模式採菁英主義等，了解為何會形成新加坡這類型的國家安全戰略之思維，最後再審視不同階段國家安全戰略的內涵與發展，進而得知新加坡的生存之道如何成功的奧妙。新加坡國家安全戰略受到全球化與互聯網之挑戰，國家安全概念不再僅限於傳統安全的國防和安全，甚至在911恐怖事件發生後，更凸顯了國家安全的多面性

，如此便要因應當前環境之變化，做審時度勢的調整，以規避風險來確保國家利益的極大化。

應用LSTM模型進行台灣股市的股價預測研究以產業龍頭股為標的

為了解決GOOGLEFINANCE的問題，作者王豐銓 這樣論述：

人工智慧、機器學習近幾年因為Alphago的成功、數據資料收集的普及化（大數據）、Python tensorflow的普遍、GPU硬體的成長，開始在各行各業開發結果，作為證券業的資訊從業人員，也希望能夠透過機器學習的預測模型落實到實際的交易應運，並設計出可行的交易策略模組。本論文以0050-台灣50 2010年1月到2020年5月的歷史交易資料作為機器學習的資料集。我們選定LSTM作為股價預測模型，以Huber Loss的Delta參數調整主要研究方向，並分析不同的BatchSize與TimeStep的股價漲跌預測準確度。再以最佳化的LSTM模型參數(Huber Loss,BatchSize

,TimeStep)對挑選的5個產業龍頭股進行股價預測與結果分析，並分析LSTM模型搭配交易策略的損益。

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