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adx指標app的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦劉承彥,郭永舜寫的 Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧 可以從中找到所需的評價。
國立臺灣師範大學 教育學系在職進修碩士班 洪仁進所指導 陳宗聲的 臺北市國民中學導師輪替機制之研究 （2011），提出adx指標app關鍵因素是什麼，來自於導師輪替機制、積分制導師輪替方式、緩任制導師輪替方式、導師制度。
Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧
為了解決adx指標app 的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：
無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節
息息相關。 要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 【精采內容】 ✪金融資料的取得 ✪技術指標的介紹及計算 ✪K線型態的圖片說明 ✪金融圖表的繪製 ✪交易績效的介紹及計算
✪交易訊號漲跌的統計模組 【目標讀者】 ✪想要學習Python來進行程式交易者 ✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 ✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 ✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 ✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機
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本文內容：甚麼是DMI、DMI測試
不經不覺，街頭智慧來到第七集，先前已跟大家分享了六個常用的指標。今集將會帶來初班爆升條件中的DMI。對比其他主要的技術指標，DMI偏向冷門，比較少被提及到。到底是甚麼原因令DMI沒有被使用？是它不準確還是太複雜難用？
甚麼是DMI？
DMI (Directional Movement Index)，中文名為動向指數，有別於其他技術指標，動向指數是由三條線組成，分別是ADX、+DI和-DI線。其背後的計算方法亦比其他主流的技術指標不同，是以股價每日的波幅，包括最高及最低位，分析價格的波動而評估資產將來之動向。當+DI線高於-DI線為向上趨勢，反之為下跌趨勢。既然有新趨勢會被觸發，DMI可被用作中線使用的訊號。
DMI測試
坊間為數不多的DMI使用者都將DMI當作MACD或是慢步隨機指數的用法，就如這套策略﹕當+DI升穿-DI時買入，直至+DI跌穿+DI時沽出並做空，回到+DI升穿-DI平倉。
我們先以恆指作測試。
2014-2016年﹕交易49次，勝18次，輸31次，命中率36.73%，賺12.15%
2011-2016年﹕交易127次，勝41次，輸86次，命中率32.28%，蝕2.17%
2006-2016年﹕交易2445次，勝845次，輸160次，命中率34.43%，賺45.41%
標普500指數
2014-2016年﹕交易46次，勝10次，輸35次，命中率21.74%，蝕13.71%
2011-2016年﹕交易136次，勝37次，輸98次，命中率27.21%，蝕45.25%
2006-2016年﹕交易241次，勝62次，輸178次，命中率25.73%，蝕44.37%
兩個指數測試了六個時段，雖然三勝三負，但命中率從未高於40%，低於一半的命中，甚至出現過低於兩成的情況。賺錢能力亦只是一半一半，參考性不高，看似賭大細一樣。
另一DMI測試
其實運用DMI應該先留意趨勢的出現，而三條線中，ADX的用處就是判斷資產價格是否出現趨勢。當ADX高於20時候代表有新趨勢出現﹔相反，低於20時，價格的趨勢應已告終。要是當ADX在20之下時進行交易，勝算是十分低，因為沒有趨勢，價格可能只是在橫行整固。我們進行以下測試﹕當ADX升穿20時，如+DI大於-DI買入資產﹔如-DI大於+DI，做空資產。直至ADX跌穿20時，執行沽出或平倉的行動，如ADX未到20時，+DI跌穿-DI亦會沽出資產﹔-DI跌穿+DI時同樣會平倉，靜待下一次機會。
恆指
2014-2016年﹕交易9次，勝3次，輸6次，命中率33.33%，賺16.12%
2011-2016年﹕交易22次，勝7次，輸15次，命中率31.82%，賺1.15%
2006-2016年﹕交易49次，勝18次，輸31次，命中率36.73%，賺38.73%
標普500指數
2014-2016年﹕交易13次，勝0次，輸13次，命中率0%，蝕22.14%
2011-2016年﹕交易29次，勝6次，輸23次，命中率20.69%，蝕30.82%
2006-2016年﹕交易55次，勝18次，輸37次，命中率32.73%，蝕18.2%
雖然加入ADX作買入的指標，但結果卻只有少少改善。難道DMI指標真的是完全不準確嗎？我們試一下用不同的資產測試，嘗試找出更多的線索。
不同資產的DMI測試
石油
2014-2016年﹕交易9次，勝4次，輸5次，命中率44.44%，賺7.51%
2011-2016年﹕交易22次，勝9次，輸13次，命中率40.91%，賺48.24%
2006-2016年﹕交易41次，勝16次，輸25次，命中率39.02%，賺3.15%
黃金
2014-2016年﹕交易11次，勝4次，輸7次，命中率36.36%，蝕3.12%
2011-2016年﹕交易29次，勝11次，輸18次，命中率37.93%，賺6.68%
2006-2016年﹕交易62次，勝23次，輸39次，命中率37.1%，賺18.27%
兩個主要商品的命中率雖不過半，但大多都能賺錢。原因是於大趨勢浪中DMI才能發揮所長，例如在石油2015年及黃金2012-2013年的大跌浪獲利，當時ADX更是超過50，可見趨勢之強。相反在短線中，DMI容易出現錯誤的訊號，造成虧損，令回報慢慢地縮少。
大趨勢是王道
從較長及大型並持續的趨勢中，DMI可以準確捕捉，甚至可以食盡整個大浪而獲利。不過DMI在短線中的盲點甚為明顯，必須配合其他指標使用，例如初班中提及到的爆升條件，找出DMI的爆炸力，發揮其優點。
撰文：施宏毅
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臺北市國民中學導師輪替機制之研究
為了解決adx指標app 的問題，作者陳宗聲 這樣論述：
本研究的目的是希望透過問卷調查的方式，瞭解臺北市國民中學教師對於現行導師輪替辦法實施現況，對於積分制的導師輪替方式及緩任制導師輪替方式的看法，以及其心目中導師遴選原則及計分要項的排序。為達此一目的透過問卷調查，以分層隨機抽樣抽取臺北市36所國民中學的校長及教師為施測對象，共發出311份問卷，有效問卷303份，有效問卷回收率98％，並以描述性統計、獨立樣本t檢定，及單因子變異數分析等統計方法。本研究發現有以下11點：一、臺北市國民中學教師較為認同導師輪替制度採積分制輪替方式。二、臺北市國民中學教師對於學校現行導師輪替機制運作現況的知覺為中上程度，其中大都對導師輪替原則採以自願者優先擔任
導師的知覺較高；但對排除新進教師參與導師輪替的知覺較低。三、臺北市國民中學教師對於積分制導師輪替方式的知覺為中上程度，其中對於兼任不同職務可累計積分的計分原則知覺較高，而對於請長假者，其減分在導師輪替積分計算上應比擔任專任者少的知覺較低。四、臺北市國民中學教師對緩任制導師輪替方式的知覺為中上程度，其中知覺較高者為輪替原則中若教師當年度應輪休者皆可轉任專任教師，則申請緩任成功者，才可緩任導師，較低是凡擔任組長4年可緩任2年導師，可累計年資的緩任年限計算方式。五、臺北市國民中學教師會因其性別、年齡、擔任職務、教學年資及學校規模的不同而對現行導師輪替機制運作現況的知覺有顯著差異。六、臺北市國民中學教
師會因其性別及擔任職務的不同而對積分制導師輪替方式中計分原則的知覺有顯著差異。七、臺北市國民中學教師會因其年齡及教學年資的不同而對緩任制導師輪替方式中「緩任年限計算」的知覺有顯著差異。八、臺北市國民中學教師認為積分制導師輪替方式中，採計項目之最優先順序為「擔任組長」。九、臺北市國民中學教師認為緩任制導師輪替方式中，最重視的緩任導師要項為「擔任導師滿3年，且所帶之班級同時畢業者」。十、臺北市國民中學教師認為緩任制導師輪替方式中，最重視的緩任導師因素為「因健康狀況不適合擔任導師」。十一、臺北市國民中學教師認為緩任制導師輪替方式中，同領域導師年資相同時之優先採用的方法為「在本校期間年資高者優先緩任」
。 根據上述研究發現與結論，提出相關建議，以供教育局、學校行政單位、教師及未來研究者之參考。