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自組ETF，讓我股利翻倍的存股法：忙碌理科工程師打造屬於自己的ETF，月領4萬被動收入

為了解決etf成分股app的問題，作者吳宜勲（老吳） 這樣論述：

ETF，是投資股票的首選， 雖然可以分散風險，但不是每種ETF都適合存股， 也有成本高、溢價、組合不理想的問題， 與其被動承受各種缺點，不如打造屬於自己的ETF， 舍短取長，讓存股獲利翻倍！ 　　★ 從年年虧損到每年穩穩獲利超過25％，他是如何辦到的？ 　　★ 自組ETF，第一年股利年領18萬，第二年50萬 　　★ 財務自由10年目標，45歲前股利年領200萬 　　◎ 從「股市韭菜」晉升「靠股市生財」 　　身處物價上漲、薪資停滯的時代， 　　小資族為了不被工作綁住、實現財務自由， 　　除了斜槓兼差，不靠勞力增加被動收入的方式就是投資理財。 　　忙碌工程師老吳一開始想靠幾次交易就能賺到

大錢， 　　不僅沒獲利出場，甚至淪為任人採割的「股市韭菜」， 　　慘賠後，調整自己投資策略，找到適合自己的方法，開始轉虧為盈── 　　2014年，老吳為了快速致富，投資小台指，犧牲生活，一年還慘賠二三十萬元 　　2015年，資金少，融資買股，想槓桿翻身，不到兩年，把所有積蓄賠光 　　2017年，買書學技術操作，每天下班後，記錄一堆指標、畫線圖，一樣賠錢出場 　　2019年，不再以小搏大，改換存股的方法，設定10年後45歲股利年領200萬元 　　2021年，存股第1年股利年領18萬元、第二年50萬元，2年獲利超過25％ 　　這是老吳的投資歷程，可能也是你正在經歷的階段， 　　其實，你可以不必

先成為股市韭菜，就能直接靠股市生財！ 　　◎ 做自己的選股經理人，打造屬於自己的ETF 　　老吳開始存股後，他發現到ETF，其實是一種投資組合的股票， 　　雖然具有分散風險的作用，但不是每種ETF都適合存股， 　　也有管理費高、溢價、不滿意成分股的缺點， 　　因此老吳認為，如果懂得ETF的概念，自己制定選股標準和策略， 　　也能做自己的選股經理人，打造專屬自己的投資組合。 　　短短兩年，報酬率就超過25％，除了成功把過去的虧損賺回來，資產也快速累積。 　　如果順利的話，就能比預期的時間，提早達成財務自由的10年目標。 　　2021年4月，老吳在臉書成立粉專「打造屬於自己的ETF」， 　　記

錄自己的投資績效和心得，分享給同樣走在財務自由路上的存股族，獲得不少回響。 　　◎ 自組ETF存股法，平均月領4萬元被動收入 　　老吳採用「買進好公司、分散風險」的自組ETF存股法， 　　讓他第一年存股就年領股利18萬元，第二年成長到50萬元， 　　相當於平均月領4萬元的被動收入，截至2021年底，總報酬率是30.45％── 　　．利用ROE和EPS獲利指標，找出值得留意的「候選股」 　　．從股價與季線乖離率，掌握買進時機點，成為自組ETF的「獲選股」 　　．檢視「獲選股」的成本狀況，帳面報酬率小於20％優先加碼 　　．當「獲選股」EPS為負值、ROE大幅衰退，就必須停損變成「淘汰股」

　　本書還有更多選股的指標與心法， 　　也會提供即時檢視帳面成本的Excel表格範例， 　　讓你在工作忙碌的狀態，輕鬆管理投資組合， 　　打造實現財務自由的被動收入！ 　　【老吳的股海金句，陪你存股致富】 　　#投機不是不好，只是投機背後的風險，往往是遇到了才能體悟。 　　#存股只怕不開始，一旦開始了就永遠不嫌晚。 　　#很多時候，我們以為面對的是廣大的市場，但在投資過程中，更多時候，我們面對的，其實是人性，只要心態正確了，就是成功的開始。 　　#在越短時間累積的財富，就容易在越短時間失去，所以風險要放在賺錢的前面。 　　#投資一定有風險，但長期下來，不投資才是最大的風險。 　　#

寧願少賺，也不要將自己的投資暴露於高風險中而不自知。 　　#原來我一直追求的財務自由，不可能靠著幾次交易、賺數萬元或數十萬元的價差達成，但有可能靠著每年持續增加的股利完成。 致富推薦 　　大俠武林｜《股息Cover我每一天》作者 　　股海老牛｜價值投資達人 　　雷浩斯｜價值投資者、財經作家 　　「時時細心照料，年年豐收生財。打造一座屬於自己的富裕花園。」──股海老牛，價值投資達人

etf成分股app進入發燒排行的影片

透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析

為了解決etf成分股app的問題，作者蔡柏翰 這樣論述：

籌碼面是股市投資重要參考指標，Liu (2019) 與 Lu, Fang & Nieh (2012) 檢視籌碼對報酬之影響，研究結果指出觀察法人投資動向能提高報酬率。本研究即採用法人籌碼(三大法人持股總比例與三大法人買賣超總數量)資訊為主軸，結合開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量以及周轉率等變數之日交易資料，分別對元大ETF台灣50 (股票代碼0050)與富櫃50 (股票代碼006201)兩檔ETF成分股之前二十名公司，總計四十檔個股，以深度學習LSTM與BI-LSTM演算法進行股價預測。在預測準確度上則是以均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 等三項

指標衡量。實證分析顯示，研究樣本中以LSTM模型進行預測，誤差較小的個股占37.5%， BI-LSTM模型預測，誤差較小的個股占62.5%，表示以法人籌碼資料進行台股價格預測時，使用BI-LSTM模型準確度較高。這樣的分析結果與Lu, Li, Wang & Qin (2021) 的研究一致，支持在股價預測上BI-LSTM優於LSTM模型。