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kd最佳參數的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦李航寫的 機器學習聖經:最完整的統計學習方法 和酆士昌劉承彥的 Python:股票×期貨交易策略116個關鍵技巧詳解都 可以從中找到所需的評價。

另外網站kdj指標參數設定– j指標怎麼看 - Newrkur也說明:在股票交易中,常見的技術指標有MACD、布林通道、KD值,今天要介紹的RSI指標常被 ... PSY心理線指標,最佳參數設定 ... MACD指標的參數設置,MACD參數設置多少最佳?

這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。

國立高雄科技大學 金融資訊系 楊耿杰所指導 張珊菱的 交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例 (2021),提出kd最佳參數關鍵因素是什麼,來自於程式交易、技術分析、技術指標。

而第二篇論文萬能科技大學 電資研究所 江義淵所指導 江彥霆的 自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究 (2021),提出因為有 感測器融合、光達感測器、碰撞時間偵測的重點而找出了 kd最佳參數的解答。

最後網站kdj指標參數最佳設置以及j值使用技巧 - 資訊咖則補充:kdj指標詳解KDJ指標又叫隨機指標,一般是用於股票分析的統計體系,根據統計學原理,通過一個特定的周期(常為9日、9周等)內出現過的最高價、最低價及最後一個計算周期 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了kd最佳參數,大家也想知道這些:

機器學習聖經:最完整的統計學習方法

為了解決kd最佳參數的問題,作者李航 這樣論述:

第一版熱賣加印十幾萬冊!第二版內容更完整! ☆☆統計學習方法全書☆☆   統計學習方法即為機器學習方法,是電腦及其應用領域的重要學科之一。   本書分為監督學習、無監督學習兩篇,全面系統地介紹了統計學習的主要方法。   將監督學習和無監督學習中最常用、最重要的各類方法以系統性的方式論述,每章講解一種方法,各章內容相對獨立且完整,也有相關習題、參考文獻,並於最後加以總結。讀者可以將全書詳讀,也可以選擇單章細讀。期望讓讀者可以順利掌握完整又清晰的相關知識,進而打下穩固的基礎,並能準確地使用。   本書涵蓋感知機、k近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸及最大熵模型、支持向量機、提升方法、E

M演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場、聚類法、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析、機率潛在語義分析、馬可夫鏈蒙地卡羅法、潛在狄利克雷分配(LDA)、PageRank演算法等。   【適合讀者群】   .具高等數學、線性代數和機率統計的基礎知識   .從事資訊檢索、自然語言處理、文字資料探勘等領域的學生與研究人員   .從事電腦應用相關專業的研究人員  

交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例

為了解決kd最佳參數的問題,作者張珊菱 這樣論述:

本研究以臺灣五十指數(FTES TWSE Taiwan 50 Index)成分股作為研究標的,進行研究分析,本研究之研究期間在2017年1月1日至2021年12月31日為止,以日資料進行交易模擬回測,並且考慮交易成本。本研究利用嘉實資訊公司的XQ系統建構六種技術分析交易策略,分別為策略一(KD隨機指標+RSI相對強弱指標)、策略二(CCI指標+ATR指標)、策略三(MTM動量指標+ATR指標)、策略四(RSI相對強弱指標+CCI指標)、策略五(RSI相對強弱指標+MTM動量指標)、策略六(ATR指標+KD隨機指標),藉以檢定技術分析策略之有效性,並且與買進持有(Buy and Holding

)策略進行比較,驗證是否可以透過策略組合操作臺灣五十成分股獲得超額報酬。實證結果如下:一、六種操作策略的總報酬率皆優於買進持有策略之績效。在六個策略中,策略二(CCI指標+ATR指標)之績效表現最佳;策略三(MTM動量指標+ATR指標)之績效最差。二、透過單一樣本T檢定的結果顯示,六種技術分析策略與買進持有策略,其回測績效皆顯著高於銀行一年期定存。三、透過成對樣本T檢定的結果顯示,在2017年至2021年間,2018年在∝=5%顯著水準下,顯示六種技術分析策略與買進持有策略沒有顯著的差異,因此針對本研究之樣本進行檢驗效率市場,臺灣股市支持弱勢效率市場,表示技術分析失效。其他四年,在∝=5%顯著

水準下,顯示六種技術分析策略與買進持有策略有顯著差異,因此針對本研究之樣本來進行檢驗效率市場,臺灣股市否定弱勢效率市場,表示技術分析有效。最後本研究由上列幾項研究發現提出實證結果,並提出建議與改善,期望作為未來研究之參考。

Python:股票×期貨交易策略116個關鍵技巧詳解

為了解決kd最佳參數的問題,作者酆士昌劉承彥 這樣論述:

使用Python實作程式交易,掌握自動化投資理財趨勢 靈活運用技術指標及策略組合的交易實戰指南   交易演算法是將主觀交易的想法具體量化,未來交易者須善用資訊工具,才能創造更多的收益與機會。   對於交易策略,多數人都有著迷思,期望能找到聖杯,一個永遠不變的通用獲利策略,但事實上交易策略與資金部位(有多少錢)、交易者的心態、市場與國際局勢的變化都是息息相關的,並非透過歷史數據加上最佳化就能找到好策略,也不是參考別人的想法就能產生適合自己的交易策略。   有鑑於此,本書使用Python作為程式開發的語言,其本身操作簡單、易於上手,是切入程式交易的方便工具。本書中的內容均可實作,搭配下單程式

,可連接多數的券商進行實單交易。   本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例,帶給讀者更多的靈感刺激,每個人還是得根據自己的條件、狀態以及環境,找尋比較合適的投資方式,以及適合自己的策略邏輯。   【精采內容】   ✪金融資料的取得   ✪技術指標的介紹及計算   ✪金融圖表的繪製   ✪量化交易邏輯   ✪交易策略的建構流程   ✪交易績效的介紹及計算   ✪最佳化的應用   ✪推進分析的應用 本書特色   ✪使用靈活彈性的Python,搭配循序漸進的範例教學   ✪了解建構交易策略的流程,逐步建立自己的交易策略   ✪以Python套件計算技術指標,透過圖表繪製找出交易邏輯   ✪

應用最佳化以及推進分析,尋找正期望值的策略   作者簡介 酆士昌   畢業於清華大學數學研究所應用數學組,專注於系統規劃、軟體開發與金融交易系統。目前任職金融科技公司CEO,在系統建構上有二十餘年的經驗。近年來潛心於金融科技領域,將金融大數據應用於策略回測、推進分析與實單交易的領域。   目前著作共有一百餘本,在多所學校演講並擔任業師,講授大數據分析、程式交易、作業系統、程式語言等相關課程。 劉承彥   目前任職於金融科技公司經理,專注於專案管理、演算法開發與資料庫管理,擁有多年程式交易與教學授課之經驗。目前共有金融演算法相關著作近十本,並在多所學校擔任業師,講授Python基礎

、大數據分析以及程式交易相關課程。   |CHAPTER 01| 認識交易策略 技巧1 【觀念】尋找交易策略的目的 技巧2 【觀念】常見的投資錯誤 技巧3 【觀念】什麼是Python?為什麼要用Python? 技巧4 【操作】本書的Python範例執行方法 技巧5 【觀念】什麼是交易策略? 技巧6 【觀念】選擇商品標的 技巧7 【觀念】進出場策略介紹 技巧8 【觀念】認識自己的性格 技巧9 【觀念】了解自己適合的操作模式 技巧10 【觀念】現貨與期貨的本質 技巧11 【觀念】證券的相關交易制度 技巧12 【觀念】證券交易方法 技巧13 【觀念】期貨的相關交易制度 |CHAPTER 02|

K線取得及指標計算 技巧14 【觀念】什麼是K線? 技巧15 【觀念】什麼是逐筆資料? 技巧16 【操作】取得分K資訊 技巧17 【觀念】技術指標介紹 技巧18 【觀念】技術指標真的有用嗎? 技巧19 【觀念】技術指標-移動平均(MA)介紹 技巧20 【觀念】技術指標-相對強弱指標(RSI)介紹 技巧21 【觀念】技術指標-指數平滑異同移動平均線介紹 技巧22 【觀念】技術指標-布林通道(BBANDS)介紹 技巧23 【觀念】技術指標-隨機指標(KD)介紹 技巧24 【觀念】技術指標-量能指標(AD)介紹 技巧25 【觀念】技術指標-逆勢操作指標(CDP)介紹 技巧26 【觀念】自訂指標-成

本線介紹 技巧27 【觀念】如何計算技術指標? 技巧28 【操作】安裝技術指標套件 技巧29 【操作】Talib套件操作介紹 技巧30 【操作】計算移動平均(MA) 技巧31 【操作】計算相對強弱指標(RSI) 技巧32 【操作】計算指數平滑異同移動平均線(MACD) 技巧33 【操作】計算布林通道(BBANDS) 技巧34 【操作】計算隨機指標(KD) 技巧35 【操作】計算量能指標(AD) 技巧36 【觀念】如何自行計算指標 技巧37 【範例】計算逆勢操作指標(CDP) 技巧38 【範例】計算成本線 |CHAPTER 03| K線指標圖像化 技巧39 【操作】K線圖繪圖套件安裝 技巧40

【操作】繪製K線圖 技巧41 【範例】K線圖繪製函數 技巧42 【範例】K線圖搭配MA 技巧43 【範例】K線圖搭配BBANDS 技巧44 【範例】K線圖搭配RSI 技巧45 【範例】K線圖搭配MACD 技巧46 【範例】K線圖搭配KD 技巧47 【範例】K線圖搭配AD 技巧48 【範例】K線圖搭配CDP 技巧49 【範例】K線圖搭配成本線 |CHAPTER 04| 量化交易靈感 技巧50 【觀念】找到自己的交易靈感 技巧51 【觀念】趨勢判斷 技巧52 【範例】MACD趨勢判斷實作 技巧53 【觀念】價格區間突破 技巧54 【範例】K線價格突破實作 技巧55 【觀念】開盤跳空 技巧56

【範例】K線跳空實作 技巧57 【觀念】黃金交叉與死亡交叉 技巧58 【範例】均線交叉實作 技巧59 【觀念】市場超買超賣 技巧60 【範例】RSI買超賣超實作 技巧61 【觀念】背離 技巧62 【範例】AD價量背離實作 技巧63 【觀念】通道操作 技巧64 【範例】布林通道訊號實作 技巧65 【觀念】K線型態是什麼? 技巧66 【範例】K線型態(1K)-上吊線實作 技巧67 【範例】K線型態(1K)-墓碑線實作 技巧68 【範例】K線型態-抓轉折點實作 |CHAPTER 05| 策略建構 技巧69 【觀念】建構交易策略的想法 技巧70 【觀念】找出交易策略的流程 技巧71 【觀念】策略建構

的預備知識 技巧72 【觀念】建構交易部位管理物件 技巧73 【操作】MicroTest 平台介紹 技巧74 【觀念】寫入交易紀錄至MicroTest 技巧75 【觀念】期貨手續費稅金計算並寫入MicroTest 技巧76 【觀念】證券手續費稅金計算並寫入MicroTest 技巧77 【操作】基本回測架構介紹 技巧78 【觀念】如何開發策略雛形 技巧79 【範例】MACD 策略雛形建構 技巧80 【觀念】檢驗正確性 技巧81 【範例】繪製下單點位圖 技巧82 【觀念】挑選更適合的進場選擇 技巧83 【範例】MACD策略進場優化-順勢逆勢進場 技巧84 【範例】MACD策略進場優化-搭配量能指標

操作 技巧85 【觀念】挑選常見的出場選擇 技巧86 【範例】MACD策略搭配固定停損停利 技巧87 【範例】MACD策略搭配移動停損 技巧88 【範例】MACD策略搭配箱型操作 |CHAPTER 06| 策略績效探討 技巧89 【觀念】如何評量策略? 技巧90 【觀念】權益變動圖 技巧91 【觀念】績效分布圖 技巧92 【觀念】盈虧次數比、盈虧績效比 技巧93 【觀念】各種績效指標介紹 技巧94 【範例】計算總績效、平均績效、勝率 技巧95 【範例】計算平均獲利、平均虧損 技巧96 【範例】計算最大連續虧損、最大資金回落 技巧97 【觀念】滑價是什麼? 技巧98 【觀念】估計策略初始資金

技巧99 【觀念】如何找到適合自己的策略? |CHAPTER 07| 參數最佳化 技巧100 【觀念】何謂參數最佳化 技巧101 【觀念】最佳化方法 技巧102 【操作】MACD策略參數格式化 技巧103 【觀念】何謂最好的績效 技巧104 【範例】策略最佳化實例 技巧105 【觀念】參數過度最佳化 技巧106 【操作】最佳化績效圖視覺化 技巧107 【觀念】推進分析 技巧108 【範例】推進分析實例 |CHAPTER 08| 開始歷史回測的旅程 技巧109 【範例】價量突破案例 技巧110 【範例】RSI案例 技巧111 【範例】KD案例 技巧112 【觀念】交易的事前準備 技巧113

【觀念】執行交易的方法 |APPENDIX A| 安裝haohaninfo套件及Talib函數表 技巧114 【操作】安裝haohaninfo套件 技巧115 【觀念】Talib函數表 技巧116 【觀念】常見問題錦囊  

自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究

為了解決kd最佳參數的問題,作者江彥霆 這樣論述:

隨著電動及智慧車輛的普及的,各式各樣的車載電子設備不斷演進,除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率,駕駛輔助系統也不斷演化,使自動駕駛等級不斷提升,從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現,依賴大量不同功能感測器,光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等,分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性,不可避免的需安裝光達、雷達或相機,在感測器數量及種類越趨複雜情況下,感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環,它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多,先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定

位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能,較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測,在現實世界中障礙物的場景非常複雜,如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間,可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點,與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測,此研究首先利用 KITTI 公開數據集,設定所需模擬相機及光達感測器,使用感測器收集車輛前方障礙物數據,分別處理照片資料及點雲數據,針對照片資料須偵測其關鍵特徵,擷取並匹配前後照片關鍵特徵點,在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法,實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框,對於光達資料則必須過濾並剪裁

所需部分,其後執行點雲資料分群,透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料,採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地,車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料,即時計算出與前車碰撞時間,可完整融合相機及光達優點。