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另外網站派網(Pionex)安全嗎?是詐騙嗎?PTT網友如何說? - BTCC也說明:因此,本文將分析Pionex 的安全性,結合PTT 網友的評價來探討該項目是否可靠。 ... 像是BTCC 交易所就有提供虛擬貨幣模擬交易,註冊後可以領取100000 ...

國立中央大學 資訊工程學系在職專班 孫敏德所指導 謝莉醇的 TCN-based Futures Prediction Using Financial Indices Bargain Chips, and Forum Messages (2020),提出股票模擬 PTT關鍵因素是什麼,來自於期貨預測、時間卷積網路、情緒分析。

而第二篇論文國立高雄第一科技大學 資訊管理系碩士班 曾守正、周韻寰所指導 陳浩瑋的 以深度學習進行股價預測之研究 (2016),提出因為有 深度學習、類神經網路、股價預測、社群網路的重點而找出了 股票模擬 PTT的解答。

最後網站使用Node.js 來爬蟲吧![PTT 股票板] - 一顆藍莓則補充:node.js 爬蟲需要用到兩個模組:request 和cheerio。 request 是用來訪問網站用的,它能模擬Client 訪問網站,設定訪問時帶的Header; cheerio 算是node.js ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了股票模擬 PTT,大家也想知道這些:

股票模擬 PTT進入發燒排行的影片

0:00前言
各位知道其實選擇權也可以合成期貨嗎
而且概念十分簡單易懂

0:15買進組合式期貨
使用時機:
看多指數時(與做多小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
要注意,選擇權一點50,跟小台一樣
而大台是一點200

2:18賣出組合式期貨
使用時機:
看空指數時(與做空小台的動機一樣)
但比較常遇到的情況是拿來做收尾
組合方法:
做空小台 = 買進賣權 + 賣出買權

3:24情境模擬
因上漲買進買權,行情也真的往上衝了一段之後:
預期接下來要進入盤整,為了抵銷掉時間價值流逝,所以做賣方
若買進買權+賣出賣權,會組合成小台多單
這樣的好處,如果接下來漲勢停下,不會獲利回吐
因為買進買權損失的時間價值,在賣出賣權這邊會補回來
也就是說,你仍能保有看多的權利,又不會受到時間價值的侵蝕

複習一下:
若買進買權+賣出買權,會組合成看多價差或看空價差

組合方法:
做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權

逆向思考,先是做了一口小台多單之後:
接下來星期六有重要資訊要公布(例如利率),避免出意外所以買進賣權保護
組合方法:

做多小台 = 買進買權 + 賣出賣權
買進賣權 = + 買進賣權
-------------------------------------------
做多小台 + 買進賣權 = 買進買權

知道這樣的公式之後
如果以後你的部位有需要做什麼調整
大概心裡也會有個底知道自己的部位大概是長怎樣

10:07你有概念了!
請大家自己實際開軟體動手組一次看看
舉例來說
小明做了雙賣,想要用一口小台空單避險
那麼他的整體部位會是甚麼呢?

雙賣 = SP + SC
小台空單 = BP + SC
-------------------------------
雙賣 + 小台空單 = 2SC

那今天是先簡單介紹這些概念
其實我們都還沒有把履約價加進來討論
例如我的合成期貨如果做在同個履約價是長得像小台
那如果我做不同履約價,會長怎樣?
而這樣的策略也有他們的名詞
叫做逆轉與轉換
不過我覺得這些名詞的東西,不是那麼重要啦
總之他們都是性質接近的東西

13:05總結
一般情況下,其實不太會沒事去用選擇權合成期貨
畢竟想做期貨就直接下單做期貨就好了嘛
因此他比較常會用到的情境是拿來做收尾

另外也有一種情況會用到
就是如果有套利空間的話
但是這種情況通常不常發生
可能會發生的情況大概是突然的快市,使兩邊市場價格出現落差
另外一種就是交易量不大,因流動性的關係導致價格出現落差
但就算上述條件發生,還要考量到你自身的條件:

1.你的手續費是否夠低
2.你的電腦設備與網路是否夠好
3.需要寫程式去抓這種機會,不太可能用人工手動的方式去找套利機會

說完以上條件,你會發現
符合這種條件的就是券商
這也是為什麼券商可以當造市者的原因之一



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***重要申明:影片主要為分享我個人的想法,並非投資建議,請觀眾在操作前仍需三思。***

TCN-based Futures Prediction Using Financial Indices Bargain Chips, and Forum Messages

為了解決股票模擬 PTT的問題,作者謝莉醇 這樣論述:

傳統的股票和/或期貨價格預測研究多以過去的股票和/或期貨價格和技術指標為特徵,如KD,RSI,MACD等。很少有研究將討論區留言或法人籌碼作為股票和/或期貨價格預測。在本研究中,PTT和CMoney論壇的討論區留言將使用再訓練的BERT轉換成每日情緒向量,然後以每日情緒向量和三個法人籌碼為特徵,訓練GRU和TCN模型。實驗結果表明,TCN在MAE、MAPE、RMSE和準確率方面都基於GRU的RNN模型。而轉換而成的每日情緒向量、法人籌碼和討論區留言在期貨價格預測中都被證實是有用的。基於歷史期貨價格的市場模擬表明,使用 TCN模型的簡單投資策略,利用技術指標、法人籌碼和討論區留言,可以在一年之

間賺取的投資收益為成本的7倍以上。

以深度學習進行股價預測之研究

為了解決股票模擬 PTT的問題,作者陳浩瑋 這樣論述:

預測股價的漲、跌趨勢,長久以來一直都是學者與財經專家所感興趣的主題。但是大量的雜訊與非線性的資料,讓評估過程產生許多不確定性,因此我們希望透過近年來盛行於人工智慧領域的深度學習,尋找出有效的方法來解決此問題。本研究收集並萃取股票市場交易資料,做為深度學習所需的訓練資料集,藉此建立一套以技術分析指標為基礎的深度學習模型,並使用近年來因社群網路崛起而蓬勃發展網路新聞,以Word2vec類神經網路演算法,來建立財經新聞關鍵字的詞嵌入 (Word Embedding) 模型,以預測股票交易利多與利空的趨勢,最後我們將決策模型分成:趨勢向上、利空出盡、利多出盡、趨勢向下四類,讓使用者可以借助人工智慧的

技術快速掌握第一手的投資資訊,輔助其決策,提高投資收益。