SMA EMA的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到附近那裡買和營業時間的推薦產品

24小時外匯煉金術(四版)

為了解決SMA EMA的問題，作者歐陽聖司 這樣論述：

　　作者長久旅居日本，2011年夏季回臺，感受到臺灣二高一低──「高房價、高物價、低薪資」的嚴重狀況。上班族若光靠固定薪水實在難以生活，所以決定將10年操作外匯的投資方法介紹給台灣的朋友們。   　　坊間有許多書籍談到「你不理財，財不理你」的觀念，然而對多數臺灣民衆來說，投資理財的可選性並不多，大部分都局限在臺股、基金與定存。全民運動的臺股投資常會落入一種人云亦云的求報名牌光景，分析師及研究員雖然會出報告提目標價，但實際內幕卻是缺乏中立性及玩數字遊戲，實在讓人難以信任。   　　外匯為一全球性市場，每日24小時都在世界各地進行交易，每秒的貨幣變動都與世界的政治經濟脈動有連結；由於牽涉範圍廣

至全球，少有人有機會得到內線消息來投機賺錢。在外匯交易平臺前人人平等，無關人種、學歷及身分，只要肯下功夫培養實力，確實可以賺到錢，且外匯交易門檻低，有2,000美元即可開始。   　　透過本書，各位朋友可以了解從外匯基礎知識到基本面與技術面分析，克服心魔並認識風險。期望此書提供各位一個新的資産運用方法，每個月爲自己加薪滿滿。   本書特色   　　外匯交易實戰專家不藏私傳授，深入淺出，面面俱到。 　　涵蓋全球外匯交易市場介紹、風險管理、 　　世界六大主力貨幣特徵、新興國家貨幣交易攻略， 　　總經基本面與指標線圖技術面分析技術、操盤心理建設等豐富內容。   真心推薦   　　赤井 厚雄 　　摩根

士丹利日本證券 董事總經理 　　日本早稻田大學綜合研究機構　客座教授   　　趙善強(Eddie Chiu) 　　Deloitte德勤中國 管理合夥人   　　黃勁堯 　　KPMG安侯企業管理顧問公司 副總經理

SMA EMA進入發燒排行的影片

隨機指標平滑曲線優化之投資績效分析-以元大寶來台灣卓越50指數股票型基金為例

為了解決SMA EMA的問題，作者陳映銓 這樣論述：

本研究以元大寶來台灣卓越50指數股票型基金之週資料為樣本，利用John F.Ehlers所提出的Noise Aliasing及Spectral Dilation之技術優化傳統隨機指標(stochastic oscillator)並衍生十二種交易模式波段頻率，進而比較優化前後之獲利績效。本研究之參數設定在9，並將進退場數值設定在20及80。　　研究結果發現，經優化後之十二種交易模式，其波段波幅會變大且較平滑，交易次數雖然明顯增多，然而卻改善了優化前部分區段無法有效進場操作甚至獲利之問題；另外，經優化後十二種交易模式之獲利績效均有明顯的改善，尤其是平均單筆虧損都有明顯的下降，其原因

在優化後雖總交易次數增加，但單筆持有時間縮短有利於做空模式在多頭市場中停損，而在做多模式中又能有效利用其市場之優勢，其中又以當數值由上往下跌破20時買進，並在數值由上往下跌破80時賣出之獲利績效最好。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決SMA EMA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

基於KAMA指標設計交易策略— 應用於台灣指數期貨市場之實證分析

為了解決SMA EMA的問題，作者陳昱潔  這樣論述：

本研究以Kaufman於1995年提出的KAMA自適應均線指標建構交易策略，此指標的設計，期待可以偵測波段起點提前進場，並避免過去均線指標在盤整市場中常被假性訊號驅動導致績效不佳的問題。 本研究選擇台灣指數期貨市場商品(包含台指期、金融期、電子期與非金電)作為實證標的，建構包含：(1)「簡單移動均線」、(2)「指數平滑移動均線」、(3)「Kaufman自適應均線(KAMA)」，以及(4)本研究依據自適應均線指標精神但以「真實波動」(TR)指標替代原先自適應均線指標中的波動度，所形成的「TR波動自適應均線」。本研究將資料期間分為樣本內期間(2008/1/2至2016/12/31)與樣

本外期間(2017/1/2至2019/12/31)，以此四種策略帶入不同參數設定，進行策略樣本內回測分析，選出淨利較高之策略及其參數組合，再將之帶入樣本外資料進行回測，確定策略的應用效果。 研究結果發現，KAMA均線於市場盤整期間反應確實較為遲鈍，相較其他均線能依市場波動狀況做動態調整，以即時反應價格變化；但若市場進入趨勢盤時，其反應仍不及EMA均線靈敏，導致回測結果不佳。實證結果得出：於樣本內期間台指期較適用於EMA策略，金融期適用於SMA策略，電子期與非金電適用於KAMA策略，而於樣本外均以買入持有績效最佳。