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24小時外匯煉金術(四版)

為了解決ema平均線的問題，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

ema平均線進入發燒排行的影片

境外科技類基金技術分析之實證研究

為了解決ema平均線的問題，作者邱薇珊 這樣論述：

本研究以存續時間達五年以上之33檔境外科技類基金為樣本，透過模擬市場交易來探討移動平均線MA、隨機指標KD、多空指標BBI、指數平滑異同移動平均線MACD、指數移動平均線EMA、相對強弱指標RSI及乖離率BIAS等七種技術分析指標在不同參數設定下於境外科技類基金投資績效之表現，實證結果顯示：(1)MA指標最佳參數設定為MA60。 (2)KD指標最佳參數設定為KD15和KD18。 (3)BBI指標的兩個不同參數中，BBI2之報酬率優於BBI1。 (4)MACD參數在累積報酬率最大，且前兩參數不變第三參數改變之情況下，33檔基金中第三參數以3日居多。 (5)EMA指標最佳參數設定為EMA30。

(6)平滑後的RSI指標之報酬率並無顯著高於傳統RSI指標。 (7)若考慮交易次數，綜合考量後發現指標BIAS_30_60具有最佳投資績效。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決ema平均線的問題，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

應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究

為了解決ema平均線的問題，作者洪御仁 這樣論述：

本研究為參考台灣證券交易所公開資訊觀測站、各部會官網及資料開放平臺刊載的統計報表，取用公開歷年來的證券交易資料。因為目前人工智慧（AI）在金融投資中的應用是自1990年代個人電腦技術飛速發展和大眾化以後引起廣泛研究關注的研究領域。第一款人工智慧ETF「AI Powered Equity ETF」，於西元2017年10月橫空出世，為當時全球第一使用AI選股的基金，年化報酬率多達11.81%。經過研究，股票市場的特點是極端波動、非線性以及內部和外部環境變量的變化，而AI中的機器學習技術可以檢測這種非線性，從而大幅改善預測結果。本研究蒐集股價影響因素與預測分析文獻，藉由機器學習技術包含類神經網路、

支援向量回歸、隨機森林、決策樹等演算法，進行預測驗證，並提高預測準確度。研究結果顯示使用隨機森林預測股價，準確率高於類神經網路與支援向量迴歸，後續會提出股市預測分析的結論與建議提供給未來投資理財與研究者參考。關鍵詞：類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、機器學習、決策樹