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這兩本書分別來自中國人民大學出版社 和大是文化所出版 。

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笑傲牛熊(珍藏版)

為了解決股票期貨漲幅排行的問題,作者(美)史丹•溫斯坦 這樣論述:

華爾街交易大師史丹•溫斯坦在本書中將複雜的技術分析轉化為簡單易行的操作體系,提出了階段分析法。他將股價走勢劃分為四個階段,指導讀者在最簡單的均線系統基礎上把握股票運行規律。 •如何結合價量關係優化買入? •如何選出大牛股? •如何讓利潤奔跑同時截住虧損? •如何在市場下跌時利用賣空獲利? •如何利用簡單的長線指標對市場趨勢做出正確判斷? 作者在本書中對這些問題都做了詳盡的分析和指導。

以委託單資料預測當日股價趨勢-LSTM類神經網路模型之應用

為了解決股票期貨漲幅排行的問題,作者陳煜文 這樣論述:

本研究採上市公司之日內資料,並以LSTM類神經網路模型預測當日股票價格走向,並參考在過去的文獻中Parlour (1998)、Bacidore et al(2003)、Hansch et al(2003)的文獻,使用了委託簿資料作為輸入參數,資料期間以2017年12月01日至2017年12月31日為止,每次成交所揭示之委託簿資訊皆會被記錄下來作為輸入參數。本研究為探討委託簿資訊的影響程度以及長短期記憶(Long Short-term Memory, LSTM)類神經網路模型之預測能力,並從臺灣證券交易所電子類股價指數成分股中挑選,以2017年股價漲幅排行榜第一名旺宏(股票代碼2337)以及電

子類股中的權值股台積電(股票代碼2330)兩檔股票,來測試LSTM類神經網路模型這兩個股票中的趨勢預測能力。實證結果顯示類神經網路不會受股票當日波動大小的影響皆能夠準確預測當日價格走勢,使投資人能夠根據該模型所顯示的未來價格走向做出買賣決策。

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為了解決股票期貨漲幅排行的問題,作者股海老牛 這樣論述:

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