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個股成交明細的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理
個股成交明細的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦JimSlater寫的 超越祖魯法則：瞄準成長股的超人利潤，散戶選股策略經典(三版) 和酆士昌劉承彥的 Python：股票演算法交易實務147個關鍵技巧詳解(第二版)都 可以從中找到所需的評價。
另外網站滬深個股每日成交明細下載(3秒) - IT閱讀也說明：2018年10月份，滬深個股每日成交明細連結分享，. 需要的可以在此下載：. 提取碼：vsb1. 格式：txt. 可提供資料日期：2018-09-28起資料重新整理頻率：3 ...
這兩本書分別來自大牌出版 和博碩所出版 。
國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 尤信程所指導 高博華的 強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用 （2021），提出個股成交明細關鍵因素是什麼，來自於深度學習、神經網路、強化學習、政策導向演算法、總體經濟指標。
而第二篇論文輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 高銘淞所指導 曾重彰的 本益比、布林通道選股績效探討： 以台灣高股息ETF為例 （2019），提出因為有 台灣高股息、本益比、選股、布林通道的重點而找出了 個股成交明細的解答。
最後網站庄家的破绽：职业操盘手揭露庄家不可公开的秘密 - Google 圖書結果則補充：个股 即时分时走势图的白色曲线表示该种股票即时成交的价格。 ... 在红、白曲线图下方的黄色柱线,用来表示每一分钟的成交量。在盘面的右下方为成交明细 ...
超越祖魯法則：瞄準成長股的超人利潤，散戶選股策略經典(三版)
為了解決個股成交明細 的問題，作者JimSlater 這樣論述：
暴賺300％的《祖魯法則》再進化！ ──暢銷全球，英國傳奇投資人吉姆‧史萊特的飆股策略經典── 「瞄準飆股，更進一步抱牢飆股，賺足大波段行情」 ★ 手把手帶你買！小資金散戶席捲市場的狠賺心法 ★ 歷經多空驗證、高含金量的短線及波段選股必殺技，如何用「專注」的力量以小搏大？短線及波段交易者必讀 ★ 選股大師彼得‧林區盛讚推薦，台股專家呂宗耀專文導讀 ★《祖魯法則》最強系列作──《今周刊》908期專文報導 資訊不對稱的散戶，如何運用手中有限的資金， 透過一套易於判讀、具體可行的選股策略，找到暴衝標的？ 英國股神史萊特在1992年首次提出「祖魯法則」，主張雷射光
束的威力遠勝於散彈槍──投資人不需要什麼都買、什麼都做，只需專精某一領域即可。 尤其是對於資源有限的散戶來說，選股策略更要聚焦動能強勁的「成長股」，透過科學方法的篩選與精算，找出潛力無窮的標的，創造出遠高於大盤漲幅的投資報酬率，而這套選股法，亦受到號稱「華爾街最會選股之人」彼得‧林區的大力推崇。 在前作《祖魯法則》中，史萊特告訴投資人「如何篩選獲利上升、本益成長比（PEG）強勢的中小型個股」，而在這本系列作中，他將進一步闡述PEG在實戰上的應用，指導散戶篩選出真正值得期待的成長股，確保你能買在最誘人的價格、獲得最豐厚的報酬，並搭配其獨特的選股要訣，建構一套嚴謹而明確的選股系統，同時
增加選股的可靠性，有效降低風險。 只要抓對3大投資方向，別怕口袋淺，透過數據及紀律，你也能以小搏大穩穩賺！ Tips1 用成長型個股建立投資組合 抓出前途似錦的成長型個股，再靠著「複利效應」，坐收每股盈餘步步高升的好處。 Tips2 挖掘飆股的關鍵要訣 挑選本益成長比（PEG）低、現金流量強、相對強弱為正、類股具競爭優勢的個股。 Tips3 凌駕大盤的附帶條件 洞悉多空訊號、對帳單分析、交易資料庫建立，就可掌握節奏，抓住先機。 投資是一門講究具體的技藝，本書將Step by Step傳授你： 「聚焦投資」的重要性，告訴你如何利用專注的力量，最大化
投資槓桿？ 如何根據「事實」找到最佳的投資標的？知道何時該進場、何時該停損停利？更重要的是，怎麼從低成本的小型個股中賺到大錢！ 本書特色 1.搭配大量圖表，幫助讀者易於了解內容。 2.每章附有重點摘錄，讀者可快速掌握關鍵要素。 3.獻給資訊與資源不對稱的散戶，適合口袋淺、資金小的投資人。 各界推薦 「吉姆‧史萊特迄今最高傑作，以淺顯易懂的方式，破解篩選便宜優良個股等複雜的量化分析技術。」──《每日快報》（Daily Express） 「本書非常適合台股投資人用心研讀與學習……聚焦於成長型中小型股的策略亦符合台股未來的投資趨勢。」──呂張投資團隊總監／呂宗耀
強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用
為了解決個股成交明細 的問題，作者高博華 這樣論述：
人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦
遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並
以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材
料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔
股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指
數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。
Python：股票演算法交易實務147個關鍵技巧詳解(第二版)
為了解決個股成交明細 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股票交易實戰指南 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。 對於一般交易者而言，往往無法明確提供量化的規則，而程式撰寫者對於金融交易普遍陌生，無法進入交易的領域。此外，多數的交易者使用看盤軟體，採用制式的圖表與統計後的數據，對於交易所原始的報價，往往不知該如何處理，因此交易演算法是結合金融交易、程式撰寫與數據分析等三大領域的新興產業，具有較難進入的門檻。 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。 本書從數據分析的角度切入，以一個個的範例讓讀者了解概念，並能照著案例實作，由最基本的股票交易規則開始，逐步切入程式撰寫來計算技術指標，並能進行歷史回測，最後能透過下單函數進行程式交易。藉由案例的逐步演練，可降低學習的門檻，帶領讀者進入程式交易的殿堂。 【精采內容】 ◎Python內建的計算函數功能。 ◎資料的輸入與輸出 ◎金融圖表的繪製 ◎金融工具的分析與取用 ◎金融演算法的建構 ◎回測系統的建構 ◎下單函數的撰寫 ◎實單交易系統 【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 ◎使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ◎了解交易的規則與數據內涵，逐步建立自己的交易策略 ◎以Python套件串接實單交易，連結即時的金融交易市場 ◎應用技術指標及策略組合，達成自動化投資理財目標 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六本，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Python語法 技巧1 【觀念】Python的創生與發展 技巧2 【操作】安裝Python的基本環境 技巧3 【操作】執行Python語言的方式 技巧4 【觀念】Pyth
on的基本變數型態 技巧5 【操作】Python的基本運算與科學函數 技巧6 【操作】基本變數的使用 技巧7 【操作】tuple、list與dictionary的應用 技巧8 【操作】list comprehension的應用 技巧9 【程式】文字檔的讀取與寫入 技巧10 【操作】字串處理的應用 技巧11 【操作】使用Python的外掛套件 技巧12 【觀念】時間的應用 技巧13 【操作】time套件函數的應用 技巧14 【操作】datetime套件函數的應用 技巧15 【操作】資料的分割與合併 技巧16 【程式】判斷的結構與範例 技巧17 【程式】迴圈的結構與範例 技巧18 【觀念】建立
函數的方法 技巧19 【操作】建立函式庫並取用 技巧20 【操作】MariaDB資料庫的基本操作 技巧21 【程式】使用Python存取資料庫 技巧22 【程式】Python異常處理的應用 技巧23 【程式】Python的類別應用 | CHAPTER 02 | 網路擷取股票數據資源 技巧24 【觀念】了解爬蟲基本概念 技巧25 【觀念】網頁的組成結構 技巧26 【觀念】網頁的標籤介紹 技巧27 【操作】Python下載網頁資訊 技巧28 【操作】BeautifulSoup套件簡介 技巧29 【操作】Selenium套件簡介 技巧30 【程式】證交所－個股日本益比、殖利率及股價淨值比 技巧31
【程式】證交所－取得股票日成交資訊 技巧32 【程式】證交所－取得股票盤後定價資訊 技巧33 【程式】證交所－融資融券彙總資訊 技巧34 【程式】證交所－信用額度總量管制餘額表 技巧35 【程式】證交所－外資、投信、自營商彙總表 技巧36 【程式】奇摩股市－單日股票排行榜 技巧37 【程式】奇摩股市－外資買賣超排行榜 技巧38 【程式】奇摩股市－取得自營商買賣超排行榜 技巧39 【程式】期交所－加權股票指數權值股 | CHAPTER 03 | 股票資料視覺化 技巧40 【觀念】了解股票成交資訊 技巧41 【操作】自行取得股票逐筆成交資訊 技巧42 【程式】Python取用股票報價檔案 技
巧43 【操作】安裝matplotlib繪圖套件 技巧44 【程式】繪製股票日內價格走勢圖 技巧45 【觀念】用不同的角度看待股票價格 技巧46 【程式】繪製日內價格走勢圖（依據量） 技巧47 【程式】繪製日內價格走勢圖（依據成交市值） 技巧48 【程式】繪製日內價格走勢圖（依據TicK） 技巧49 【程式】繪製股票大單成交點位圖 技巧50 【觀念】了解K線 技巧51 【程式】取得股票分K資訊 技巧52 【操作】安裝mpl¬nance金融繪圖套件 技巧53 【程式】繪製日內K線圖 技巧54 【觀念】了解技術指標 技巧55 【觀念】計算技術指標的套件介紹 技巧56 【操作】Talib
套件的安裝 技巧57 【操作】了解Talib套件所需的K線格式 技巧58 【操作】計算歷史Talib技術指標 技巧59 【程式】繪製K線圖搭配MA指標 技巧60 【程式】繪製K線圖搭配RSI指標 技巧61 【程式】繪製K線圖搭配BBANDS指標 | CHAPTER 04 | 進行歷史數據回測 技巧62 【觀念】認識歷史回測 技巧63 【觀念】回測流程建構 技巧64 【觀念】時間單位不同的差異 技巧65 【操作】逐筆資料回測應用 技巧66 【程式】逐筆資料策略回測－固定時間買進賣出回測 技巧67 【程式】逐筆資料策略回測－價格突破區間順勢策略 技巧68 【程式】逐筆資料策略回測－內外盤交易策
略 技巧69 【操作】K線Talib技術指標回測應用 技巧70 【操作】交易部位控管物件 技巧71 【程式】K線策略回測－MA交叉突破策略 技巧72 【程式】K線策略回測－RSI買賣超回檔策略 技巧73 【程式】K線策略回測－BBANDS回檔策略 | CHAPTER 05 | 選股策略制定 技巧74 【觀念】認識實單程式交易流程 技巧75 【觀念】為何要選股？ 技巧76 【程式】依照盤後定價資訊選股 技巧77 【程式】依照融資融券資料選股 技巧78 【程式】依照融券借券資料選股 技巧79 【程式】依照三大法人選股 技巧80 【程式】股票排行榜選股 技巧81 【程式】外資買賣超排行榜選股
技巧82 【程式】自營商買賣超排行榜選股 技巧83 【程式】權值股選股 | CHAPTER 06 | 取得即時報價及指標運算 技巧84 【操作】透過Python取得即時報價 技巧85 【程式】取得N天的股票每日行情 技巧86 【程式】日週期－Talib技術指標計算 技巧87 【程式】日週期－CDP指標 技巧88 【程式】計算K線（開高低收量資訊） 技巧89 【程式】計算內外盤 技巧90 【程式】計算價格MA指標 技巧91 【程式】計算MACD指標 技巧92 【程式】計算布林通道 技巧93 【程式】計算KD指標 技巧94 【程式】計算威廉指標 技巧95 【程式】計算RSI指標 技巧96 【程式
】計算乖離率指標 | CHAPTER 07 | 規劃進出場的時機 技巧97 【觀念】何謂進出場 技巧98 【觀念】策略是逐筆判斷還是新的K棒才判斷？ 技巧99 【程式】進出場－開盤價格跳空判斷 技巧100 【程式】進出場－開盤與日移動平均線判斷 技巧101 【程式】進出場－固定時間進出場 技巧102 【程式】進出場－內外盤 技巧103 【程式】進出場－爆量 技巧104 【程式】進出場－MA快慢線 技巧105 【程式】進出場－MA二次穿越（延遲進出場） 技巧106 【程式】進出場－突破支撐壓力線 技巧107 【程式】進出場－MACD 技巧108 【程式】進出場－布林通道 技巧109 【程式】
進出場－KD 技巧110 【程式】進出場－RSI 技巧111 【程式】進出場－威廉指標 技巧112 【程式】進出場－乖離率 技巧113 【程式】進出場－K線型態辨識 技巧114 【觀念】何謂停損停利 技巧115 【程式】出場－價格停損與停利 技巧116 【程式】出場－移動停損出場 | CHAPTER 08 | 串接券商實單委託及交易指令 技巧117 【觀念】程式下單機的運作機制 技巧118 【觀念】實單委託的市場機制 技巧119 【操作】如何透過Python進行實單委託 技巧120 【觀念】GOrder下單指令介紹 技巧121 【程式】下單委託 技巧122 【程式】取得成交帳務 技巧
123 【程式】取得總帳務明細 技巧124 【程式】取消委託 技巧125 【程式】取得庫存資訊 技巧126 【程式】取得未成交資訊 技巧127 【觀念】認識交易指令 技巧128 【觀念】完整下單流程介紹 技巧129 【程式】下單委託並取得帳務回傳 技巧130 【程式】限價單到期刪單 技巧131 【操作】新增訂閱報價商品 技巧132 【程式】範圍市價單 技巧133 【程式】範圍市價單直到成交 | CHAPTER 09 | 執行實單交易 技巧134 【觀念】理解股票交易規則 技巧135 【觀念】真實市場考慮因素 技巧136 【觀念】重要的是價格還是進場時機？ 技巧137 【操作】建構人生
第一個Python策略 技巧138 【程式】股票當沖－跳空開盤買進、收盤賣出策略 技巧139 【程式】股票當沖－內外盤交易策略 技巧140 【程式】波段策略－MA交叉突破策略 技巧141 【程式】波段策略－RSI賣賣超回檔策略 技巧142 【操作】執行策略吧！ 技巧143 【操作】Line Notify時刻監控策略運作 技巧144 【操作】Windows作業系統排程執行 | APPENDIX A | 股票當沖規則及GOrder下單機介紹 技巧145 【觀念】股票當沖規則簡述 技巧146 【操作】GOrder下單機介紹及權限開通 技巧147 【操作】GOrder虛擬證券開通
本益比、布林通道選股績效探討： 以台灣高股息ETF為例
為了解決個股成交明細 的問題，作者曾重彰 這樣論述：
本研究針對台灣高股息ETF(股票代號:0056)進行研究，以台灣加權股價指數為標竿，分別比較三種不同持有0056策略之結果:策略一為直接買入0056長期持有;策略二、三進一步加入主動選股的動作，即從0056成分股中再篩選出子投資組合持有。策略二為採用本益比進行進階選股，每季從30檔成分股，找出本益比較前季低的標的納入投資組合，每季替換投資組合標的，計算10年來每季投資平均報酬率。策略三除了比較本益比外再加入擇時指標，以布林通道週線作為指標，設定上下2倍標準差為支撐線與壓力線，作為投資組合買進或賣出訊號。研究結果得到，台灣加權股價指數10年區間年化報酬8.65%；策略ㄧ直接持有台灣高股息ETF
10年區間年化報酬13.06%，且在40個季度中有25個季度報酬優於台灣加權股價指數報酬；策略二使用本益比策略選股後10年區間年化報酬15.54%，且在40個季度中有21個季度報酬優於台灣加權股價指數報酬；策略三10年區間年化報酬為486.18%，唯交易次較少，10年間個股平均只交易過11次。綜合以上，本研究得到從0056成分股中再進一步主動篩選出子投資組合可以有效提升投資績效，且同時加入基本面(本益比)與技術面(布林通道)的效果最佳。