和勤歷史股價的問題，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

存股輕鬆學1+2套書： 730張金融股、年配息70萬的存股成長之路，和你一起打造自己的「長期飯票」（超值加贈存股SOP投資影音）

為了解決和勤歷史股價的問題，作者孫悟天,孫太 這樣論述：

 懶得盯盤、不懂財報沒關係， 選對一支高股息股，穩穩賺股利，養你一輩子！   孫悟天只靠存股，4年從賠200萬到資產700萬， 自創超級簡單的存股SOP， 新手入門存股必讀好書！   　　●《存股輕鬆學》內容簡介: 　　【超值加贈】80分鐘存股SOP影音教學   　　▍史上最輕鬆！從零開始學存股的完整規劃，最實用的理財勵志書，實證有效! 　　◎4個頓悟，翻轉股票投資舊思維  　　◎存股勝率百分百的4大關鍵 　　◎ 存股致富3要素：金錢、時間、降低成本大解析 　　◎ 破解存股常見的10大疑問 　　◎ 5個簡單法則，挑到存股好對象   　　▍你還在傻傻賺價差？買高賣低，每天忙看盤？賠了本金好緊

張？ 　　☆賺價差=不一定賺錢，可能連本金都賠進去  　　☆存股=顧好本金，年年領股利，賠錢很難!  　　☆存愈久=享受複利效應，晉升人生勝利組   　　存股人氣部落客孫悟天，投資股票經驗超過10年以上，卻慘賠數百萬收場，之後有五年不敢買股票，後來因為認識存股的方法，而從股票市場中頓悟，開始研究股票的真正價值，捨棄天天操盤賺價差的投資方法，認為只要公司的基本面好，股價到後來多半還是會反映的，因此特別重視公司的基本面分析。他自創存股SOP買賣方式，並利用此方式「只存官銀股」，教讀者如何輕鬆選出可以長抱的低價好股。 短短4年，總資產已達700萬元，平均年化報酬率可達13%以上，不僅本金安穩，每年的

存股成本一直持續降低， 　　 　　▍懶人投資3步驟，無需天天盯盤，不用花心思管理 　　【選擇好股】→【持續買進】→【長期投資】 　　當存股累積愈來愈多，尤其累積買到300張金融股以上時，每年穩穩領取約30萬的股利，等於每個月都在幫自己加薪。 　　 　　▍挑選「長期飯票」的選股策略大公開 　　投資存股的原理就是「靠好公司幫我賺錢」，公司必須要股本夠大，不受投機操作的影響，而且要有持續的獲利，穩定發放股利，這種公司對投資人來說，才是適合「長期飯票」。   　　▍悟天選股SOP法則，馬上學馬上會！ 　　1. 選擇體質健全：連續5年EPS大於1元  　　2. 選擇股價穩定度高的公司：股本大於300億 

                     Beta值小於1 　　3. 每年配發股利股息：近5年現金股利於0.5元 　　4. 股價不能離淨值太遠：股價淨值比小於2.5 　　5. 股性相合：跟你的投資個性相合    　　▍悟天的存股小語錄 　　☆你都敢把錢存在銀行，為何不敢買銀行股來存 　　☆精選好股，連睡覺就還在幫你賺錢 　　☆存股3步驟：選好官銀股、買進、長抱 　　☆存股的「存」不是指定存 　　☆存股的「股」不是指台股所有股票 　　☆別把你的套牢股，當成存股 　　☆存股3年有感、5年有小成、10年磨一劍 　　☆股票下跌怎麼辦？照樣吃得好、睡得飽、有錢就加碼 　　☆存股的精髓在於選股，選好股票

穩穩賺 　　☆本大利小利不小，本金多，賺得當然也多 　 　　別說這太簡單，想從小資大翻轉， 　　趕快啟動你的存股習慣，加入富酬者聯盟！   　　●《存股輕鬆學2》內容簡介: 　　★暢銷書《存股輕鬆學》歷經股災，存股翻倍實證篇★ 　　存股達人孫悟天及孫太依照自創的SOP倍數表操作， 　　目前已存下730張金融股、 　　年領股利70萬，輕鬆規畫退休生活！ 　　 　　★高人氣FB社團：「金融存股輕鬆學」版主（社員超過18萬人） 　　★FB粉絲專頁「孫悟天存股-孫太」版主（追蹤人數逾5.5萬人） 　　★專頁文章授權「今周刊」、《經濟日報》、《鏡週刊》等知名媒體轉載   　　▍從零開始學存股的完整規劃，

歷經股災，實證有效! 　　◎ 存股時機：存股最好的時間是十年前，其次是現在 　　◎理性判斷「價值」，不被「價格」所蒙蔽 　　◎為什麼我獨鍾金融股 　　◎像找結婚對象一樣，挑選好存股 　 　　▍最強存股SOP，教你存股又賺價差！ 　　股價下跌時→開心加碼、股價上漲時→分批出脫賺價差， 　　兩年前孫悟天手中有300張金融股，在經股災、疫情等衝擊， 　　他運用自創的SOP公式，先出脫股票，再趁低買進， 　　目前已加碼至700張金融股， 　　每年股利70 萬，輕鬆規畫退休生活！   　　▍經歷股災、黑天鵝選股法則，馬上學馬上會！ 　　1. 選擇體質健全：連續5年EPS大於1元  　　2. 選擇股價穩定

度高的公司：股本大於300億， Beta值小於1 　　3. 每年配發股利股息：近5年現金股利於0.5元 　　4. 股價不能離淨值太遠：股價淨值比小於2.5 　　5. 股性相合：跟你的投資個性相合    　　▍聰明人投資4步驟，減碼或加碼一目瞭然！ 　　【選擇好股】→【持續買進】→【長期投資】→【依照SOP決定是否分批減碼或加碼】 　 　　▍挑選「長期飯票」的選股策略大公開 　　投資存股的原理就是「靠好公司幫我賺錢」，公司必須要股本夠大，不受投機操作的影響，而且要有持續的獲利，穩定發放股利，這種公司對投資人來說，才是適合「長期飯票」。   　　▍倘若你現在只是月光族、韭菜族，那也沒關係！ 　　3

個步驟幫你的錢包捉漏，告訴你受用一生的10個理財習慣， 　　→教你理財之前需先好好理儥，改變「有錢就花」、「習慣透支」的壞習慣， 　　→擺脫韭菜族、月光族，才能真正得到財富自由的入門票。 　　存股這條路，很寬、很好走，但是不擁擠，只要能堅持下去，一定能享受豐碩的果實。   本書特色   　　█讀者專屬！加贈80分鐘影音教學，小資存股必備教科書！ 　　★選定1支好股，方法簡單卻能賺得長久  　　★教你輕鬆判別股價的高低，該買不該買一目瞭然 　　★教你存股又賺價差。股價下跌時→開心加碼、股價上漲時→分批出脫賺價差 　　★每年穩穩賺10%以上，不用做短線賺價差的投資客 　　★適合小資族，省下一杯咖啡

錢，開始買存股 　　★無壓力的投資法，人人都能做得到   名人推薦　   　　《存股輕鬆學》專業推薦  　　˙財經專家 阮慕驊 　　˙《股海老牛專挑抱緊股》作者 股海老牛 　　˙《我用1檔ETF存自己的18%》作者 陳重銘 　　˙成長股達人 陳喬泓 　　˙雪球股達人 溫國信 　　˙豐彥財經執行長 謝晨彥博士 　　 　　《存股輕鬆學2》專業推薦 　　˙Dr.Selena楊倩琳博士（小資理財教主） 　　˙Mr.Market 市場先生（財經作家）  　　˙大俠武林（《股息 Cover我每一天》作者）  　　˙小資女 艾蜜莉（財經作家） 　　˙安納金（暢銷財經作家） 　　˙股海老牛（價值投資達人） 　

　˙張皓傑（HC愛筆記財經）  　　˙陳重銘（《打造小小巴菲特 贏在起跑點》作者） 　　˙陳喬泓（專職投資人） 　　˙溫國信（雪球股達人） 　　（以上依姓氏筆畫排序）   專文推薦   　　作者孫悟天老師花了6年時間，幫自己存上700張金融股，每年可以領到70萬股利，恭喜他又多了一張長期飯票了！悟天老師凝聚20年的投資經驗，深入淺出的發明了存股SOP，幫助投資人挑出好股票，不僅可以安穩的領股息，更可以順勢賺價差。真的是太黯然，太銷魂了！──陳重銘（《打造小小巴菲特 贏在起跑點》作者）

和勤歷史股價進入發燒排行的影片

應用深度學習神經網路方法於時間序列預測之應用

為了解決和勤歷史股價的問題，作者簡佑庭 這樣論述：

本研究使用深度學習神經網路 (deep learning neural network) LSTM 「長短期記憶模型」 (long short-term memory) 方法對TAIEX「發行量加權股價指數」(TWSE capitalization weighted stock index) 與有色金屬「銅」期貨價格兩個時間序列資料集進行塑模與分析。本研究比較與 BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路－梯度遞降算法」(back-propagation neural network-gradient descent algorithm) 與BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法

」(back-propagation neural network-scaled conjugate gradient algorithm) 與 KNN 「K近鄰」(K-nearest neighbor) 迴歸算法的性能。對於 LSTM 「長短期記憶模型」方法，本研究採用三種學習算法，分別是 Adam 「適應性動差估計」(adaptive moment estimation)、 Sgam 「具有動量的隨機梯度遞降」(stochastic gradient descent with momentum) 與 Rmsprop 「均方根傳遞」 (root mean square propagation

) 等算法。此外，本研究對於時間序列預測模型之預測變數進行評估，本研究採用了收盤價的SMA「簡單均值」 （五日均值、十日均值與 20 日均值）和前一日收盤價以及收盤價的SMA「簡單均值」、 KD 隨機指標和前一日收盤價。實驗結果指出， LSTM-Adam 「長短期記憶模型－適應性動差估計」方法與 BPNN-SCGA 「倒傳遞神經網路－尺度化共軛梯度算法」的性能相似並優於 BPNN-GDA 「倒傳遞神經網路－梯度遞降算法」和 KNN 「K近鄰」迴歸算法；對於兩個時間序列資料集，SMA「簡單均值」和前一日收盤價對模型即具有解釋能力。因此， LSTM-Adam 「長短期記憶模型－適應性動差估計」方法

具有對時間序列問題有效塑模的潛力。此外，本研究對於時間序列問題的塑模與投資決策提出四項管理意涵，分別為具備驅動機器學習 (machine learning) 方法（工具）的能力、辨識對時間序列塑模有貢獻的預測變數、蒐集完整的歷史資料集與擁有處理巨量數據分析的方案。

台股超完美風暴後的大榮景：台股的前世、今生與未來

為了解決和勤歷史股價的問題，作者張真卿 這樣論述：

　　2023年年底前，台股將崩跌至10年線！ 　　別怕！一年半之內，又將開始10年的多頭。   　　貴上極反賤，賤下極反貴， 　　每一次的崩盤，都是在創造將來上漲的空間。 　　眾人貪婪時你要恐懼，眾人恐懼時你要貪婪， 　　一輩子遇不到幾次這樣的大好機會。 　　危機入市，翻轉你的財富人生！   　　作者於2000年出版《台灣正走向金融風暴》 　　這一次，又再度提出示警！！！ 　　1998年亞洲金融風暴、 　　2000年的高科技泡沫、 　　2008年的次級房貸風暴、 　　2011年的歐債危機，他都全身而退！！！ 　　這一次的張真卿面對未來10年的台股提出預判〜 　　引導你在相對高點全身而退，在

相對低點勇敢進場！！！   　　現在全球股市絕對是泡沫，都存在估值過高的問題。   　　2008年之後，因為量化寬鬆貨幣政策，美股走了10年多頭。原本2018年就該進入熊市，但發生中美貿易戰，美國聯準會擔心衝擊經濟，因此終止升息，開始預防性降息3碼，釋出大量資金，讓股市的泡沫持續，也影響全球的金融市場。   　　2020年新冠肺炎疫情肆虐全球，美國聯準會以迅雷不及掩耳的速度降息2碼，接著再降息4碼，同時推出無限QE，讓股市泡沫達到無法控制的地步。金融泡沫是金融市場的興奮劑，是投機者的溫床，金融泡沫不可怕，破了才可怕。   　　2022年初，台灣大盤本益比大約15倍、股價淨值比約2.5倍、市值與

GDP之比值約2.5倍，這些數字都來到歷史高點。台灣股市泡沫愈吹愈大，只等一根「針」來刺破泡沫。   　　而每一次股市泡沫破滅，都是「債」出問題。1990年，日本房地產不敗神話破滅，引發房地產和金融債出問題。2000年網路泡沫化，高科技公司債崩盤。 　　2008年美國次級房貸風暴，引爆連動式債券危機。2011年「歐豬四小國」債信違約，觸發歐洲政府公債危機。   　　人類無法從歷史中得到教訓，金融泡沫一次比一次大。   　　作者認為，2023年出問題的將是美國政府債。而台股每次遇上大循環結束的國際金融危機，跌幅都是至少腰斬。1990年台股由12,682點跌到2,485點，跌幅高達80％；2000

年台股由10,393點跌到3,411點，跌幅高達67％；2008年台股由9,859點跌到3,955點，跌幅高達59％。在2023年之前，將見到大盤由高點下挫至少50％的情況。   本書特色              　　        　　★提出長期預測 　　股市牛市的時間長於熊市，投資人投資眼光要放遠，不要因為崩盤就退出市場。本書針對未來10年的台股走勢提出預測：2023年前，將開始1年半的空頭，然後由半導體產業主導，再走10年多頭。   　　★預判主流產業 　　HPC、5G、AIOT帶動新一輪景氣回升，半導體產業是台灣之光，第三代半導體蓄勢待發，砷化鎵前景看好，低軌道衛星搭配6G產業，電動

車大聯盟是產業的主流。   　　★預警半導體泡沫 　　2020年因新冠肺炎疫情引發的全球晶片荒，導致晶片大廠獲利滿滿，相關類股股價也不斷攀高。2021年，各半導體製造廠商投入大量經費擴產，SEMI預估，2023至2025年陸續有25座8吋晶圓廠投入量產，60座12吋晶圓廠新建或擴建，其中以台積電在全球擴產與先進製程的投資計畫最為驚人。這樣大規模擴產，半導體是否會因為投資過度，引爆史上最大半導體的泡沫？研究機構Bernstein Research分析師羅斯根（Stacy Rasgon）示警，2018年半導體產能過剩的情景恐將重現，這場半導體派對將在近期步入尾聲。

應用機器學習方法於台股漲跌之研究

為了解決和勤歷史股價的問題，作者邱郁芳 這樣論述：

近年來，越來越多人投入股市，研究股價的議題受到關注，參與股市活動的投資人都希望能獲利，然而，影響股價的因素有非常多，預測股價日漸重要，過往投資人都是運用本身的經驗還有判斷進行交易，但仍有賠錢的風險，如何提高獲利並降低風險是每個投資人需要學習的課題。本研究使用包含基本分析、技術分析、總體經濟作為機器學習的輸入變量來做為股價趨勢預測的工具，為台股市值前五大的公司進行預測，提出了三個機器學習演算法的預測模型，使用SVM、XGBOOST及LSTM進行股價趨勢的預測。研究期間為2010年至2020年共11年，以10年、8年、6年、4年及2年歷史資料作為訓練集，預測2020年的股價漲跌趨勢。研究結果顯示

，機器學習方法能有效地分析股價趨勢。以SVM的結果是最佳，其次是LSTM，最後則是XGBOOST。