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3天搞懂權證買賣(最新增訂版)：1000元就能投資，獲利最多15倍，存款簿多一個0!

為了解決大戶持股比例app的問題，作者梁亦鴻 這樣論述：

　　沒耐心長時間持股 　　又嫌棄基金不能短時間獲利? 　　「低成本、高槓桿」的權證買賣 　　是最適合小資族的投資利器！ 　　全書搭配豐富的圖解和詳細的說解 　　讓你第一次買賣權證就上手 　　想要擺脫「青貧族」、「薪光幫」的苦哈哈生活，善用投資理財工具才是王道！ 　　不過，市面上的投資工具百百種，為什麼你應該選擇「權證買賣」？ 　　投資權證的四大優點 　　1.買一張股票動輒就要好幾萬塊，對一般薪水階級來說，投資門檻偏高，讓人買不下手；如果投資股票發行的權證，只要用五分之一或是十分之一的價金，就可以開始投資。 　　2.權證的交易稅只有股票的三分之一。投資股票，如果賺了5000元，手續費就要

付1000多元，光是手續費的成本就可以購買好幾張權證了。 　　3.權證的槓桿效應大，如果投資人抓對方向，當股票上漲 1%時，權證就漲了3%～15%了。 　　4.買賣權證最差的狀況就是損失當初支付的權利金；風險有限，獲利潛力高。 　　所以說，成本小、槓桿效應高的權證買賣，是讓你手上的資金威力大增、報酬率翻數倍的好工具！ 　　靠權證賺錢不難，1000元開始賺錢的第一步！ 　　選權證、買權證、賣權證，從新手迅速進步到達人。 　　有梁老師領你入門，投資訣竅一點就通！ 　　● 從最基礎的概念切入，教你第一次買賣權證的必學竅門。 　　賺錢第一步，不是報明牌，而是先弄懂什麼是權證？從看懂權證的身分證開

始，了解權證型態和槓桿運作原理、評估風險，進階到如何挑選會賺錢的權證、參考重要的股市交易量和大盤指標，如何從發行券商、隱波率、分析報告和售後服務等面向，找到權證界的資優生。 　　● 掌握買賣時機點，幫你擬定靈活的操作策略。 　　看漲買認購，看跌買認售。梁老師不藏私，一次告訴你判斷的知識，帶你檢視個股的基本面、技術面和籌碼面，判斷如何運用行使比例搭配現股操作，分析什麼時候該履約，什麼時候賣出權證反而有利可圖。 　　● 聰明利用免費的軟體和網站，輕鬆投資權證買賣。 　　資訊時代網路發達，權證交易也可以上網快速掌握市場的最新交投熱點，行動App下單。本書介紹各個權證發行券商的專屬權證網站、檢視搜

尋權證的工具，教你善用資訊流通迅速的投資利器，為自己賺進第一桶金。 　　● 收錄受歡迎的海外權證買賣單元，不放過任何賺錢機會。 　　對某些投資人來說，海外權證可以當作分散投資風險的工具。本書告訴你海外權證的開戶條件，並提供個股型海外認購權證的試算表、權證到期價值的計算方式，避開匯差風險影響到履約價值，提醒你預防措施停利或是停損的時機。 　　準備好邁向致富之路了嗎？只要1000元，就能用小錢累積大財富，擺脫錢不夠用、薪情差的冏途，在什麼都漲，就是薪水不漲的時代，自己幫自己加薪。 本書特色 　　1.一問一答方式，讓你快速認識權證買賣的基本常識：權證和股票、基金有何不同？權證要開戶嗎？如何運

用權證的槓桿效應賺錢？何時該進出場？ 　　2.簡單說明權證交易的專有名詞：Delta值、價內價外、EPS值、隱波率、牛熊證、OTM、ITM等專有名詞，以淺顯易懂的方式解釋，買賣權證不求人！ 　　3.完全圖解！將獲利關鍵全部記下來：把複雜的觀念簡單化、視覺化，不必死記硬背，自然而然融會貫通！附有總結筆記，讓重點容易理解、容易記憶。 　　4.專為金字塔頂端客戶投資操作的梁亦鴻老師親自跨刀授課：精心規劃3天課程，不用花時間出門上課，教你如何觀察進場時機、學會避開地雷風險。  

大戶持股比例app進入發燒排行的影片

透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析

為了解決大戶持股比例app的問題，作者蔡柏翰 這樣論述：

籌碼面是股市投資重要參考指標，Liu (2019) 與 Lu, Fang & Nieh (2012) 檢視籌碼對報酬之影響，研究結果指出觀察法人投資動向能提高報酬率。本研究即採用法人籌碼(三大法人持股總比例與三大法人買賣超總數量)資訊為主軸，結合開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量以及周轉率等變數之日交易資料，分別對元大ETF台灣50 (股票代碼0050)與富櫃50 (股票代碼006201)兩檔ETF成分股之前二十名公司，總計四十檔個股，以深度學習LSTM與BI-LSTM演算法進行股價預測。在預測準確度上則是以均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 等三項

指標衡量。實證分析顯示，研究樣本中以LSTM模型進行預測，誤差較小的個股占37.5%， BI-LSTM模型預測，誤差較小的個股占62.5%，表示以法人籌碼資料進行台股價格預測時，使用BI-LSTM模型準確度較高。這樣的分析結果與Lu, Li, Wang & Qin (2021) 的研究一致，支持在股價預測上BI-LSTM優於LSTM模型。