天瀚歷史股價的問題，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

10倍股法則：從企業成功軌跡解析股價上漲10倍的祕密

為了解決天瀚歷史股價的問題，作者林子揚 這樣論述：

想投資美股卻遇到「選股障礙」？ 知名大型股或熱門成長股都高不可攀？ 想找到未來可能大漲數倍的股票該從何開始？ 帶你從過往的「10倍股」下手研究 尋找未來有潛力繼續向上成長的股票   　　★《超級成長股投資法則》作者重量級力作！ 　　 　　本書作者林子揚，投資美股26年，年化報酬率24.98%，大幅超越標普500指數表現；他的投資組合中有8檔標的，在他持有期間內股價上漲達10倍（1000%）以上！帶來令人稱羨的長期超額報酬。   　　現在才想投資這些10倍股會不會太晚？他認為，歷史雖然無法重來，但是鑑往可以知來；找到企業的成功軌跡，對於找到下一檔10倍股絕對有

幫助。他深究美股市場過去5、10、20、30年產生的「10倍股」，發現：   　　‧企業股價的大部分漲幅都發生在前20年。 　　‧表現好的10倍股，絕大部分可以一直保持下去。 　　‧過去5年產生的10倍股多是大肆擴張中的新創企業，繼續成長的可能性很大。 　　‧股價能上漲10倍以上的企業都有相似的發展軌跡。 　　‧要選到5年股價上漲10倍的股票不太容易，但要選到20～30年股價上漲10倍的股票並不難。   　　這本書將分享作者深度分析美股市場10倍股的研究精華，再以大部分讀者較為熟悉的10倍股企業如電動車龍頭特斯拉、被電商霸主亞馬遜視為競爭對手的產業新星Shopi

fy……等企業為實例深入說明；同時藉由作者的長期投資經驗，了解如何訂下成功收獲10倍股的策略，邁向超額報酬之路。   　　【特別收錄】美股近30年產生的10倍股名單 　　‧分布於11大產業、百種行業10倍股名單完整收錄 　　‧作者精心蒐羅統計，並已過濾無投資價值之垃圾股及雞蛋水餃股   　　【必讀重點】 　　◤10倍股分布產業精彩解析 　　分析10倍股分布最多的美股產業，這些產業都適合投資嗎？當中包含哪些具備持續成長潛力的行業或個股？引領你從中找到選股方向。   　　◤形成10倍股的5大關鍵理由 　　能成為股價上漲10倍的股票，不外乎5種關鍵理由，搭配知名

企業如露露檸檬、直覺手術、埃森哲……等實例，帶你一探10倍股的形成脈絡。   　　◤投資美股市場成長股，無法只看本益比估價 　　美股當中有許多成長中的新創企業，明明還在虧損，股價卻能一再上漲，這些企業無法用本益比估價怎麼辦？作者用經驗法則教你使用正確指標評估他們的成長性！   　　◤高股價、高市值，會不會阻礙企業成為10倍股？ 　　市值或股價已經很高的企業，未來股價有可能再漲10倍嗎？低股價的企業，會更有可能成為10倍股嗎？從美股現況告訴你真實答案。   　　◤為何一般人很難真正收獲10倍股？ 　　你手中有10倍股嗎？是否「曾經擁有」10倍股？歸納5項投資人錯過

10倍股的5大原因，找到問題所在，告別平庸的投資績效。   　　◤高成長股票可能遇到的3大暴跌危機 　　成長型股票的波動劇烈，尤其美股並無漲跌幅限制，一天要跌15%以上並不少見；投資之前，不能不先了解成長股可能面臨的暴跌風險。

最強炒股者：戰勝大盤的13招交易法

為了解決天瀚歷史股價的問題，作者金亨俊 這樣論述：

韓國炒股者人手一本！ 在股海賺進超過200億的最強炒股者，畢生功力就看這一本！ 暢銷十年，首度中文化！   　　想在股海爆賺的你，是否覺得……   　　．想靠股市一次定生死，融資All in梭下去就對了？ 　　．比起兼差投資，不如全職在股市賺快錢比較爽？ 　　．贏要衝輸更要衝，持股下跌時，更要加碼下去賭反彈？   　　如果以上的問題你都選YES，那麼，讓過來人告訴你後果……   　　曾經親身實踐以上想法，讓自己身陷負債地獄， 　　又從人生谷底爬回巔峰的男人金亨俊， 　　要用血淚經驗告訴你真正 「股海致勝」的玩法！ 　　他初入股市就輕鬆賺進超過兩年的薪資，誤以為從此可把股市當提款機， 　　於

是一秒決定辭職當全職操盤手，沒想到卻是地獄的開端…… 　　在股海冒險躁進的他，融資借錢樣樣來， 　　每次都買在高點，股價下跌後還鐵齒拚命加碼攤平， 　　甚至妄想一次定生死， 　　這樣的心態導致他在股海畢業四次，債務壓力山大， 　　究竟，他是如何從地獄重啟人生，還成為韓國全民股神？   　　▲他玩股5年負債4億，卻在頓悟後，2年還清所有債務！ 　　辛酸畫面流出！ 　　大師赤裸剖析自己的過去，是給每位投機者的警世箴言！ 　　所有新手曾犯的錯，他全部犯過， 　　包括不懂股票就亂買、把股市當成賭場企圖一次All in，甚至還借錢、融資樣樣來， 　　讓他四度從股市畢業，每次都是賠得一窮二白， 　　反覆慘

賠的結果，終於讓他背負巨額債款，無顏回家面對父母， 　　血汗錢全部變成股市學費的打擊，令他曾試圖喝安眠藥自盡，也想過跳海， 　　無處可去、身無分文的他，甚至曾流落街頭，和遊民一起睡車站……   　　路人偶然施捨的一張紙鈔，令他幡然醒悟， 　　於是他痛定思痛，做好萬全準備後， 　　抱持背水一戰的決心重回股市。   　　這一次，掌握了自我心靈最大弱點的他， 　　不再像以往一樣躁進，從此不但再也不虧損， 　　2年還清4億債款，甚至還曾月入10億…… 　 　　▲絕不虧損、最快還債的傳說，背後有著2大關鍵！ 　　正因為曾經見過地獄，才知道絕望的深淵有多深！ 　　靠一己之力，從人生谷底爬回巔峰的男人金亨俊

， 　　無私分享成功背後的真正原因！   　　關鍵一、情緒控管 　　不敗傳說的背後，有著鋼鐵般的堅強意志！ 　　想打造不受股市千變萬化的起伏影響的過人意志力，要嚴守8個情緒控管的原則。   　　關鍵二、交易紀律 　　想在股海屹立數十年，你必須有一套不變的紀律！ 　　傳奇炒股者在書中完整披露屬於自己的12條交易紀律， 　　不管眼前的機會有多誘人，他都堅守不渝！   　　▲獨門分享，從負債到賺進超過200億的13個致勝絕技！ 　　讓大神名揚江湖的，除了他最速還債的傳說以外， 　　還有他創下韓國實戰投資大賽史上最高報酬率的實績！ 　　 　　在韓國，每個操盤手都夢想能在實戰投資大賽中取得名次， 　　限

時七週的極限操盤挑戰，是韓國操盤手必爭的榮譽之戰！ 　　歷戰21年的大神操盤手金亨俊， 　　不僅每次參戰都能名列前茅，還曾創下728%的最高報酬率！ 　　能在這樣的大賽中締造出驚人績效的方法究竟是什麼？   　　他在書中徹底揭曉自己在大賽中使用的13招技法， 　　對應各種不同市場類股與情境， 　　從飆股到中長期投資，都有專屬的獨門絕技！ 　　作者除了解析自己使用的技術指標，也詳細說明背後的原理和應變方式， 　　每一招都是最寶貴的真實經驗凝練而成，讓人一窺大師是如何觀察與思考股市的買賣時機！   名人推薦   　　財經專欄作家 股市小黑 　　布林通道投資人 股市阿水 　　投資達人 股權奶爸IF

　　「William Feng的操盤筆記」版主 馮震凌 　　K線捕手 楊忠憲 　　「Mgk的投機世界-炒股、博弈、生活」版主 葛瀚中（Mgk） 　　「年輕人的投資夢」版主 鄭詩翰 　　專職交易者 權證小哥    好評推薦   　　「作者是一位擁有良好信仰，出自優良家門的後代，雖然人人都有宗教自由的權利，也無須公開談論，但近期所見的幾位投資高手，都有一個共同特點，就是都來自於擁有良好信仰的家門。在這種混沌不明的時刻，系統性的將自身經驗完整整理在這本書中，並以耶穌和12門徒的概念來提出書中的這些原則，由此可見作者的慧眼獨具，絕非偶然。再加上『Vocal 經濟TV』10萬訂閱量的成績，這位多才多藝的

作者，他的著作若能在各位的書櫃上佔有一席之地，那麼我想股市新手們最渴望解決的問題，都會迎刃而解，離財務自由也更近一步，那麼相信不久的將來，更能自信的發光發亮。」－－Ebest投資證券零售金融事業部 代表專務 鄭成根   　　「『線圖裡有眾多散戶們的慾望和貪心』，而作者金亨俊也是如此，他的開始和大部分人都一樣，只有想賺錢的慾望，盲目的甚至不知道股票是什麼，想當然結果非常慘烈。但在那之後的24年間，他每天都在看線圖，開始從中去摸索讀心術，目的是要從人心的慾望中去找出投資的關鍵點，自創13種密法全部收錄在這本書中，希望透過這本書，能穩定我們每天動搖的投資心理。」－—YouTube 《金作家TV頻道》

經營者 金道潤   　　「在實戰投資大會上獲獎12次的金亨俊作者，已經證明兼具理論和實戰經驗。在這本書中可以詳細地看見作者即使在慘痛的失敗中，仍保有的不屈不撓熱情，以及成功的祕訣。如果你是股市新手，希望透過這本書能幫助你確立自己的投資原則，如果你不是新手，那麼希望你可以回顧自己的投資方法，讓自己成為一位會適時調整的投資人。」——《撼動韓國股市的7大操盤手》作者、TASTOCK 代表  韓奉鎬

應用深度學習神經網路方法於時間序列預測之應用

為了解決天瀚歷史股價的問題，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。