股權分散表的問題，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

Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧

為了解決股權分散表的問題，作者劉承彥 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。 　　對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？ 　　有鑑於此，

本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！ 　　本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　【精采內容】 　　✪金融大數據資料的取得 　　✪網路爬蟲的實戰演練 　　✪ETF的詳細介紹 　　✪建構完整的回測系統 　　✪經典交易策略建構 　　✪股權分散策略建構 　　✪三大法人策略建構 　　✪融資融

券策略建構 　　✪月營收交易策略建構 　　✪一籃子股票回測方法 　　【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Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢 　　運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標 　　✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼 　　✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略

股權分散表進入發燒排行的影片

台灣股市超額報酬與集保股權持股比率之研究

為了解決股權分散表的問題，作者周依晴 這樣論述：

本研究從台灣股市中探討集保股權分散表中各層級持股比率、三因子模型、動能因子及週轉率對個股相對大盤超額報酬率之影響，資料來源為台灣經濟新報(TEJ)、臺灣集中保管結算所(TDCC)。樣本個股選取614檔個股。樣本資料期間為2013年1月至2020年6月之月資料。被解釋變數為個股相較加權指數之月超額報酬率、個股相較加權指數之季超額報酬率、個股相較加權指數之年超額報酬率。解釋變數為市場風險Beta值、公司市值、股價淨值比、週轉率、動能、集保股權分散比率層級等。實證結果發現，當1-5 張的非專業機構投資人增加，對於個股相較加權指數之月超額報酬率、季超額報酬率及年超額報酬率有相當顯著負向的影響；當投資

人持有5.001-10 張的比率增加，對於個股相較加權指數之季超額報酬率及年超額報酬率有相當顯著負向的影響；持100.01-800張比率增加對於長期之年超額報酬率有顯著正面影響，尤其觀察持100.001-200張比率之層級，對短中長期之月超額報酬率、季超額報酬及年超額報酬皆有顯著正面影響。市場風險因子對個股相較加權指數之季超額報酬率及年超額報酬率有顯著正面影響。動能因子對個股相較加權指數之季超額報酬率及年超額報酬率有顯著負面影響，未發現動能效應。股價淨值比因子、市值因子、週轉率因子對個股相較加權指數之超額報酬率皆有顯著正向影響，本研究發現台股並未存在股價淨值比效應及規模效應。

Excel VBA實戰技巧|金融數據x網路爬蟲

為了解決股權分散表的問題，作者廖敏宏（廖志煌） 這樣論述：

　　打破技術門檻，用EXCEL VBA抓取資料，也能做到大數據分析，了解爬蟲原理掌握關鍵技術！ 　　以Excel VBA為主，結合「金融數據」與「網路爬蟲」兩大主軸： 　　由爬蟲操作步驟關聯衍伸出「爬蟲地圖」，透過大量的範例將這些專業知識變成實戰操作技法，讓您對網路爬蟲與Excel VBA程式開發之間的關係有更新更深一層的體會。 　　坊間爬蟲書籍從沒說的事： 　　坊間爬蟲書籍普遍存在以下問題之一，如對於爬蟲原理、封包分析與操作步驟均未能清楚說明，及範例類型簡單、數量練習不足與單一解決方式等，為解決上述問題，讀者們可在本書獲得解答並學會許多爬蟲方法與Excel VBA開發

技巧。 　　本書內容不同於以往爬蟲書籍做到了八個第一： 　　．第一本以Excel VBA為主體的爬蟲書籍：本書以隨手可得的Excel VBA作為主要的爬蟲語言 　　．第一本將爬蟲流程SOP的爬蟲書籍：一步步拆解爬蟲流程為操作步驟，最後再串接成完整的SOP。 　　．第一本以爬蟲地圖介紹的爬蟲書籍：把每個爬蟲步驟所需的相關知識與原理延伸關聯成「爬蟲地圖」，讓讀者可以清楚每一步驟所需的專業知識。 　　．第一本將Excel透過命令列控制程式內部流程的爬蟲書籍：不同於以往在Excel上所做的自動操作，而是透過外部參數與命令列操作，控制Excel內部流程，做到真正全自動化操作。 　　．第一本將範

例以多寫法呈現程式碼的爬蟲書籍：每一個網站範例使用一種以上網路連線方式取得資料或一種以上資料解析寫法，讓讀者可以多元學習。 　　．第一本透過多工具輔助爬蟲的爬蟲書籍：透過第三方工具使用(PostMan、ARC、Fiddler…)，讓爬蟲有更多工具可以輔助。 　　．第一本收錄超過20個以上範例的爬蟲書籍：本書提供25個範例，讓讀者熟悉爬蟲流程的操作，快速入門。 　 　　．第一本以金融數據為主題的爬蟲書籍：書本25個範例，扣除2個非金融相關範例，其餘金融網站範例佔全部範例達92%。 　　透過本書，您將了解： 　　．爬蟲原理與流程操作SOP。 　　．反爬蟲原理與應對處理方法。 　　．如何應用瀏

覽器工具輔助解析網頁內容。 　　．如何應用工具輔助網路封包收發及分析。 　　．如何使用Excel VBA開發網路爬蟲程式。 　　．如何使用Excel VBA操作關聯式資料庫。 　　．如何使用Excel VBA完成自動化控制。 　　誰適合閱讀本書： 　　．對數據收集、分析或整合應用有興趣者 　　．想用Excel自動化解決瑣碎事物者。 　　．金融領域相關從業人員或程式交易人員。 本書特色 　　．以金融數據收集作為主題，啟發讀者對爬蟲的興趣。 　　．從原理、觀念到實際操作，了解網路爬蟲整體樣貌。 　　．明確界定各項操作步驟，學習正確的網路爬蟲流程。 　　．由淺入深引導正確觀念，打穩程式撰寫與爬

蟲基礎。 　　．結合自動化與資料庫操作，輕鬆學會實務應用方法。 　　．大量手把手實戰範例演練，熟悉網路爬蟲操作步驟。 專業推薦   　　國立高雄科技大學金融資訊系所教授 姜林杰祐 　　國立高雄科技大學 AI 金融科技中心主任　林萍珍 　　國立臺北科技大學資訊與財金管理系助理教授　吳牧恩 　　東吳大學經濟系兼任助理教授　謝長杰 　　文化大學進修推廣部—VBA 與APP 講師　吳清輝 　　凱衛資訊程式交易MultiCharts 專任講師及顧問　陳立偉 　　程式交易教父、期貨分析師　張林忠 　　逸志科技董事長　徐黎芳 　　拓思資訊執行長　林政憲 　　燕秋老師教學頻道　李燕秋 　　大數軟體執行長　丘

祐瑋

散戶投資行為與股價及加權指數關聯性之研究

為了解決股權分散表的問題，作者陳維銘 這樣論述：

本研究透過財務行為學之處置效應以及從眾效應為散戶於證券市場之操作心理為基礎，以本研究假設之一，探討散戶於證券市場中之投資行為與個股股價走勢為負相關性。取台灣股市權值最高之三家上市企業為樣本，自2015年5月初起至2020年1月初止，共1155個交易日內之每日個股股價走勢與台灣集保結算所每週公告個股持股分級之股權分散表為分析基礎，透過VAR模型實證後，驗證散戶於證券市場中之投資行為與個股股價走勢為負相關性。散戶確實會在股價上漲時傾向賣出持股，而在股價下跌時將進場反向承接。並且散戶該行為將持續股價成長率波動的3至4個時間點，此一結論也與處置效應明顯呼應。而研究假設之二，探討散戶於證券市場中之投資

相較於大盤指數走勢為負關聯性，以台灣集中市場加權指數、融資維持率、小型台指期貨散戶未平倉之多空比率等歷史交易資料，經由VAR模型與因果關係檢定後並未獲得證實。檢討主要原因後其因有二，雖然加權指數多空轉折點大多出現在融資維持率在過往偏高的175%以及過低的150%，但由於該極端情況大多出現於數週甚至僅數日之內，但本研究將研究週期拉長至五年共1155個交易日，因此將無法出現明顯實證結果，此為其一。而由於融資維持率低於130%將處份擔保品或追繳保證金的現行規定，造成使用融資的散戶不得不自行停損賣出或者受到證券商直接處份其擔保品，並非散戶自我意願停損出場，因此無法歸咎於散戶之自行決策，則為其二。