股票升跌計算的問題,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

股票升跌計算的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦草食系投資家LoK寫的 膽小者的股票獲利法則全圖解:從選股、短線波段操作,到資產配置,專為沒有強心臟的你設想,每月加薪五成,小賺兩、三萬。 和林子揚的 10倍股法則:從企業成功軌跡解析股價上漲10倍的祕密都 可以從中找到所需的評價。

另外網站智能盯盤 - 富途牛牛幫助中心也說明:幫助投資者監控三大市場的所有股票的異動情況,免去手動設定監控條件,減少錯過買賣時機, ... 2.1 成交量異動指標:根據股票的成交量和成交金額計算的異動條件。

這兩本書分別來自大是文化 和Smart智富所出版 。

國防大學 運籌管理學系碩士班 郭俊良、蔡馥璟所指導 李品萱的 預測性警務:結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例 (2021),提出股票升跌計算關鍵因素是什麼,來自於預測式警務、遞歸神經網路、長短期記憶網路。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 王貞淑所指導 王怡芬的 結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例 (2021),提出因為有 LSTM(長短期記憶模型)、多元迴歸、技術指標、官方網站新聞、情感分析的重點而找出了 股票升跌計算的解答。

最後網站股票漲一個點是多少?股票漲幅和跌幅怎麼算? - Eagles Markets則補充:在我國的A股市場中,每天是有漲跌幅度限制的,限制為±10%,也就是說股票每天如果漲幅超過10%(漲停)或者是跌幅超過10%(跌停)就會停止交易,我們無法買入也無法賣出 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了股票升跌計算,大家也想知道這些:

膽小者的股票獲利法則全圖解:從選股、短線波段操作,到資產配置,專為沒有強心臟的你設想,每月加薪五成,小賺兩、三萬。

為了解決股票升跌計算的問題,作者草食系投資家LoK 這樣論述:

  ◎朋友布局鋼鐵人概念、同事搶搭航運海盜船,我膽子小,都不敢碰,怎麼辦?   ◎定期定額、ETF、基金……投資商品很多,哪個適合心臟弱的我?   ◎通膨越來越嚴重,好想在薪水之外每月多賺點零用錢,賺兩、三萬就好。   作者草食系投資家LoK,曾在金融機構工作16年,之後成為專業投資人。   2000年開始投資股票,在經歷金融風暴後,一改過去追求高報酬的作風,   創立絕對不要賠的膽小投資法,累積小利變大利。   他的影片光在YouTube頻道就有超過12.8萬人訂閱,每月觀看超過1,100萬人次。   粉絲照他的方法操作,每月經常可賺進10萬日圓(約新臺幣兩、三萬元)

。   LoK說,進出股市,害怕是正常的,不害怕才可怕,   唯有膽小的人,才能在股市裡賺到錢!   ◎怕跌、怕賠、怕買錯?先用定期定額試膽、試水溫   膽小者的最佳起手式:定期定額買進,每月只要1,000元,就能當公司股東。   遇到下跌就多買,上漲就少買,漲跌你都很安心;   不想自己選股,就買基金,但交易成本高。   至於每月要投入多少?   設一個你不會想喊停的金額,你就會一直定期定額投資下去。   ◎心臟弱的人怎麼靠波段獲利?   做波段,不必時時刻盯盤,一天最多看兩次股價就夠了。   作者用圖解告訴你:會賺的K線長這樣,   小賺的獲利模式就是:移動平均線 + K線(書中

有圖解)。   但切記,所有訊號都會騙你,   只有成交量不會,因為有量才有價。   ◎遇到股災也不怕的保本策略   投資是一場心理戰,膽小者要怎麼贏?一賠錢就馬上停損,不要猶豫。   遇上暴跌別搶進,先看移動平均線。   還有,金價和股價,一個漲、另一個就跌,   所以,買了股票記得再買點黃金,因為這是抗通膨的最好利器。   害怕風險又想賺零用錢?從選股、短線操作、資產配置,   就算你心臟比較弱,這套膽小者投資法,每月也能小賺兩、三萬元。 推薦者   「A大的理財心得分享」版主/ameryu   小資女升職記Angela   「拉傻去哪兒」版主/資深券商營業員 Lasha

 

股票升跌計算進入發燒排行的影片

0:00 今天我們要來介紹如何用選擇權的價差策略
來達到長期穩定獲利的方法

1:28 為什麼要做價差
a.已知最大風險,不會因為黑天鵝而被抬出場
期貨有可能會因為跳空,而出現無法預期的虧損
甚至不用談到跳空,有的時候你可能只是去忙一下
回來一看卻發現,怎麼豬羊變色了

但是垂直價差策略在你一開始建立好的時候
就已經知道最大虧損最大獲利是多少
以及損益兩平點在什麼位置
你可以抱著價差安心上班,安心睡覺
但如果是做期貨,你可能就三不五時會想要打開來看現在指數在哪

b.比起期貨,選擇權價差更能增加你的勝率
撇開技術分析不談(因為要談的話其實對期貨對選擇權都是同樣的影響)
期貨在進場之後,上漲下跌機率其實就50%50%
但是價差可以透過履約價的調整,來增加你的勝率
舉例來說,指數17000
期貨多單進場之後,就是以此為分水嶺,上漲賺錢下跌賠錢
但選擇權價差可以選
例如我作16800-16900看多價差,我會有一百點空間
結算在16900之上我都是獲利的

也就是說即使指數是下跌,但我最後也是獲利的
當然這個不能下跌太多啦,下跌太多跌破我看多價差做的履約價的話也還是會受傷的

當然,有一好沒兩好
選擇權也不是萬能的
如果我們要選擇更高勝率的履約價,最大獲利就會降低
反之,如果我們想要最大獲利高一些,勝率也就會低一些
(例如現在指數在17000,我想做多,
選擇16900這個履約價去做看多價差,我會有比較好的獲利,但勝率低
選擇16800這個履約價去做看多價差,獲利會比較差,但勝率高)

不過我這邊想要跟大家分享一個觀念
你先求穩,再求多(先求有,再求好)
意思是如果你要做的話我會建議你先做勝率高的組合
雖然他最大獲利低,但你積少成多慢慢累積資金
後面慢慢增加你做的組數,整體獲利也會往上升

c.保證金比期貨低,可有效運用你的資金
小台的保證金要四萬多
但我們選擇權做價差,一組的保證金最低只要2500
因為他的保證金計算方式是用兩個不同的履約價之間的差去乘以50元
也就是說如果我今天做一組16850跟16900的價差
那我的保證金就要(16900-16850)*50=2500

不過通常我建議去做100點價差的組合,所以保證金要5000元
再高一點的150點價差或200點價差也可以,但相對來說保證金就會變貴
如果需要的保證金太高,小資族要去操作的話會比較難受一點
這樣對你後續部位的調整可能會比較沒有彈性空間

7:32 如何做價差
a.他其實就像是替賣方部位加一個保險
舉例來說,今天我認為指數不會跌破16900
那我就會在履約價16900的位置賣出賣權(不認為會下跌)
但畢竟沒有人能夠準確預測未來
如果接下來跌破16900,我會有很大的風險
所以我在16900之下的履約價加買一個賣權
例如我在16800這個履約價買進賣權
那麼當指數下跌的時候
這個16800買進賣權的部位會獲利,也就會幫我cover我原本的虧損
以上的舉例把它們組合起來,就會變成是一個看多價差

b.看多價差與看空價差的組法
那其實你要組看多價差或看空價差呀,用買權或賣權都是可行的
重點在於你做的履約價
今天如果你想做看多價差,只要你買低履約價賣高履約價
就會成為看多價差
反之,如果你買高履約價賣低履約價,就會變成看空價差

不過今天介紹的這套方法,你做價差的話
我會建議用賣權去組看多價差
用買權去組看空價差
原因是流動性的問題,我們要挑選成交量大的履約價去做
不然理論上買權還是賣權組其實是沒有差異
詳細的細節可以參考我之前寫的關於價差的文章或影片
在我的頻道裡面有一個關於選擇權策略,一系列的影片
其中有詳細介紹關於履約價對於價差策略流動性問題的部分
在這邊我們就不多贅述了

前面有提到,我會建議各位先求穩再求多
所以我會建議這種價差組合你要去做賺賠比低於1的
因為通常賺賠比低,也意味著他的勝率是比較高的
賺賠比就是最大獲利除以最大損失
通常我習慣做賺賠比0.1~0.3的組合
因為通常這樣的勝率其實蠻高的
而獲利嘛,雖然你可能會覺得一組5000元保證金只能賺幾百~一千多,感覺很少
但實際上我們把它換算成年報酬,你會發現這種東西的報酬率是高於其他投資工具的

c.要記得做複式單,或之後合併(保證金優化)
各位要記得,如果你要做這樣的策略
一開始要以複式單的形式進場

因為如果你是一個買方部位跟一個賣方部位分開下單的話
那個賣方部位會需要很多很多保證金
如果這樣的話就沒有我們一開始說的"有效運用你的資金"這個優勢

那如果你本來就是先做一口買方之後因情勢變化才多做一口賣方的話
我會建議你去把這兩口單合併成一組價差
保證金會從好幾萬變成只要幾千元,這樣能夠節省你的保證金

13:51 具體行動
以上大概介紹了一些你在做價差時需要注意的一些基本事項
那如果對於價差或者選擇權其他相關知識不瞭解的部分
可以參考我的YouTube頻道或者Blog文章
裡面有很多關於選擇權的知識補充

接下來要介紹的這個策略
是你大部分的情況下都可以使用的策略
而且做法並不難,你只需要懂均線,會看支撐壓力表
這樣其實就足夠了

指數走勢長期是多頭,在月選做看多價差
如果你要我去猜下一秒指數是漲是跌,我會跟你說我不知道
我猜中的機率大概跟丟硬幣差不多
可是如果時間拉長一點,我就可以提升我猜對的機率
為甚麼?因為股市有所謂的趨勢
當股市趨勢是處於多頭趨勢的時候,要我猜明天是漲還是跌,我會選擇猜漲
也許不是100%穩贏,但至少也是贏多輸少
反之,在空頭趨勢,要我去猜明天漲跌,那我會猜明天下跌
打開K線圖來看你就會發現,在多頭趨勢看到的是紅多綠少,對吧

因此,我們要跟著趨勢去做,因為這樣的話勝率是站在我們這邊的
除此之外,我們也可以發現股市的走勢長期來說是多頭趨勢
那我們的基本目標就出來了:
長期來看我們要做多頭價差
至於選擇權要做周選還是月選,我們要用月選來做多頭價差(周選存續時間太短)
利用均線作為基準,支撐壓力表作為輔助
所以打開K線圖,你會發現我們簡單用大家常看的5、10、20MA就能辨別趨勢
當現在是多頭排列時,股市為呈現多頭走勢
反之,變成空頭排列時,往往都是處於空頭走勢
所以我們在多頭走勢的情況之下
把我們多頭價差的履約價,建立在20MA的位置
也就完成了我們該做的事情

這邊可以看一下這三張圖
上面這張是多頭排列的樣子
下面這張是空頭排列的樣子
有的時候也有可能會出現糾結的狀況
像中間下面這張

但有時候也會遇到一個問題
就是指數可能離20MA太遠,這時候做的價差可能最大獲利太低
低到如果算上手續費跟稅,你可能還倒賠
那我們可以做一些修正
去看看當時的支撐壓力表的支撐在哪裡
並且以此作為基準去抓我們可以做的位置
下一張投影片我們來看一下支撐壓力表

支撐壓力表是一項很好用的工具,它可以幫助不會畫線抓支撐壓力的新手
找到現在市場上大家認定的支撐與壓力
解讀支撐壓力表,我們要站在賣方的角度去思考
因為賣方留倉會有壓力,但買方沒有
所以你看買權與賣權變化量最大的地方,搭配賣方角度思考
舉例來說
你看到買權是17650變化量最大,賣權17000變化量最大
搭配賣方角度思考
賣出買權在17650,表示市場上的大眾認為不會漲破17650
賣出賣權在17000,表示市場上的大眾認為不會跌破17000
那這樣我們的月選看多價差,就可以建立一個16900-17000的看多價差

這裡補充一下,雖然我們是去做月選看多價差
但支撐壓力表我們還是觀察該周的支撐壓力表,而不是該月的支撐壓力表
除非到第三個星期三

(當然,偶爾會有特別的例子,例如之前日誌影片中有提到
當兩大法人都在做買進賣權的時候,支撐壓力表的支撐其實就沒有支撐效果了https://www.youtube.com/watch?v=R2bwQXrZOPI)

偶爾會有回檔,在周選做看空價差
但股市也是有時晴有時雨
總是會有回檔下跌的時候
這時我們可以利用短均線5MA來作為判斷基準
如果指數跌破五日均線
那我們就可以在這個時候做空頭價差
履約價可以抓前面的高點作為參考基準
另外,由於我們是判斷回檔
所以不需要把這個空頭價差做在比較長期的月選
而是做在比較短期的周選
如此一來這個空頭價差就能替我們月選多頭價差沖銷方向上的風險

其實如果你對選擇權已經有接觸過的話
你應該會發現,這其實是一個變形的兀鷹
只是兀鷹策略會做在同個時間的契約裡面
又或者你也可以把它當作是時間價差或者對角價差
但上述兩者會有裸賣部位
但我們這個策略在周選與月選都是價差,風險是有保障的

26:02 總結
這裡我們就給明確定義

a.在均線多頭排列時,做這樣的策略
每個禮拜固定做一組看多價差,我推薦星期五做
而在做這樣策略期間,如果遇到空頭排列,看多價差要停損出場
(空頭排列:5MA,10MA,20MA)
如果均線糾結在一起,則暫停動作(10MA,5MA,20MA,or 20MA,5MA,10MA)

b.做月選多頭價差,位置做20MA
若獲利空間不大(指數位置離20MA太遠),參考支撐壓力表的支撐
(to新手:如果要談技術分析的話,支撐通常會是前面的低點)

c.跌破5MA,在周選做看空價差,位置選在跌破五日均線前的高點
(這裡注意,不是做在5MA喔!是做在前面的高點)

補充:
a.新手的話我建議本金5萬來做這樣的策略
雖然說你其實不需要這麼多資金,但至少你一開始輸的話
比較不會有壓力

b.逆向的月選看空價差,周選看多價差這種做法並不建議
因為空頭走勢又急又兇
這樣做可能討不到甜頭,倒不如直接做買進賣權

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***重要申明:影片主要為分享我個人的想法,並非投資建議,請觀眾在操作前仍需三思。***

預測性警務:結合資料探勘與LSTM-RNN建立時空分析模型-以臺北市為例

為了解決股票升跌計算的問題,作者李品萱 這樣論述:

  預測性警務 (Predictive Policing) 是近年在先進國家熱門的研究議題,其目的是企圖在執法的過程中運用預測性和分析性技術創建特定的演算法來區分或識別潛在的犯罪活動。透過以數據驅動及機器學習建立的預測系統可直接從現有相關警務資訊系統提取資料(涉及清理、重新組織和處理犯罪記錄數據),並透過資料視覺化技術,從巨量數據中彙整時空特徵變項,據此運用深度學習法建立預測性警務模型,用於識別任何未來犯罪的潛在屬性。  根據我國內政部警政署之全般刑案分析資料的定義,公共危險、毒品、竊盜、傷害及詐欺為全般刑案中的前五大主要犯罪類型,而相關犯罪案件與社會治安高度相關,然而隨著快速累積的巨量資料

,傳統分析方法已無法充分提供犯罪偵防所需的精準分析與預測,因此其所衍生的相關議題進一步突顯運用預測式警務技術協助犯罪偵防的重要性。  有鑑於當今社會已進入科技時代,人工智慧日益精進,本研究提出運用深度學習之長短期記憶網路(LSTM)方法,分析警務系統之歷史資料,並透過演算法的訓練,建立具有信度及效度的犯罪預測模型,進而提供相關單位調整犯罪偵查作為及防制策略,並提升辦案效率,希冀透過智慧化之警政資訊,精實掌握犯罪脈動,預先防範及降低犯罪發生,並提供警政機關於研議犯罪偵防議題相關決策參考。

10倍股法則:從企業成功軌跡解析股價上漲10倍的祕密

為了解決股票升跌計算的問題,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。

結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例

為了解決股票升跌計算的問題,作者王怡芬 這樣論述:

2020年COVID-19爆發,伴隨全球經濟下滑,在不景氣情況下,縱身投入股市的投資者卻不在少數,根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來,半導體產業進步快速,在股市交易中也受到高度關注,行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一,可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標,以上市半導體類股為標的,建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而,不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導,任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌,即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策,最終對

股市波動產生影響。據此,本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞,進行文字探勘與情感分析,探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後,對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言,不論是在整體平均彙整結果,或針對上中下游產業分析結果,LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢,且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值,皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後,模型的RMSE與MAE大幅降低,而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升,其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型,正確率最高為80.21%,相較僅以技術指標為特徵

值,增加近10%準確率,而加入官網新聞情感分數為特徵值,增加近6%準確率。上中下游分析結果中,長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM,正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中,長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高,代表天數區間拉得愈長,愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示,本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力;而將官網新聞情感分數結合上述指標,可有效提升股價漲跌預測準確率,尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時,揭露更多股價資訊。