Algorithmic trading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

Detecting Regime Change in Computational Finance: Data Science, Machine Learning and Algorithmic Trading

為了解決Algorithmic trading的問題，作者Chen, Jun,Tsang, Edward P. K. 這樣論述：

Jun Chen received his PhD in computational finance from the Centre for Computational Finance and Economic Agents, University of Essex in 2019.Edward P K Tsang is an Emeritus Professor at the University of Essex, where he co-founded the Centre for Computational Finance and Economic Agents in 2002. He

is a Visiting Professor at University of Hong Kong.

Algorithmic trading進入發燒排行的影片

低延遲期貨交易系統導入程序-以Y公司為例

為了解決Algorithmic trading的問題，作者廖謙銘 這樣論述：

隨著近十餘年來資訊科技之快速發展，金融參與者透過資訊科技於市場中取得絕對優勢之競爭日趨激烈。而金融交易與資訊技術結合後更發展出許多依行情訊息自動產生的策略交易，這些策略交易開發者透過低延遲技術以超越人類反應速度的方式於金融交易市場中得到巨大獲益，數年之間這類型的交易也逐漸成為市場中的主流。由於台灣證券交易所已由2000年三月將競價撮合（五秒撮合一次）改為即時撮合、切片行情改為即時行情，而台灣期貨交易所也於同時間將切片行情（每秒播送八次）改為即時行情。除了客戶端的策略交易需要更加精進之外，提供金融服務的證券商及期貨商之資訊系統是否能提供相對應的即時服務亦成為相當重要的議題。本研究以個案方式研究

Y期貨商公司之低延遲交易系統導入程序，從初期策略交易客戶的需求了解、專案之執行、系統之規劃與資源整合進行歸納與整理，推導出一套導入該系統之方法程序，期未來能提供業界導入該類型系統之參考。

Penny Stock Investing & Algorithmic Trading: 2-in-1 Compilation Generate Profits from Trading Penny Stocks & Financial Machine L

為了解決Algorithmic trading的問題，作者Press, Investors 這樣論述：

基於機器學習預測股價漲跌趨勢

為了解決Algorithmic trading的問題，作者楊駿豪 這樣論述：

本研究基於人工神經網路、隨機森林、極限梯度提升樹等3種分類器，提出一種用於隔日股價方向預測的方法，每個分類器透過手動的超參數調整來訓練預測模型，然後以多數投票的方式產生最終的預測結果。實驗以台積電為研究對象，收集了收盤價資料作為輸出變數和39項籌碼面指標作為輸入特徵，資料取自台灣經濟新報(Taiwan Economic Journal，TEJ)資料庫，自2008/01/01至2021/12/31的每日交易數據。本研究應用套索回歸執行特徵選擇，設置預測模式一（不執行特徵選擇）及預測模式二（執行特徵選擇）兩種模式進行比較。實證結果，預測模式二之預測準確率為81.3%，略優於預測模式一的80.2%

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