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這兩本書分別來自深智數位 和大億出版所出版 。
國立高雄科技大學 金融資訊系 楊耿杰所指導 張珊菱的 交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例 （2021），提出xq期貨程式交易關鍵因素是什麼，來自於程式交易、技術分析、技術指標。
而第二篇論文國立高雄科技大學 金融資訊系 姜林杰祐所指導 簡毓恩的 以券資比指標為基礎設計投資策略 – 台灣股票市場實證分析 （2021），提出因為有 券資比、法人籌碼、籌碼集中度、營收成長率、程式交易的重點而找出了 xq期貨程式交易的解答。
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從零開始使用Python打造投資工具
為了解決xq期貨程式交易 的問題，作者卓真弘 這樣論述：
★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 ■【什麼是程式交易】 程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 ■【程式交易的優點】 還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ → 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 市面
上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 → 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ ★高 CP 值的自動交易★ 本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，
幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 ★立馬 Python 用場★ 有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 ★交易程式超值附贈★ 本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw
交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例
為了解決xq期貨程式交易 的問題，作者張珊菱 這樣論述：
本研究以臺灣五十指數（FTES TWSE Taiwan 50 Index）成分股作為研究標的，進行研究分析，本研究之研究期間在2017年1月1日至2021年12月31日為止，以日資料進行交易模擬回測，並且考慮交易成本。本研究利用嘉實資訊公司的XQ系統建構六種技術分析交易策略，分別為策略一（KD隨機指標＋RSI相對強弱指標）、策略二（CCI指標＋ATR指標）、策略三（MTM動量指標＋ATR指標）、策略四（RSI相對強弱指標＋CCI指標）、策略五（RSI相對強弱指標＋MTM動量指標）、策略六（ATR指標＋KD隨機指標），藉以檢定技術分析策略之有效性，並且與買進持有（Buy and Holding
）策略進行比較，驗證是否可以透過策略組合操作臺灣五十成分股獲得超額報酬。實證結果如下：一、六種操作策略的總報酬率皆優於買進持有策略之績效。在六個策略中，策略二（CCI指標＋ATR指標）之績效表現最佳；策略三（MTM動量指標＋ATR指標）之績效最差。二、透過單一樣本T檢定的結果顯示，六種技術分析策略與買進持有策略，其回測績效皆顯著高於銀行一年期定存。三、透過成對樣本T檢定的結果顯示，在2017年至2021年間，2018年在∝=5%顯著水準下，顯示六種技術分析策略與買進持有策略沒有顯著的差異，因此針對本研究之樣本進行檢驗效率市場，臺灣股市支持弱勢效率市場，表示技術分析失效。其他四年，在∝=5%顯著
水準下，顯示六種技術分析策略與買進持有策略有顯著差異，因此針對本研究之樣本來進行檢驗效率市場，臺灣股市否定弱勢效率市場，表示技術分析有效。最後本研究由上列幾項研究發現提出實證結果，並提出建議與改善，期望作為未來研究之參考。
XS程式交易煉金術
為了解決xq期貨程式交易 的問題，作者杜昭銘ParksonDow）,數據金,黃建憲 這樣論述：
以券資比指標為基礎設計投資策略 – 台灣股票市場實證分析
為了解決xq期貨程式交易 的問題，作者簡毓恩 這樣論述：
股票融資融券信用交易僅限於自然人或非投資機構法人使用，專業投資機構不能從事信用交易；因自然人資金有限，較可能使用融資融券買進股票，由融資和融券餘額可以推知自然人的投資動向。由於融券與融資餘額代表股票融券與融資張數總和，從券資比(融券餘額/融資餘額)可推估自然人多空傾向；券資比高表示自然人市場心態偏空，反之表心態偏多。當自然人操作偏空時，若同時可能的交易對手(法人)操作偏多，基於法人是市場贏家，而自然人為市場輸家，則應於市場做多；相對地，當自然人操作偏多時，若同時可能的交易對手(法人)操作偏空，則應於市場做空；據此可建立量化投資策略。本研究使用代表自然人動向的券資比為基礎建立策略，參酌文獻加入
其他策略要素進行選股選時，以建立不同階段投資策略。研究以台灣上市上櫃公司為實證標的，以券資比策略建構選時策略，陸續加入包含籌碼集中度、法人籌碼與股東會除權息日等三要素及其組合，以建立不同策略；繼而以年季月營收成長率指標過濾選股，再進行選時進出，觀察選時條件是否能進一步提升策略績效。研究將資料期間分為樣本內(2017年6月1日至2022年2月28日)與樣本外(2022年3月1日至2022年4月30日)，以時間加權投資報酬率為績效指標，使用XQ全球贏家的XScript平台為回測工具。研究結果顯示，券資比策略與加入其他要素後之策略的時間加權報酬率皆優於台股加權指數或櫃買指數報酬率，樣本內與樣本外實證
結果一致，表示本研究的策略具延續性。券資比策略組合的要素中，加入籌碼集中度要素的時間加權報酬率優於其他要素組合。上市公司選股後的時間加權報酬也優於未選股，表示營收選股有助於獲得更好的投資報酬。