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上證深證差異的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦金偉民寫的 聰明的定投：讓工薪族理財不再難 可以從中找到所需的評價。
淡江大學 中國大陸研究所碩士班 李志強所指導 許富雄的 中國大陸股市波動分析 （2018），提出上證深證差異關鍵因素是什麼，來自於中國大陸股市、股市波動、股市泡沫、股災。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊管理系 黃世禎所指導 蔣鴻文的 運用技術分析及機器學習輔助投資決策之研究 （2016），提出因為有 基金投資決策、機器學習、支援向量機、倒傳遞類神經網路、移動平均收斂發散的重點而找出了 上證深證差異的解答。
聰明的定投：讓工薪族理財不再難
為了解決上證深證差異 的問題，作者金偉民 這樣論述：
月月有收入、月月有結餘，是大部分人的財務常態。想做投資、不懂股市，也是大部分人的理財現狀。普通人該如何理財呢？ 巴菲特唯一推薦給普通人的投資方法，就是購買指數基金。但是，普通工薪族具體該如何操作呢？如何購買、何時買入、何時賣出？ 聰明的定投，將“股神”推薦的方法落在實地，讓沒有任何基礎的普通人可以輕鬆理財，並且戰勝市場上絕大部分投資者。 從定投為何可以獲勝說起，對比各種策略，精選各種指數基金產品，詳解策略執行中的各種問題以及解決方案，再到各種智慧定投軟體的使用，手把手教你從零開始投資。 金偉民，網名“持有封基”，雪球大V。因為受工作的影響，2007年開始嘗試把量化方法運
用到封閉式基金的投資上，取得了不錯的收益。投資之餘，也將個人的所思所想總結成文，近年來，在微信個人公眾號（持有封基）、雪球、集思錄、今日頭條、天天基金網等媒體發表原創文章幾百篇，獲得了眾多網友的支持和喜愛。 第一章普通人應該怎麼理財 第一節職場新人的困惑 第二節一次性投入股市遇到的問題 第三節定期投入股市 第二章為什麼定投能賺錢 第一節定投是怎麼賺錢的 第二節定投收益率和波動的關係 第三節一次投入和分期定投的差異 第三章定投品種 第一節定投什麼品種好 第二節低估的指數基金 第三節高ROE指數基金 第四節低PE高ROE指數基金 第五節銀行指數基金 第六節醫藥指數基金 第七
節食品指數基金 第八節寬基指數基金 第九節滬深300指數基金 第十節中證500指數基金 第十一節創業板指數基金 第四章Smart Beta指數基金 第一節基本面50指數 第二節上證50AH優選指數 第三節央視50財經指數 第四節滬深300價值指數 第五節中證500行業低波動指數 第六節深證F60、F120指數 第七節紅利指數 第八節中證騰訊濟安價值100指數 第九節淘金100指數 第十節綜合比較 第五章主動型基金和QDII基金 第一節主動型基金 第二節QDII基金 第六章什麼時候開始定投 第一節牛市開始和熊市開始 第二節每天、每週、每月定投比較 第三節每週的不同時間開始定投 第七章何時贖
回 第一節A股定投不能不止盈 第二節估值止盈法 第三節收益率閾值清倉法 第八章手工定投和自動定投 第一節場內交易和場外交易 第二節自動定投 第九章估值定投法 第一節估值定投 第二節多品種估值定投 第十章技術指標定投策略 第一節三品種均線輪動定投 第二節均線定投和估值定投比較 第十一章價值平均策略 第一節什麼叫價值平均策略 第二節一個簡單的例子 第三節滬深300的價值平均策略定投 第十二章有限價值平均策略 第一節經典價值平均策略遇到的問題 第二節用閾值改善價值平均策略 第十三章抗通脹的策略修正 第一節通脹的影響 第二節每年增加一個增長率 第十四章贖回後的處理 第一節贖回後的處理方法
第二節不同閾值清倉定投的例子 第十五章定投實戰案例 第一節成本平均策略 第二節股債再平衡 第三節股債再平衡在定投中的應用 第四節估值定投案例 第五節均線定投實例 第六節價值平均策略定投 第七節在定時不定額的定投中如何更好地用足資金 第八節智能定投的品種選取 第十六章定投的工具 第一節如何製作一個定投回測範本 第二節通用定投範本 第三節年化收益率的計算 第十七章開源節流，做好人生的財富規劃 第一節定投積累“才富” 第二節說說第二職業 第三節如何看待財務自由 第四節如何看待定投中的回撤 第五節退休養老，轉變思想
上證深證差異進入發燒排行的影片
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中國大陸股市波動分析
為了解決上證深證差異 的問題，作者許富雄 這樣論述：
中國股市從1990年代開始逐步發展，其發展的歷程依據不同的發展特點可以分成六個階段，分別是第一萌芽與初步發展階段、第二快速發展與逐步成熟階段、第三轉型階段、第四股權分置改革階段、第五滬、深港通開放階段和第六金融安全與核心發展階段。另外，在這個發展的過程中，為了因應不同時期的金融環境，中國股市也不斷的改革與創新，例如發展QFII、QDII與RQFII制度以及滬、深港通的開放，都為中國股市帶來新的轉變。綜觀中國股市將近30年的發展，觀察其股市發展的脈絡可以發現，股市的變化中有兩起異常波動是非常引人矚目的，分別就是2007年的股市波動，以及2015年的股市波動。因此本研究為了了解兩次股市波動的異同
之處，分別從經濟、貨幣政策和股市制度三個面向來做比較與分析，最後分別對兩者的特點以及其彼此之間的異同作出結論。
運用技術分析及機器學習輔助投資決策之研究
為了解決上證深證差異 的問題，作者蔣鴻文 這樣論述：
本研究主要探討14檔中國股票型基金買賣的時間點，利用近年常見的機器學習技術來輔助投資決策，將決策區分為買入、保持、賣出三種分類，並以公開資訊的數據及技術分析中的指數移動平均收斂發散法（MACD）中的最佳報酬買賣點作為訓練資料，再建立非線性支援向量機（SVM）及倒傳遞類神經網路（BPN）模型，使用模型進行2014年至2016年每日交易預測，並將3年之間交易的報酬進行分析比較。研究結果發現：一、指數移動平均收斂發散法（MACD）最佳策略交易，全部中國股票型基金平均報酬率有47.85%，相對於上海綜合指數平均報酬47.13%、上證B股指數34.84%、深證B股指數30.17%，投資報酬與中國股市相
類似。二、在經歷2015年中國股票市場震盪下，倒傳遞類神經網路（BPN）模型所獲得的平均報酬86.59 %高於支援向量機（SVM）平均報酬率63.45%，在統計檢定的驗證下，倒傳遞類神經網路（BPN）優於支援向量機（SVM）模型。三、支援向量機（SVM）及倒傳遞類神經網路（BPN）模型3年累計報酬，經過統計檢定的驗證，皆優於指數移動平均收斂發散法（MACD），在統計檢定的驗證下，二種模型報酬率皆有顯著差異。