技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦MartinJ.Pring寫的 技術分析精論:二十年來投資界最完整的技術分析全圖解(下) 和馬丁‧普林的 技術分析精論:二十年來投資界最完整的技術分析全圖解(上)都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自寰宇 和寰宇所出版 。

國立臺北大學 統計學系 李美杏所指導 張鎧麟的 趨勢策略下之資產配置-以美國ETF為例 (2018),提出技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分關鍵因素是什麼,來自於動能策略、趨勢分析、資產配置、ETF。

而第二篇論文長庚大學 工商管理學系 徐憶文所指導 官展履的 應用支援向量機於金融市場之預測分析—以臺灣加權指數期貨為例 (2017),提出因為有 台指期、未平倉量、融資融券、技術分析、支援向量機的重點而找出了 技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分,大家也想知道這些:

技術分析精論:二十年來投資界最完整的技術分析全圖解(下)

為了解決技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分的問題,作者MartinJ.Pring 這樣論述:

《富比士雜誌》譽為新世代最具權威的技術分析經典   【全新修訂第五版】本增訂版為讀者提供:   ◎每章節內容徹底更新與增訂   ◎長、中與短期趨勢的辨識與反轉判讀   ◎超過二十種常用技術指標、500張技術分析圖完整收入   ◎多、空頭行情的個股選股技術公開   ◎面對著電腦化市場與持續更新的投資產品,充分發揮技術分析的功能   金融技術分析者尋求解答的指南!呼應當今全球化經濟的最新版本   《技術分析精論》第五版是由著名專家與教育訓練者編寫的技術分析聖經,也是投資界公認為的最權威參考經典,讓讀者能夠根據市場參與者過去的行為模式,精確預測未來的可能發展。作者馬丁‧普林被《巴倫週刊》推

崇為「技術分析師之中的技術分析師」,運用平鋪直述的講解方式,協助各類投資人精準預測價格走勢。透過其精簡的理論與技巧,多個世代的投資人因此成為更棒的交易者,累積了可觀的長期財富。 本書特色   ◎逐步講解技術分析知識,使其成為固定的投資程序。   ◎運用當今結構最複雜的工具與技術,擬定實際可行的策略。   ◎闡述投資心理,協助投資人掌控自身的情緒。   《技術分析精論》(第五版)共分上、下兩冊   上冊彙整超過二十種的技術指標,帶領讀者判斷多空趨勢;   下冊討論市場結構(時間、價格與成交量),以及選股技術分析等。  

趨勢策略下之資產配置-以美國ETF為例

為了解決技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分的問題,作者張鎧麟 這樣論述:

在Fama(1970)發表效率市場假說後,一直以來受到行為財務者的質疑。隨著Jegadeesh和Titman(1993)發表的論文「返回買進贏家賣出輸家:股票市場效率的意涵」後,使得動能(momentum)有了更進一步的研究。本文目的在於為了使交易具可行性,以美國被動型指數基金(ETF)為投資標的,採用簡單移動平均作為趨勢訊號,試圖尋找出動能策略之可行性。資料期間為2005年3月至2019年2月,以美股市場、新興市場、房地產市場、美國公債及黃金商品等五大類商品進行最佳市場投資組合後,再進行動能投資策略。研究結果發現,運用「風險平準投資組合」加上「動能投資策略」可以明顯提高投資組合績效表現,並

降低投資人因情感因素做出不理性投資決策。

技術分析精論:二十年來投資界最完整的技術分析全圖解(上)

為了解決技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分的問題,作者馬丁‧普林 這樣論述:

應用支援向量機於金融市場之預測分析—以臺灣加權指數期貨為例

為了解決技術分析精論二十年來投資界最完整的技術分的問題,作者官展履 這樣論述:

在1998年7月21日由臺灣期貨交易所推出之加權股價指數期貨契約之後,臺灣的期貨市場成交量日漸上揚,而期貨市場的商品特性在於既可讓想高槓桿投資的人有空間發揮,也可讓定存股族群在面對崩盤風險時可以有個避險管道。本研究主要目的為找出能讓投資人在做短期的期貨交易時有較具參考價值的各式指標。研究範圍涵蓋了2007年7月至2017年12月的台指期資料,此段期間包含了國際市場經歷了2008年金融海嘯與2011年歐洲主權債務危機之崩盤甚或美國股市於經濟轉好後屢創歷史新高之情形,並使用支援向量機的分類方法來預測台指期未來五天的價格走勢,並以其中的預測準確率來判定所使用的資料參數中,有哪些是比較適合放入,有哪

些是可以剔除的。結果顯示未平倉量資料是最佳的預測指標,在各式組合搭配上,其皆能有一個相對於他人的較佳解,而唯一一個高於60%的預測率組合也是從未平倉量資料組合來的。技術指標的表現則較平淡。在以KD、MACD為一組的分類情形時,有經過資料萃取且採用越多回推天數的皆比沒使用資料萃取且少天數的情況佳。另一組的RSI、MA與MV則是在資料萃取上與KD和MACD為一組時的情況相反,有資料萃取的結果反而較差。