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技術面基本面的問題，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
技術面基本面的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦楊超霆,林建興,鍾皓軒寫的 打造股市小秘書：聊天機器人x網路爬蟲x NoSQLxPython整合應用實務 和獨孤求敗的 順勢而為，贏在加碼：獨孤求敗的股票、期貨、選擇權交易絕技都 可以從中找到所需的評價。
另外網站做好股債配置、長期持有，ETF存退休金優選 - 理財周刊也說明：雨果很早就投入股市，初期研究個股，用技術面和基本面在股市裡殺進殺出，十年下來，僅僅打平，十年的投資都做了白工。 雨果坦言，剛開始接觸ETF，聽到 ...
這兩本書分別來自碁峰 和今周刊所出版 。
輔仁大學 統計資訊學系應用統計碩士班 李鍾斌所指導 朱晏初的 運用長短期記憶模型與新聞報導情感分析對股價關係之探討 （2021），提出技術面基本面關鍵因素是什麼，來自於長短期記憶模型、基於變換器的雙向編碼器表示技術、股價預測、技術分析。
而第二篇論文國立中山大學 金融創新產業碩士專班 黃振聰所指導 張傳銘的 新聞情緒與投資人情緒建構台股機器學習交易策略 （2020），提出因為有 投資人情緒、財經新聞、情緒分析、機器學習、股市預測的重點而找出了 技術面基本面的解答。
最後網站財報怎麼看？新手如何進行基本面分析？三分鐘教你快速上手則補充：股票的分析方式一般有基本面、技術面、籌碼面三種，其中，基本面分析能夠幫你找到真正穩健的投資。因此，投資股市需要學會看基本面，而基本面的資訊， ...
打造股市小秘書：聊天機器人x網路爬蟲x NoSQLxPython整合應用實務
為了解決技術面基本面 的問題，作者楊超霆,林建興,鍾皓軒 這樣論述：
AI人工智慧已經踏進我們的生活，藉由機器人的幫助，我們可以節省大量處理瑣事所需花費的時間，將精力集中在更有生產力的事務上。本書將告訴您如何在LINE這套全民都有的通訊軟體上開發一個聊天機器人，它可以自動爬取您所關注的股市訊息，在第一時間將重要的訊息推送到您的手機上，讓您可以做最即時的投資決策。 本書可以幫助您： ．從零開始建置一個Python開發環境 ．學會基本的Python語法與程式設計概念 ．了解如何進行網路爬蟲 ．了解Github的基礎操作 ．架設與管理MongoDB資料庫，藉此熟悉NoSQL資料庫的操作 ．程式選股概念 ．實作籌
碼面、技術面、基本面爬蟲 ．打造一支完全客製化的聊天機器人，依據您的選股策略，主動推播資訊
技術面基本面進入發燒排行的影片
八月份剛過去，恆指藍籌股又經歷了一次中期業績公佈期。而這次50只成分股的表現在市場上各有解讀。到底這次業績的結果屬好屬壞？當中又有沒有股票，因市場對業績悲觀過度，而過分低估。今天我們就為大家，總結恆指成份股的業績結果。選出業績比預期最優秀的三只和最落後的三只。而且會透過業績結果，預測恆指未來一季的合理價。最後會為大家，在50隻藍籌中，選出估值最吸引的一家公司。
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運用長短期記憶模型與新聞報導情感分析對股價關係之探討
為了解決技術面基本面 的問題，作者朱晏初 這樣論述：
股票投資策略與實際獲利關聯密切，是長期以來的熱門研究題材。仰賴於機器學習的進步發展，不少研究使用股票歷史資料的技術指標訓練模型。亦有研究考量到消息面，以自然語言處理技術提取新聞情緒並加入模型之中，但同時對其交易策略進行回溯測試者並不多見。 本研究為達到模擬投資者在股市中的交易行為，加入技術面、 基本面、籌碼面、消息面等參數，並觀察新聞情緒對股價預測的能力。本研究選擇台積電、鈺齊ky、宏達電為不同股價趨勢的代表，以幾種常見自然語言處理套件進行新聞情緒標籤任務，並與LSTM模型一併作為回測參考策略。研究結果發現，新聞情緒標籤以Finbert對股價未來一日漲跌預測能力最佳，達到41.6%準確度。
在股價趨勢向下或震盪期間，新聞情緒標籤與LSTM策略的獲利能力不及其他常見技術指標操作結果。在股價趨勢向上期間，新聞情緒標籤與LSTM策略的獲利皆明顯優於其他常見技術指標操作結果。本研究最終使用的1對1修正參數LSTM模型，其預測能力相較以往研究有所改善。
順勢而為，贏在加碼：獨孤求敗的股票、期貨、選擇權交易絕技
為了解決技術面基本面 的問題，作者獨孤求敗 這樣論述：
投資的「紀律」與「技術」一樣重要，交易在買進前就開始。 如何順勢交易？學習獨孤求敗的獨門技術、部位操作心法， 讓你在「股票」、「期貨」、「選擇權」都可賺到錢。 ◇交易心態養成術 找出問題才能對症下藥，獨門解方讓你藥到病除 投資會不會賺錢，首要在「心態」。獨孤求敗歸納出十個投資人最常問的問題，提供具體的建議與答案，讓你重塑常勝交易的正確觀念，學對賺錢真功夫。 ◇股票實戰操作 善用均線、趨勢，精準判讀買賣點與停損時機 利用多年的實戰經驗，精確解析技術線型，挑對標的提高勝率，分散投資風險與資金管理，利用停損停利、加減碼機制，建立一套大賺小賠的交
易模式。 ◇交易日誌全公開 自我檢討、勤寫交易筆記，才是致富金鑰 獨孤求敗首度公開自己的「交易日誌」，鉅細靡遺的紀錄交易當下所遇到的狀況，從盤前分析、盤中交易、盤後檢討，讓你透過專業投資者的獲利思維，提升心理素質與交易技巧，進而投資致富。 本書特色 ‧股票篇：從股市的進出場與技術面、市場的供需籌碼，去看待真實的股海。 ‧交易診療室，為讀者解惑心態、技巧與操作規律。 ‧交易日記：解答多數投資人心態盲點與錯誤觀念，旁證以進出場點位的決策、解釋。 ‧想成為百分之二十的獲利高手，重點在於建構起作者示範的「無情緒的交易反應迴路。」 無敵推薦
艾致富／倍數飆股達人 黃維本／群益期貨 資深協理 楊承浩／業內高手 帥老師／散戶救星
新聞情緒與投資人情緒建構台股機器學習交易策略
為了解決技術面基本面 的問題，作者張傳銘 這樣論述：
投資人在股票市場總是尋求新的方式尋找獲利機會，並且使用不同指標與因子建構交易策略，而投資人主要在建構交易策略時，會朝著技術面、基本面、籌碼面以及消息面來做為策略的依據，而本研究主要建立在籌碼面投資人情緒與消息面新聞情緒的策略研究。 將Anue鉅亨網2013/01/02至2019/12/31共7年的臺灣股市新聞蒐集，挑選出新聞內文有提到五十檔股票標的的新聞，並以年的方式做為切割，隨機篩選50%的新聞，以人為的方式，進行情緒標籤，分成「正面」、「負面」、「中立」。接著使用臉書所開發的fastText文本分類模型，訓練及預測2014年至2019共6年全部新聞的新聞情緒。 另一方面使用投
資人情緒特徵，輸入XGBoost演算法模型訓練，預測報酬，並挑選適當的預測值與標的數目，作為進場依據的原始交易策略。再探討運用文本分類模型所建置的新聞情緒加入特徵，成為新的情緒加強策略，是否能夠有效的提升策略績效。回測期間2015年至2019年共五年。 本研究結果顯示(一) fastText分類模型，在樣本內情緒分類上，在3-gram有最好的表現，二元模型最高有92%、三元模型有75%的準確度，而移動窗格下平均有88%及77%。(二)投資人情緒特徵所建立的交易策略以及新聞情緒的交易策略，在挑選越少標的時會有較好的報酬與績效表現，顯示模型是可以預測出實際上真的好的報酬，故可以當作選股的依據
。(三)在策略績效部分，新聞情緒的加入使得績效在5檔標的績效提升20%及10檔標的提升8%，同時要有較好的贏率與較低最大回撤。