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國立高雄科技大學 智慧商務系 徐淑芳所指導 蔡柏翰的 透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析 （2021），提出籌碼集中度app關鍵因素是什麼，來自於籌碼面、BI-LSTM、LSTM、深度學習。

而第二篇論文國立高雄應用科技大學 資訊工程系碩士在職專班 張雲龍所指導 蔡尚翰的 籌碼面選股結合技術分析之投資績效研究 （2016），提出因為有 籌碼集中度、主力買賣超、KD指標、籌碼面選股、技術分析的重點而找出了 籌碼集中度app的解答。

最後網站善用公開資訊主力動向無所遁形- 今周刊則補充：市面上，有些籌碼分析軟體會透過「籌碼集中度」來判別，若是主力在特定帳戶用融資買進某檔股票，籌碼集中度就較高；若是散戶在不同券商零散買進，集中 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了籌碼集中度app，大家也想知道這些：

透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析

為了解決籌碼集中度app的問題，作者蔡柏翰 這樣論述：

籌碼面是股市投資重要參考指標，Liu (2019) 與 Lu, Fang & Nieh (2012) 檢視籌碼對報酬之影響，研究結果指出觀察法人投資動向能提高報酬率。本研究即採用法人籌碼(三大法人持股總比例與三大法人買賣超總數量)資訊為主軸，結合開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量以及周轉率等變數之日交易資料，分別對元大ETF台灣50 (股票代碼0050)與富櫃50 (股票代碼006201)兩檔ETF成分股之前二十名公司，總計四十檔個股，以深度學習LSTM與BI-LSTM演算法進行股價預測。在預測準確度上則是以均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 等三項

指標衡量。實證分析顯示，研究樣本中以LSTM模型進行預測，誤差較小的個股占37.5%， BI-LSTM模型預測，誤差較小的個股占62.5%，表示以法人籌碼資料進行台股價格預測時，使用BI-LSTM模型準確度較高。這樣的分析結果與Lu, Li, Wang & Qin (2021) 的研究一致，支持在股價預測上BI-LSTM優於LSTM模型。

籌碼面選股結合技術分析之投資績效研究

為了解決籌碼集中度app的問題，作者蔡尚翰 這樣論述：

本篇研究是透過籌碼面選股結合技術分析所建立的投資策略來進行研究，樣本採用臺灣50指數ETF的50檔成分股進行報酬績效回測，期間為2006年至2016年共10年，當中先行以CMoney法人投資決策支援系統裡的籌碼集中度、主力買賣超、KD指標等三項條件挑選出標的，且加入停損與停利的設定，最後回測出報酬率，並與臺灣加權指數績效進行比較，此投資策略能在較小的報酬率變動幅度之下，獲取高於臺灣加權指數的報酬。本研究結果顯示經過籌碼結合技術分析的選股方式，配合固定的停損及停利的操作策略後，就可得到比臺灣加權指數更佳的報酬績效。本投資策略已導入實務的操作中執行，確實得到接近回測結果的績效，使得本項交易方法更

具備後續研究者及投資人的參考價值。

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