股票年化報酬率計算機的問題，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

結合選股模型與程式交易的分析平台之設計與實作 – 以台灣股票市場為例

為了解決股票年化報酬率計算機的問題，作者黃天蔚 這樣論述：

由於股票市場的發展，如何預測股票價格未來變動趨勢早已成為每個證券投資人最關心的課題，然而股票市場是十分複雜且龐大的系統，有許多專家提出了各種不同基本分析與技術分析的理論與方法，且因計算機工具的蓬勃發展，讓許多專家得以更方便快速的於兩大分析領域中使用量化的分析方式進行分析。雖然對此兩大領域之量化分析平台或系統的發展皆已非常成熟，但台灣市面上之系統有其使用限制，如：CMoney法人投資決策系統無法自行撰寫交易策略、無法採用較複雜的資金配置；Multicharts不提供基本面因子給使用者參考，且台灣市面上尚無功能完善之結合選股與程式交易之系統或平台，功能完善之系統應具備讓使用者自由選用基本

面因子搭配自行撰寫的交易策略再結合資金配置方法進而進行回測分析。 故本研究參考國內、外與基本面選股回測績效分析之相關研究內容，並參考「CMoney法人投資決策支援系統」之基本面選股回測程式運算邏輯，以量化之方式針對如何實作結合選股與程式交易之系統平台進行探討，於本研究中提出「基本面選股」、「選股定時進出回測績效分析」、「選股結合程式交易選時回測績效分析」，三大程式運算流程以及資料庫儲存邏輯，並採用資料庫技術與系統整合技術將上述三大功能完整實作。最後採用台灣經濟新報財經資料庫做為資料來源，以台灣股票市場為目標市場，2008年5月1日至2015年12月31日之台灣上市櫃股票(不包含下市)作為

樣本，針對本研究之系統進行回測績效結果驗證以及系統執行步驟驗證。且於本系統選股定時進出以及選股結合程式交易選時之回測績效結果分別為年化報酬率 17 %、年化報酬率38.2 %。

基因參數最佳化技術指標之集成策略研究-以股市大盤為例

為了解決股票年化報酬率計算機的問題，作者張劭彬 這樣論述：

現時一般大眾皆已了解投資理財的重要性，在眾多理財工具中又以股票市場之進入門檻較低、資訊易取得、發展悠久建全，而成為最熱門的投資標的，本篇研究有鑑於一般大眾難以精準掌握進出場時機，追高、套牢、認賠出場等屢見不鮮，因此將對技術分析擇時的部份進行探討，期望找出能準確判斷適當買賣時機的一套方法，並能夠廣泛使用。本研究應用基因演算法（Genetic Algorithms, GA）對現行技術指標所用之天數、買賣門檻等參數進行最佳化，改善一般投資者常用的傳統技術指標，使其能更符合市場環境。接著再將最佳化參數後的各種技術指標，利用集成（Ensemble）的方式進行共同決策，以提升策略穩定度及準確度。最後將各

種策略套用至多國股市，進行虛擬交易進行實證。實驗結果顯示，技術分析於各國市場皆為有效，單一技術指標透過集成後，可有效提升穩定度，並超越買入持有策略，成為良好的投資策略。