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這兩本書分別來自大樂文化 和大樂文化所出版 。

中原大學 財務金融學系 劉洪鈞所指導 張宜婷的 中國股市日內動能現象之研究 (2021),提出股票 盤前 交易關鍵因素是什麼,來自於日內動能、滬深300指數、隔夜報酬率、隔夜動能、新冠肺炎。

而第二篇論文元智大學 經營管理碩士班(國際企業學程) 曾翊恆所指導 魏雅萱的 現股當沖降稅對程式交易行為之影響 (2021),提出因為有 臺灣證券交易所、現股當沖、現股當沖降稅、程式交易、委託積極度的重點而找出了 股票 盤前 交易的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

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中國股市日內動能現象之研究

為了解決股票 盤前 交易的問題,作者張宜婷 這樣論述:

Gao et al. (2018)發現美國股市報酬率存在日內動能,即股市第一個半小時的日內報酬率(從前一天收盤至隔天上午十點)可以當日預測收盤前最後一個半小時的日內報酬率。Baltussen et al. (2021)提供進一步指出期貨市場(如股票指數、債券期貨、商品期貨及外幣期貨等)也存在日內動能現象:前日收盤到當日收盤前的第二個半小時之報酬率可正向預測當日收盤前最後半小時的報酬率。本文利用中國滬深300指數自2015年6月至2021年12月的日內資料,探討中國股市是否也存在日內動能現象。本研究結果指出:首先,開盤後第一個半小時至倒數第二個半小時的報酬率對最後一個半小時的報酬率具有正向的預

測能力,而此現象在新冠肺炎疫情期間更加明顯。第二,中國股市也存在反轉現象,即開盤後第一個半小時的日內報酬率與第二個半小時的日內報酬率呈現顯著負向的關係。最後,本文也發現中國股市具有隔夜動能現象,亦即不論疫情前、期間,隔夜報酬率都可以正向預測收盤前最後半小時的報酬率。以上研究結果有利於投資人根據這些市場異常現象進一步來建構相應的交易策略。

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    ◎部位控制:有多少錢做多少事    有些人不斷賺小錢,慢慢累積資產,就像打麻將連胡十把,手氣太順了,往往在最後一盤加碼更多。同樣概念換到股票投資上,就是逾越原本既有的部位。      會長提醒,操作時要控制可曝險部位,不要想著贏,先思考輸了會怎麼樣。部位控制與當下心態、穩定度有很大關聯,要先參透一天能容忍的最大虧損,再反推可運用的金額。     ◎型態為王、價量為真:找趨勢也找族群      型態與價量是選股用的。先看大趨勢→再看族群性→最後才是個股。      型態為王,看K棒與價量,型態就是趨勢,幫你判讀盤勢對多方還是空方有利。價量為真,最重要

的是價格呈現,加上量能明顯,有價有量才會顯示方向。例如,以近5日大盤走勢來看,價格已跌200多點,量能也是近一週相對大的,便符合價量為真的邏輯。     ★★結合5日線趨勢和量能操作法,找到獲利買賣點!     ◎站上5日線→目前持股已有一定獲利,且股價創新高→可以隨時準備找賣點。沿著5日線防守,若盤中跌破5日線與前2根K棒,盤中就應該賣掉。尾盤會出現2個現象:     ‧跌破5日線,假設5日線仍在上揚,採取部分減碼。   ‧收盤跌破2根K棒,絕對是短線賣點。     ◎先出場只是買「突然下殺」的保險。若尾盤站回5日線,再買回即可,損失摩擦成本無妨。◎當權值

股跌破5日線,就在接近月線找買點,月線破或不破都可以,需要對應K棒找機會低接……     ★★用強勢族群操作法打群架,狠賺短線、短波段!      ◎方法1:從資金流向找出主流部隊   資金流向→鎖定產業別→找資金淨流入的強勢族群→選出主軸個股→開始操作     例如,電子佔成交比重44.12%、運輸佔35.96%,兩者強弱相差不大,但運輸族群(航運/空運/貨運)才30~40檔,反觀泛電子類股(半導體/網通/零組件)至少有600~700檔,由此可知資金高度集中在運輸類股。     ◎方法2:觀察產業族群,只抓前3名   成交比重低於10%的產業類別,短期內沒

有必要關注,就算會漲也只是零星個股點火,因此瞄準資金淨流入的族群類股。     ◎方法3:鎖定標的,沿5日線操作   先觀察月線位階,若站上所有均線是最佳型態→必須站上5日均線,且長線屬於多方→看月線是否明顯爆量     此外,會長告訴大家,輸錢不可怕,可怕的是一直輸!贏錢的人都懂得鎖定高勝率時段操作,而且運用資金很有效率。那麼,想成為常勝軍的你,該如何做呢?     更多買賣時機與方法,請見本書詳解!

現股當沖降稅對程式交易行為之影響

為了解決股票 盤前 交易的問題,作者魏雅萱 這樣論述:

本論文針對國內集中市場於2017年04月28日實施限股當沖降稅,透過程式交易進行之委託進行探討。使否因現股當沖降稅,使程式交易受「當沖擊力」效果,在國內集中市場中佔有一席之地,資料來源取自臺灣經濟新報社之相關資料以及台灣證券交易所之日內資料,並以樣本期間2017年1月16至2017年7月31日,共計120個交易日進行本研究。發現程式交易在台灣尚未成為投資人進行委託之首要選擇,委託積極度並無受現股當沖降稅影響使程式交易委託增加,且尚未開發成為程式交易之交易環境。