ETF 股債的問題,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

ETF 股債的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦卓真弘寫的 從零開始使用Python打造投資工具 和安納金的 高手的養成3(下):投資終極奧義都 可以從中找到所需的評價。

這兩本書分別來自深智數位 和法意-亼富科技所出版 。

國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 翁頌舜所指導 王雅樟的 利用深度學習建構投資組合-以台灣股市為例 (2021),提出ETF 股債關鍵因素是什麼,來自於投資組合、效率前緣、最小變異數組合、深度學習、長短期記憶。

而第二篇論文國立政治大學 金融學系 江彌修所指導 盧建豪的 隱藏式馬可夫狀態轉換模型下的動態資產配置 (2021),提出因為有 資產配置、隱藏式馬可夫模型、狀態轉換模型、分層式風險平價的重點而找出了 ETF 股債的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了ETF 股債,大家也想知道這些:

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決ETF 股債的問題,作者卓真弘 這樣論述:

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用.最快速上手的 Python 投資工具   ■【什麼是程式交易】   程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標,像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的,然後每月或每季換股,這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。   ■【程式交易的優點】   還在用人力去看營收本益比的資料去選股?   還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單?   或是在研究策略的時候,要拿歷史資料來計算這個策略可不可行?   → 這些都可以用程式來解決!省下大量的人力與時間成本。   ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】   市面

上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來,然而 Python 自由度高,不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。   → 本書可以提供以上協助,不僅從 Python 基礎開始教學,再搭配現成策略做修改進行交易! 本書特色   零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍!   ★高 CP 值的自動交易★   本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略,包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例,不需額外買套裝軟體和購買報價,

幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻,不用拿自己的錢測試。   ★立馬 Python 用場★   有了現成的自動交易程式後,讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略;待規劃出新策略,需要使用新策略做成交易機器人時,只要參考書中的 Python 交易機器人範例,立即做修改即可。   ★交易程式超值附贈★   本書內附可以直接下單的交易程式,幫助讀者馬上學、馬上理解,亦可至深智數位官網下載:deepmind.com.tw  

ETF 股債進入發燒排行的影片

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利用深度學習建構投資組合-以台灣股市為例

為了解決ETF 股債的問題,作者王雅樟 這樣論述:

投資理財在人生裡扮演著重要的一門課,擁有正確的理財觀念及投資合適的標的物,使得人們能增加額外的收入。有好的資產配置才能有效地達成目標,對於資產配置的問題與方法一直是投資人所關心的課題。本研究的資料為台灣經濟新報經過資料庫篩選條件的初始資料,選定以成交量、每股盈餘、現金股利,來過濾不適合的公司,並使用深度學習長短期記憶網路將預測優良的標的挑選出來,再以Markowitz投資組合理論為基礎,低波動性獲利的有效策略最小變異數組合模型為架構,依照效率前緣與最小變異數組合,計算出以台灣股市為例風險最小的投資組合。本研究所計算出的投資組合,為以下7檔股票:統一、台達電、鴻海、中華電、國泰金、台灣大、遠傳

,此組合以電信產業為主,收益穩定、波動平穩,預期組合報酬為0.0116,波動風險0.0948,夏普率0.1227,符合低風險低報酬,為本投資組合中風險最小化之組合,適合保守型投資者做為參考的策略依據。使用本研究的實驗環境,也可依照不同需求更改策略條件,設計出符合各類需求的投資組合。

高手的養成3(下):投資終極奧義

為了解決ETF 股債的問題,作者安納金 這樣論述:

  繼《高手的養成:股市新手必須知道的3個祕密》、《高手的養成2:實戰贏家》、《高手的養成3(上):老手不傳之祕》之後,本書為「高手的養成」系列最後的拼圖!   2017年,《高手的養成:股市新手必須知道的3個祕密》融合投資大師的智慧、頂尖高手的投資心法及修練方式,協助新手了解投資的真諦。   2018年,《高手的養成2:實戰贏家》以集體創作方式,1,666人一同開啟一段投資實戰的自我突破旅程,找尋屬於自己的波段操作投資聖杯。   2021年,《高手的養成3(上):老手不傳之祕》以實戰教學方式,指導投資人觀測市場的細微結構變化,預判行情未來發展,活用技術分析、籌碼分析、遴選產業領導股

等投資操盤的中高段技巧。   2022年,《高手的養成3(下):投資終極奧義》為高手的養成系列最終著作,綜觀投資領域的六大類資產:股票、債券、外匯、不動產、能源及原物料、另類資產,將機構法人所使用的投資組合管理、風險控管技巧,簡化為一般散戶投資人也能夠套用的方法。   本書探討的投資組合、風險控管、槓桿、用策略取代預測等議題,正是一般投資書籍較少談到的面向,是區分出高手與普通人的重要關鍵,也是想要找到自己「投資聖杯」的人必須知道的事情。 名家推薦   專文推薦:   股市隱者─《隱市致富地圖》作者    葉芳─「葉芳的贏家世界》創立者  闕又上─ 美國又上成長基金經理人、財經作家  

 掛名推薦:   Rachel Chen─ MacroMicro 財經M平方創辦人  丁啟書─ 上海言起投資管理諮詢有限公司董事長  蘇松泙─ 平民股神

隱藏式馬可夫狀態轉換模型下的動態資產配置

為了解決ETF 股債的問題,作者盧建豪 這樣論述:

本文探討隱藏式馬可夫狀態轉換模型是否能夠使投資組合績效上升。基於隱藏式馬可夫模型對台灣加權指數進行狀態分類後,得到兩種狀態:高波動低報酬狀態與低波動高報酬狀態。本文建立逆變異數加權、分層式風險評價與二次規劃最小化變異數三個投資組合,並採用 2007 年 1 月 4 日至 2021 年 12 月 31 日的台灣股市資料與美債報酬進行回測。實證發現,狀態轉換下的動態資產配置能使投資組合的夏普比率、索提諾比率與最大策略虧損報酬上升,其中又以加入狀態轉換模型的逆變異數加權投資組合表現最佳。