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KD 最 佳 參數的問題，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
KD 最 佳 參數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦李航寫的 機器學習聖經：最完整的統計學習方法 和吳東霖的 Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法(iT邦幫忙鐵人賽系列書)都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自深智數位 和博碩所出版 。
國立高雄科技大學 金融資訊系 楊耿杰所指導 張珊菱的 交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例 （2021），提出KD 最 佳 參數關鍵因素是什麼，來自於程式交易、技術分析、技術指標。
而第二篇論文萬能科技大學 電資研究所 江義淵所指導 江彥霆的 自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究 （2021），提出因為有 感測器融合、光達感測器、碰撞時間偵測的重點而找出了 KD 最 佳 參數的解答。
機器學習聖經：最完整的統計學習方法
為了解決KD 最 佳 參數 的問題，作者李航 這樣論述：
第一版熱賣加印十幾萬冊！第二版內容更完整！ ☆☆統計學習方法全書☆☆ 統計學習方法即為機器學習方法，是電腦及其應用領域的重要學科之一。 本書分為監督學習、無監督學習兩篇，全面系統地介紹了統計學習的主要方法。 將監督學習和無監督學習中最常用、最重要的各類方法以系統性的方式論述，每章講解一種方法，各章內容相對獨立且完整，也有相關習題、參考文獻，並於最後加以總結。讀者可以將全書詳讀，也可以選擇單章細讀。期望讓讀者可以順利掌握完整又清晰的相關知識，進而打下穩固的基礎，並能準確地使用。 本書涵蓋感知機、k近鄰法、單純貝氏法、決策樹、邏輯回歸及最大熵模型、支持向量機、提升方法、E
M演算法、隱馬可夫模型、條件隨機場、聚類法、奇異值分解(SVD)、主成分分析(PCA)、潛在語義分析、機率潛在語義分析、馬可夫鏈蒙地卡羅法、潛在狄利克雷分配(LDA)、PageRank演算法等。 【適合讀者群】 ．具高等數學、線性代數和機率統計的基礎知識 ．從事資訊檢索、自然語言處理、文字資料探勘等領域的學生與研究人員 ．從事電腦應用相關專業的研究人員
交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例
為了解決KD 最 佳 參數 的問題，作者張珊菱 這樣論述：
本研究以臺灣五十指數（FTES TWSE Taiwan 50 Index）成分股作為研究標的，進行研究分析，本研究之研究期間在2017年1月1日至2021年12月31日為止，以日資料進行交易模擬回測，並且考慮交易成本。本研究利用嘉實資訊公司的XQ系統建構六種技術分析交易策略，分別為策略一（KD隨機指標＋RSI相對強弱指標）、策略二（CCI指標＋ATR指標）、策略三（MTM動量指標＋ATR指標）、策略四（RSI相對強弱指標＋CCI指標）、策略五（RSI相對強弱指標＋MTM動量指標）、策略六（ATR指標＋KD隨機指標），藉以檢定技術分析策略之有效性，並且與買進持有（Buy and Holding
）策略進行比較，驗證是否可以透過策略組合操作臺灣五十成分股獲得超額報酬。實證結果如下：一、六種操作策略的總報酬率皆優於買進持有策略之績效。在六個策略中，策略二（CCI指標＋ATR指標）之績效表現最佳；策略三（MTM動量指標＋ATR指標）之績效最差。二、透過單一樣本T檢定的結果顯示，六種技術分析策略與買進持有策略，其回測績效皆顯著高於銀行一年期定存。三、透過成對樣本T檢定的結果顯示，在2017年至2021年間，2018年在∝=5%顯著水準下，顯示六種技術分析策略與買進持有策略沒有顯著的差異，因此針對本研究之樣本進行檢驗效率市場，臺灣股市支持弱勢效率市場，表示技術分析失效。其他四年，在∝=5%顯著
水準下，顯示六種技術分析策略與買進持有策略有顯著差異，因此針對本研究之樣本來進行檢驗效率市場，臺灣股市否定弱勢效率市場，表示技術分析有效。最後本研究由上列幾項研究發現提出實證結果，並提出建議與改善，期望作為未來研究之參考。
Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法(iT邦幫忙鐵人賽系列書)
為了解決KD 最 佳 參數 的問題，作者吳東霖 這樣論述：
本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Microsoft Azure 組佳作網站系列文章 Python X 金融分析 X Azure 本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。 學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端
上運行，增加穩定性也減少管理成本。 從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。 目標讀者 1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。 2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。 3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。 4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。 本書特色 Python 程式簡單上手 從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工
具－Visual Studio Code 進行程式開發。 自己的交易，自己分析 結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。 資料與程式雲端化 使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。 專業推薦 「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。——沈育德 /美好證券 科技長
自駕車感測器訊號融合與碰撞時間偵測之研究
為了解決KD 最 佳 參數 的問題，作者江彥霆 這樣論述：
隨著電動及智慧車輛的普及的，各式各樣的車載電子設備不斷演進，除了基本的電池、電能控制系統越來越有效率，駕駛輔助系統也不斷演化，使自動駕駛等級不斷提升，從Level 1 進步到 Level 4 逐漸往自駕車邁進。自駕車功能的實現，依賴大量不同功能感測器，光是高解析度相機一輛車可能要裝6-8 個不等，分別具備不同應用範圍及距離的功能。除此之外為提升安全性，不可避免的需安裝光達、雷達或相機，在感測器數量及種類越趨複雜情況下，感測器融合就成為自駕車識別環境最重要的一環，它將類似人類的眼睛、耳朵等效果可避開障礙物。在自動駕駛車輛與感測器結合相關論文有很多，先前文獻探討多以雷達、相機、慣性量測儀及全球定
位系統等感測器研究車輛定位或車速規劃等功能，較少利用光達及攝影機研究障礙物碰撞時間偵測，在現實世界中障礙物的場景非常複雜，如果行駛中車輛不能及時獲取與障礙物的碰撞時間，可能會發生事故。因此本論文會利用光達高精確度及測量距離長的優點，與相機感測器融合來達成車輛前方障礙物碰撞時間偵測，此研究首先利用 KITTI 公開數據集，設定所需模擬相機及光達感測器，使用感測器收集車輛前方障礙物數據，分別處理照片資料及點雲數據，針對照片資料須偵測其關鍵特徵，擷取並匹配前後照片關鍵特徵點，在照片辨識方面使用YOLO的深度學習演算法，實現可靠地識別照片中的車輛並在它們周圍放置一個界定框，對於光達資料則必須過濾並剪裁
所需部分，其後執行點雲資料分群，透過照片所鎖定的界定框及光達的分群資料，採用2D-3D傳換達成將光達與攝影機資料重疊達成融合的目地，車輛行進時系統可以鎖定前車物件界定框計算出與前車可能碰撞時間。模擬結果可顯示出結合光達及相機兩個感測器所獲得資料，即時計算出與前車碰撞時間，可完整融合相機及光達優點。