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跟著肯恩費雪洞悉市場：面對股市波動，投資大師教你正確解讀市場規律

為了解決google finance台股的問題，作者KenFisher 這樣論述：

★★★投資必看暢銷書《超級強勢股》作者肯恩．費雪的重磅作品★★★★ ★研判市場走勢逾三十年的《富比士》雜誌專欄作家★ ★《投資顧問》雜誌評選近三十年來最具影響力人士之一★   　　「台股破萬五，『史上最慘！』。」 　　「台灣經濟研究院下修，預估今年經濟成長率降至3.81％。」 　　「國債破6.1兆，國人平均負債升至26.4萬」 　　如果你總是依據這些種種聳動的新聞標題來解讀市場， 　　小心！那你可能會以為「這次不一樣」， 　　進而跌入恐慌情緒、做出糟糕決定， 　　甚至導致發畢業文就大漲、All in就大跌的恐怖後果！   　　長期進行市場觀察的投資大師肯恩．費雪（Ken Fisher）指出

，對市場的理解和看法，會嚴重影響你的投資結果！如果忽略歷史、忘卻教訓，在面對些許起伏的市場就容易驚慌失措，認為出現了不同以往的狀況，進而造成做出錯誤的投資決策。他建議，投資人應正確了解市場，藉由回顧歷史來做合理的推測，才能減少投資錯誤，並取得良好的獲利。   　　現在，就來比較一下你與投資專家看待市場的差異吧！   　　◎歷史反映的八大市場真實面   　　（1）這次沒有不一樣。 　　‧你以為的是：全球流行病爆發加上戰爭，電視新聞也不停的輪番播報各種不景氣，這彷彿是一種嚴重衰退的末日「新常態」。   　　【肯恩費雪分析】：根本沒有比較新！經濟衰退一直都在，它是經濟週期的一部分，市場雖也會對其反應

，但經濟與資本市場本身具有豐富的彈性，有衰退就會有成長、有下跌就會有上漲，這是常態。如果你在此時退出市場，很可能就會錯過股神巴菲特所指的「獲利大好時機」。   　　（2）獲得平均報酬很困難。 　　‧你以為的是：最近股票上漲的趨勢比過去平均值多太多了，其報酬率也比以往平均來得多，你害怕隨時有摔落下跌的風險，所以你決定等待，想等到市場表現得「正常」時再進行投資。   　　【肯恩費雪分析】：市場與報酬率是極端多變的。各種平均值只是將一段時間的資料計算而來，其中可能包括大幅漲跌或小幅漲跌，因此平均值只能當作一種相對的參考數值。此外，若想達到平均報酬，最好的方法就是買進、持有並堅持的指數化被動投資。  

　　（3）股市沒有變得更不穩定。 　　‧你以為的是：現在的股市波動愈來愈大，一下上漲了500點、一下又下跌了600點，就像在坐雲霄飛車，變得比過去更加難以掌握。   　　【肯恩費雪分析】：市場本來就會有波動，且波動對股市來說是好的，有波動才有現金流，也因波動有風險才更能有高報酬，反之，低波動性就像是銀行少少的存款利息。投資人應該做的是，不要過度關注波動，並且讓自己習慣並冷靜看待波動。   　　（4）長期熊市不存在。 　　‧你以為的是：股市跌跌不休，這次大砍數千點，媒體也天天報導各種股市負面消息，因此「這次」一定是個不同以往的空頭市場。   　　【肯恩費雪分析】：在過去資料中長期熊市很少出現，

而且在更長的歷史中，股市空頭市場的虧損後來都會被更大的多頭市場所補償。因此，如果你是一個理性分散風險的長期投資者，你就不應該過度關注下跌的年份，畢竟貿然在空頭市場時退出會讓再入多頭市場的成本增加。   　　（5）政府債務不會拖垮經濟。 　　‧你以為的是：政府公布了今年的國債資料，比去年增加了5%，每個人的平均負債也增加好幾萬，肯定會開始拖累經濟、造成股市下跌。   　　【肯恩費雪分析】：歷史顯示，政府債務對股市有利，而盈餘則對股市不利。因為政府債務的生成來自於政策花費的需求，進而產生金錢流動帶動市場，成為股市好報酬的訊號。債務的多寡也不是重點，重要的是政府償還債務的能力，能負擔的起就不會影響股

市和經濟。   　　（6）沒有永遠最好的投資類別。 　　‧你以為的是：金融股在近幾年股市大盤下跌期間依然很穩定，而且過去的績效表現也不差，只要長期投資這種股票就一定穩賺不賠。   　　【肯恩費雪分析】：大錯特錯！市場上的優勢股會交替，受到大環境的供需影響，就像是能源股、科技股一樣曾經大起大落。若相信某種類別的個股是最好的，很可能只是在追逐熱潮而已，你無法知道未來的股票供需狀況，因此即使目前看起來安全，也不能保證未來一定能獲利。   　　（7）不同政黨對經濟與市場的影響都一樣。 　　‧你以為的是：某政黨在近期的大選中勝出，他們和某商業人士比較要好，能帶給他們的公司利多，所以最近的股票市場一定會大

漲。   　　【肯恩費雪分析】：用特殊的意識形態來解讀市場，其實是一種偏見的認知，各個政黨在掌握大權之後，為了取得更多選民支持和繼續獲得連任，他們都會去討好握有大量資金的商業人士，因此對於市場來說，其實不論哪一政黨占優勢影響都一樣。   　　（8）世界一直都相當全球化。 　　‧你以為的是：要跨國投資美國股市風險太大，買台灣股票就夠了，而且操作台股只要了解好台灣的行情與局面，就能輕易掌握市場。   　　【肯恩費雪分析】：市場是全球化的，美國股市會影響台灣股市，許多產業鏈也是全球息息相關，往往是牽一髮而動全身。投資人應該選擇全球化投資商品來進行的風險分散，或者更簡單的選擇追蹤全球化指數的產品，並且

保持被動投資。   　　◎了解市場後，為什麼你還是無法獲利？ 　　因為除了正確解讀市場，心理與情緒更是影響投資的重要因素。投資人通常對市場會出現的以下兩種心魔，招致虧損：   　　第一種心魔【投資懼高症】：當股價到達某個高點時，投資人就會開始擔心股價隨時可能會「摔落」帶來虧損。   　　第二種心魔【下跌就離場】：當預期未來股價可能會下跌，投資人容易因害怕會有損失而先行撤離市場。   　　為克服這兩種心魔，長期進行主動投資的肯恩‧費雪的解方是，應用指數化投資的被動策略。他建議，對於市場恐懼，與其試圖擇時進出市場，不如長期以指數投資買入並持有的方式，至少能獲得大盤平均的報酬。   　　投資是一場機

率遊戲，沒有人能做出百分百正確的預測。   　　跟著肯恩．費雪透過歷史觀察市場，不是將歷史當作預測未來的工具，而是透過歷史基礎來了解市場，進而建立適當的投資行動，才有合理的機率獲得更好的績效。   本書特色   　　1.以歷史新聞、相關統計資訊圖表提供佐證。 　　2.幫助投資人正確了解市場，打破錯誤的投資記憶，並建立獲利關鍵。   名人推薦   　　99啪／「99啪的財經筆記」版主 　　Jet Lee／「Jet Lee的投資隨筆部落格」版主 　　竹軒／「竹軒的理財筆記」版主 　　林大仁／「淺談保險觀念」粉專版主 　　麥克風／「麥克風的市場求生手冊」版主 　　陳喬泓／「陳喬泓投資法則」版主  　

　雷浩斯／價值投資者、財經作家 　　楊斯棓／《人生路引》作者、醫師 　　綠角／財經作家

google finance台股進入發燒排行的影片

觀聲量，探股市！比特幣的網路聲量與市場價格對其概念股股價之關聯研究

為了解決google finance台股的問題，作者邱建翔 這樣論述：

比特幣在金融市場的價值逐漸提高，帶動一波全民「挖礦」熱潮，形成以比特幣產業鏈為概念的比特幣概念股，過往研究指出比特幣價格波動和比特幣概念股股價具有連動關係，然而現今大量訊息於社群媒體流竄，投資人買賣股票的決策易受到網路訊息與大眾對該股票相關議題評價而影響，因此，本研究將進一步探討比特幣價格、比特幣網路聲量與其正負面情緒比對比特幣概念股之影響。本研究蒐集2020年8月10日至2021年8月6日之比特幣網路聲量與其正負面情緒比、比特幣價格及比特幣概念股股價，利用時間序列分析中的向量自迴歸模型 (Vector Autoregression Model) 建立股價預測模型，透過Granger因果分析

觀察是否有領先與落後關係存在於變數間，並利用衝擊反應函數與預測誤差異變數分解來檢視變數間的動態關係，最後以均方根誤差(Root-Mean-Squre Error)比較納入網路聲量後的複合模型，其預測誤差是否低於過去僅納入比特幣價格之單因子模型。本研究主要發現包含 (1)比特幣價格與網路聲量對概念股公司股價有影響，但依不同公司之結果存在差異； (2)挖礦效能相關產業之概念股公司，其公司股價易受到比特幣價格與比特幣網路聲量波動所影響；(3)公司規模較小的公司股價易受比特幣網路聲量波動而影響，規模較大的公司則不易受網路聲量波動影響；(4)納入比特幣網路聲量之複合模型對預測股價準確率優於過去僅比特幣價

格之單因子模型。本研究為網路聲量對公司股價的影響提供不同視角，以延伸網路聲量於概念股股價預測的實際應用。

Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決google finance台股的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart

結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例

為了解決google finance台股的問題，作者王怡芬 這樣論述：

2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對

股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵

值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。