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另外網站K線綜合實戰分析:任何一種技術分析工具,都有自身的優勢和缺陷 ...也說明:K線分析 以K線形態為單位發出市場交易信號,但K線形態只有在特定趨勢、特定空間位置和成交量配合下,才更具有實戰指導意義。以K線技術為基礎,以各種K線形態為線索, ...

朝陽科技大學 企業管理系 陳悅琴所指導 黃偉誠的 組織同形化與動態能力對電商營運模式之探討 :以外貿廠商為例 (2021),提出k線實戰分析關鍵因素是什麼,來自於跨境電商、資源基礎觀點、組織同形、動態能力、商業模式。

而第二篇論文南臺科技大學 電子工程系 黎靖所指導 吳信昌的 利用類神經網路調整無人搬運車移動參數 (2021),提出因為有 無人搬運車、神經網路、人工智慧的重點而找出了 k線實戰分析的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了k線實戰分析,大家也想知道這些:

實戰K線圖:從新手到高手

為了解決k線實戰分析的問題,作者邱超群 這樣論述:

這是一本專門為讀者講解股市中K線技術及其實戰應用的工具書。全書共12章,內容包括四個部分,其中,第一部分為K線的基礎入門知識,第二部分介紹K線、K線組合與K線形態的實戰應用,第三部分介紹K線與成交量、均線、技術指標的應用以及用K線識別主力及其布局的陷阱等,第四部分通過綜合案例解析在整個操作過程中如何利用K線技術來指導持股及其買賣策略的問題。通過本書的學習,可以讓投資者了解K線技術在中國股市中的具體應用,提升投資者利用K線分析個股走勢的能力,幫助投資者投資獲利。由於本書內容翔實,實例豐富,講解通俗易懂,特別適合踏入股市有一段時間或懂一些炒股常識的股民、股票投資愛好者學習K線技

術,也可以作為大中專院校或者企業培訓K線技術的教材使用,此外,對有經驗的股民提升K線實戰分析能力也具有較高的實戰參考價值。 譚朝,某集團新媒體電商部主管,主要負責小程序的運營。在傳統零售行業與O2O電商零售有長達十年的營銷經驗,既熟悉線下銷售,也擅長線上電商。現致力於小程序、新零售電商的變革,帶領公司從傳統電商轉型移動電商,再到新媒體電商的突圍。擅長微信小程序、APP流量入口的搶佔、排名搜索的優化、場景營銷的打造以及新零售電商的實戰。協助、指導過多家公司、商城、酒店、地產、銀行APP和小程序的開始與運營,有著一整套獨特的運營方案。

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組織同形化與動態能力對電商營運模式之探討 :以外貿廠商為例

為了解決k線實戰分析的問題,作者黃偉誠 這樣論述:

近年來行動科技的普及,使電子商務不但改變了消費方式,更帶動全球B2B和B2C電商市場規模急速成長,甚至改變全球交易行為和商業模式,更因為新冠疫情肆虐催化下,以致加速全球電子商務發展的腳步和節奏,使各電子商務平台迅速成長崛起,消費者需求越來越難以捉摸,使同業間的競爭越來越激烈,加上因為賣家數量的增加,使電商市場呈現出同質化現象越來越嚴重,投入跨境電商之企業趨同形現象發展,其中同形化範疇含括了物流、品牌行銷、廣告、數據分析、通路、零售及店舖經營、媒體、創意、人才培養等多方面,同形化市場加速了廠商間競爭窘境。有鑑於此,本研究欲探討外貿廠商投入電商營運活動中,在網路行銷、關鍵字規劃與分析、數據分析、

文案與數位媒體行銷等方式趨向模仿同形時,如何在同形化的電商市場中審視自身資源,充分發揮企業動態能力,打造自身差異化,進而擬訂營運模式。本研究採個案訪談法,共訪談五家曾獲得電子商務成就或優異表現之個案公司,探討個案廠商投入電商營運之動機,並如何從市場同形化過程中找出企業營運模式和發展動態能力以增加企業生存機會。本研究結果發現,在組織同形的跨境電商市場中,個案企業在投入跨境電商皆會使用投放廣告、官網SEO、Google關鍵字、Google ads、影音行銷商品影片在間接與平台一同串連,來達到曝光度最大化;平台選擇上,發現皆以阿里巴巴國際站為主要使用的跨境電商平台,因為阿里巴巴國際站長年開設客製化的

企業培訓課程輔助台灣中小企業邁入外貿,上述皆是在高度競爭同形化的電商市場中必須做的事情;最後真正突破同形化的關鍵為企業不斷增進自身企業能力以及審視整體市場來調整自身策略,進而從同形化中異形出自身公司的電商DNA,顯示出其企業自身差異化,達到企業的永續經營,在跨境電商市場之競爭趨向同形的現象中真正脫穎而出關鍵。本研究期能透過此研究,讓中小企業了解跨境電商之營運模式,讓有意轉型之中小企業了解企業在同形化市場當中具備之電商思維態度與能力,且需能與時俱進的調整營運方式,以追求企業成長和發展。

利用類神經網路調整無人搬運車移動參數

為了解決k線實戰分析的問題,作者吳信昌 這樣論述:

對一輛新引進工廠的自動導引搬運車,其各種轉彎情況的馬達控制參數必須先設定,而目前主要是以嘗試錯誤的方式反覆調整參數的方式來得到最佳值,需要耗費許多人工的時間和精力。本文設計一個類神經網路來自動設定無人搬運車在不同轉彎條件下的馬達控制參數。設計完成的類神經網路為3輸入節點、3輸出節點、2層隱藏層且每層各有20個神經元的結構。輸入層的3個節點分別為無人搬運車的直線速率、加速度及轉彎角度,輸出層的3個節點分別為轉彎後無人搬運車中心點之x軸座標、y軸座標及實際轉彎角度。數值模擬顯示類神經網路的預測準確率達到90%以上。在無人搬運車的實際測試結果,位置誤差及角度誤差都保持在合理的範圍內。