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國立臺北科技大學 土木工程系土木與防災碩士班 林正平所指導 陳冠樺的 擺盪型指標投資研究-以營建相關類股為例 （2021），提出tradingview技術指標關鍵因素是什麼，來自於隨機指標、相對強弱指標、營建相關產業。

而第二篇論文國立高雄科技大學 工業工程與管理系 王嘉男、戴貞德所指導 陳竒帆的 應用Malmquist模型進行績效評估與同業結盟-以康普公司為例 （2021），提出因為有 資料包絡分析法的重點而找出了 tradingview技術指標的解答。

最後網站理財周刊 第1076期 2021/04/09 - 第 66 頁 - Google 圖書結果則補充：先從比特幣的技術面來觀察,過去一周比特幣的波動仍持續下降,同步觀察 ATR 指標,不難發現比特比的波動進入三月後就一路下降,即便四月五資料來源: TradingView ...

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擺盪型指標投資研究-以營建相關類股為例

為了解決tradingview技術指標的問題，作者陳冠樺 這樣論述：

近年來低名目利率及高通膨的時代下，資金放在銀行定存將失去實質報酬，因此投資變得相當重要，其中投資股票市場是較為常見的選項，目前國內學者多數針對台灣50指數型基金等進行研究，而營建相關產業作為標的之研究較少，故運用常見的技術指標來操作實證技術分析是否適用於營建相關產業。本研究以市面常見之KD及RSI技術指標對經財務資訊篩選之營造業、建設業、鋼鐵業、水泥業標的，將前學者研究實證結果進行簡單程式驗證後並分別於三大股災復甦時期回測，探討常見的技術指標於不同交易模式策略，何種產業具較優正報酬機率，及何種產業之指標模式下具較優正報酬機率。研究實證結果發現情境一策略下，建設業總體總合平均分數最高，情境二模

式下，水泥業總合平均分數最高。研究發現營造業以模式一周KD、模式一月KD、模式二月KD具較優結果；建設業以模式一周KD、模式二周KD、模式二月KD、模式三6日RSI具較優結果；鋼鐵業以模式一月KD及模式二月KD具較優結果；水泥業各模式分數均達100%，且各情境下皆為模式二月KD之總合平均分數最高，本研究透過上述擺盪型技術指標模式回測，提供投資人對營建相關類股之操作策略參考依據。

應用Malmquist模型進行績效評估與同業結盟-以康普公司為例

為了解決tradingview技術指標的問題，作者陳竒帆 這樣論述：

　　本文希望透過資料包絡分析法(Data Envelopment Analysis, DEA)分析出各電池芯原料供應商的經營效率，除了要達成降低成本、提高產能外，也要能在經營效率上做出有效的提升，並以康普公司為例利用同業結盟方式來增強彼此在市場的定位。 　本研究對象為30間國內外上市上櫃公司加上29個虛擬組合共59個決策單位(Decision Making Unit, DMU)以資料包絡分析法之Malmquist生產力指數模型，計算出這59個DMU在2016年至2020年的跨年期經營績效並加以排名。最後找出哪些企業與康普公司做結盟會有更好的效率，哪些結盟會出現不好的結果。　　研究結果發現康

普結盟大同、康普結盟三星SDI及康普結盟比亞迪這三個組合能有更好的效率，其中又以康普結盟大同為最好的組合；而康普結盟寧德時代、康普結盟中航鋰電、康普結盟尚化則變得更沒效率，其中又以康普結盟寧德時代為最不好的組合。關鍵詞：電動車電池芯原料、資料包絡分析法、Malmquist生產力指數

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