xom投資的問題，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

股市操作全覽：面面俱到的成功投資策略

為了解決xom投資的問題，作者MichaelD.Sheimo 這樣論述：

本書特色     　　從收集資訊、分析、策略、實際操作、投資好點子、投資人要謹慎、你想不到的狀況。告訴你最真實的股市面貌，經過市場驗證的技術分析和見解，讓投資人不再受主力、法人和市場波動影響，提升投資知識、信心和獲利。 　　〈第一篇收集資訊〉探討如何獲得有關價格翻漲的股票、購買自己股票的公司、投資人情緒和領先股的資訊。股價或成交量的突然上升可能會引起你對特定公司的注意，但不應該成為買入一檔股票的唯一原因，你應該收集發生的情況和預期會發生的情況背景資料。 　　〈第二篇分析〉著眼於股市趨勢、企業管理、內線交易、訂單類型、法人機構持股和專業投資人對於公司所有權。擁有趨勢的一些知識（不論是股

市或是個股）很重要，尤其與趨勢相關的支撐和阻力的知識，能迅速告訴你目前價格活動中，有可能突然發生的情況。 　　〈第三篇策略〉研究賣空、賣空擁有的股票和決定賣出哪檔股票。也研究作為一種策略的投資多樣化，實際情況是：如果市場處於下跌趨勢時，多樣化也無法提供不了多少保護或者根本無法保護。 　　〈第四篇實際操作〉告訴你如何取得更好的投資結果和利潤，以及避險基金的基本概念。過去十年，股市最大的改變是速度。當投資人做出投資決定，就應該在市場轉向新情況之前迅速採取行動。 　　〈第五篇投資好點子〉探討投資的好點子，就像〈較高的風險顯示較大的潛在報酬〉的內容一樣，應該被牢記在心。保持好記錄是明顯的優勢，而

投資你最瞭解的領域是人們經常忽略的簡單規則的一項。此外，介紹投資共同基金的要點，瞭解它的優勢和劣勢，探討現在仍適用的想法，以及已經無法適應新情況的觀念。 　　〈第六篇投資人要謹慎〉無論指標現在顯示什麼，一旦有突發狀況發生時，使之無效並超出它們的影響的情況是不可避免；簡單的建議，比如：慎防來自於任何人的炒股預測，或者謹慎使用保證金帳戶，這些是投資人應具備的基本常識。 　　〈第七篇：你想不到的狀況〉股市中的大多數你想不到的狀況就是不好的突發事件了。熱門股突然跌停，而且股價繼續走低；也許是因為詐欺，或是這家公司正面臨重大訴訟。當然！也會有好消息是：你想不到的狀況也可能為個人和財務帶來成長。

xom投資進入發燒排行的影片

強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用

為了解決xom投資的問題，作者高博華 這樣論述：

人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦

遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並

以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材

料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔

股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指

數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。