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凱 基 MultiCharts的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包
凱 基 MultiCharts的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦陳宏傑寫的 自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts 基礎、實戰與釋疑 和杜昭銘ParksonDow）,數據金,黃建憲的 XS程式交易煉金術都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自Smart智富 和大億出版所出版 。
東吳大學 巨量資料管理學院碩士學位學程 許晉雄所指導 張耀文的 以隨機森林模型、極限梯度提升模型及支持向量機模型進行台灣指數期貨的分析與比較 （2020），提出凱 基 MultiCharts關鍵因素是什麼，來自於隨機森林、極限梯度提升、支持向量機。
而第二篇論文國立高雄科技大學 金融系 王健聰所指導 李居晏的 智能投資策略之研究-以台股指數期貨為例 （2020），提出因為有 智能投資策略、台股指數期貨、外資、未平倉量的重點而找出了 凱 基 MultiCharts的解答。
自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts 基礎、實戰與釋疑
為了解決凱 基 MultiCharts 的問題，作者陳宏傑 這樣論述：
程式交易，輕鬆入門！ 致富關鍵字：Multicharts ─它是進入門檻最低，同時也是全台灣最多人使用的程式交易語言 金融科技成為近年來的火熱話題，在這一波熱浪的席捲下，藉由電腦程式自動讀取市場資訊，並且利用演算法判斷買賣策略，進而透過API進行即時自動下單的「程式交易」，逐漸成為期貨投資人，甚至是一般散戶另外一種下單選項。 而在眾多的程式交易語言中，Multicharts是進入門檻最低的一種，因為它不像Python、R語言等，需要有程式相關背景才能上手，只要願意下工夫，人人都可以成為Multicharts高手。本書的作者陳宏傑就是最好的例子，他大學時期雙主修歷史與
國貿，與「程式」完全不相干，不過他卻靠著自修就學會了Multicharts，甚至還出書、開講座，引領其他投資人了解程式交易。 陳宏傑在書中透露一個觀念，「程式交易」的重點不是在「程式」，而是在「交易」，如果程式寫得好，應該進入Google、台積電等公司當工程師，一般投資大眾要聚焦的地方是「交易」，也就是說，必須要了解什麼是交易、什麼是低買高賣、什麼是多頭趨勢、什麼是震盪盤整等財經知識，這些才是程式交易者應該具備的基本技能。這樣的觀念大大降低了投資人的心理障礙，同時也增加了在股市獲利的可能性。 本書《自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts基礎、實戰與釋疑》就是作者匯集多年
來的交易經驗，以及初學者在學習路上可能會遇到的投資障礙後，所誕生出來的一本著作，希望能透過本書提高大家學習程式交易的意願，同時幫助初學者迅速進入程式交易的世界。 本書必看重點》 ◎讀完本書你會「了解程式語言Multicharts」 Multicharts是一套整合式的交易平台，它可以運用數據源串接報價，並且透過內建的軟體，使用Power Language這種簡單的程式語言，來編寫屬於自己的指標與訊號，同時自動執行下單交易。目前Multicharts是全台灣最多投資人使用的程式交易語言。 ◎讀完本書你會「避開程式交易語言常見的陷阱」 在程式交易語言中，最常見的陷阱包括手續
費滑價、this bar close、過度最佳化、忽略大賠時間、set系列的停損停利。作者陳宏傑不但運用簡單的文字解說這5種陷阱可能的出現時機，而且還利用自己多年的交易經驗，教導投資人如何避開這些常見的陷阱。 ◎讀完本書你會「學會如何用Multicharts下單」 作者陳宏傑利用深入淺出的文字，教導投資人從最基礎的認識電腦規格、了解安裝方式、新增指標開始，一步步到撰寫投資策略，甚至到最後進行停損與停利的設定等，進行系統化的解說，讓程式交易的初學者能輕鬆進入Multicharts的殿堂，並且跟上程式交易的時代潮流。 ◎讀完本書你會「破解所有Multicharts的疑難雜症」
作者陳宏傑從零開始，靠著自修學會了Multicharts，因此，他完全了解Multicharts初學者可能會遇到的疑難雜症。有鑑於此，陳宏傑特地開闢了專章，將他多年來所遇到的障礙，以及其他程式交易者的問題匯集起來，一次提供完整又精闢的解說，讓讀完本書的你，能夠避開其他人犯過的錯誤。
以隨機森林模型、極限梯度提升模型及支持向量機模型進行台灣指數期貨的分析與比較
為了解決凱 基 MultiCharts 的問題，作者張耀文 這樣論述：
影響期貨市場的因素有利多因素的影響，包含當沖稅率減半、海外資金回流、美中貿易惡化造成台美藍色供應鏈的興起、新冠肺炎疫情正面影響; 有利空因素的影響，包含台股屬淺碟市場、紅色供應鏈衰退、新冠肺炎疫情負面影響。當大多數投資者在期貨市場作投資決策時，大多採用準確率(ACC)這個指標用來預測「明天股票是否會漲」、採用精確率(PPV)這個指標用來預測「勝率」、採用召回率(TPR)這個指標用來預測「大盤是否會有大波動」以這三項指標作判斷工具，本研究想利用短分K模組、長分K模組、隨機森林模組、極限梯度提升模組、支持向量機模組共五種模組的實證研究結果，透過交叉驗證並將結果加以歸納整理，以便可以提供投資人在不
同情境下，可以根據自己的偏好與投資習慣去找到自己喜歡的機器學習模型並從混淆矩陣相關指標中找出適合自己的投資判斷指標，讓自己的投資績效表現變好。根據實證結果並加以歸納整理可以給投資人以下的建議，首先，當投資人要預測「明天股票是否會漲」-以ACC為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇15分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇60分K資料;其次，當投資人要預測「勝率」-以PPV為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇30分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇30分K資料;最後，當投資人要預測「大盤是否會有大波動」-以T
PR為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇10分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇10分K資料。
XS程式交易煉金術
為了解決凱 基 MultiCharts 的問題，作者杜昭銘ParksonDow）,數據金,黃建憲 這樣論述：
智能投資策略之研究-以台股指數期貨為例
為了解決凱 基 MultiCharts 的問題，作者李居晏 這樣論述：
本研究首先回顧目前國內與國外智能投資策略理論與實務發展現況。其次，本研究以台股指數期貨為投資標的，並以元大投信之智能平台的Multicharts軟體建構出五種智能投資策略。依此，本研究比較此五種投資策略運用在台股指數期貨之投資績效。實證結果顯示，整體而言，以十大交易人期貨買賣超均線當濾網，進行追高殺低跟進之獲利表現最高，其次為外資期貨未平倉在超越或跌破移動平均線時跟進之獲利表現居次。至於以外資或十大交易人買賣超在隔天、隔兩天或隔三天跟進策略不是無利可圖就是獲利些微。