台指期貨是什麼的問題，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

零基礎入門的Python自動化投資：10年操盤手團隊量化通，教你從零開始學程式交易，讓你輕鬆選股、判斷買賣時機，精準獲利

為了解決台指期貨是什麼的問題，作者量化通 這樣論述：

沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯ 讓投資新手或資深股民都相當困擾， 其實，只要學會程式交易，機器人幫你自動化投資， 這些問題就能一勞永逸， 連文科人也可以輕鬆上手！   　　★ 第一次用Python投資理財就上手 　　★ 5大策略╳3大數據整理套件╳2大爬蟲基礎╳基礎語法╳選股模型╳LINE即時通知 　　★ 超過5,000名學員實證，可以簡單學習、好用的自動化投資法   　　如果你有這些問題，必讀本書： 　　．想要投資卻不知道怎麼開始 　　．沒有程式基礎，也不知道怎麼入門用Python投資理財 　　．資訊爆炸的時代，不知道哪些才是有用的數據

　　．到底要怎麼快速取得股市的報價 　　．總是沒有時間看即時的股市資訊，導致錯失進出場良機   　　◎ AI取代人工投資，程式交易已成為時代主流 　　隨著科技與網路的進步，AI逐漸取代人力，處理重複且瑣碎的工作， 　　也可以應用在投資理財的領域， 　　無論是基金、股市、期貨、加密貨幣，都可以看到AI的應用， 　　就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員，幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化， 　　國內外金融機構導入金融科技（FinTech）推出相關服務，大專院校紛紛開設相關課程， 　　「程式交易」明顯已經成為時代的主流。   　　◎ 程式交易，讓你更輕鬆賺錢

、賺自由 　　程式交易可以把原本由「人」操作的投資，全部交由電腦程式自動執行， 　　不僅能隨時追蹤股市行情，讓你不錯過買賣時機，減輕盯盤壓力， 　　更能用最嚴謹、最即時的數據，優化你的投資策略，戰勝不敢停損的心魔， 　　輕鬆獲利的同時，更獲得自由！   　　◎ 程式交易的入門首選──Python 　　目前有各種可以應用在投資的交易程式，包括：Python、Multicharts、TradingView、MT4…… 　　而Python是一種廣泛使用的程式語言，適用於各作業系統，函式庫也非常豐富， 　　就連沒學過程式的小學生、文科生，都能輕鬆上手。   　　

◎ 第一次用Python投資理財就上手 　　致力於提供程式交易教學的量化通， 　　團隊累積數十年的投資經驗，管理資產規模達上億元， 　　多次受邀至各大專院校與知名企業擔任講師， 　　擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易， 　　因此，透過本書，你將從零開始學到──   　　．5大策略：趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略 　　．零基礎學Python：從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理 　　．3大數據整理套件：datetime、csv、pandas 　　．2大爬蟲基礎：get、post 　　．選股模型：建立選股架構，實踐

個人的選股策略 　　．LINE即時通知：設定不同種類的訊息，免費推送至到不同的群組   　　本書會用圖解和步驟的方式，帶你從零開始學會用Python投資理財， 　　還有許多實戰技巧和範例，讓你能避開人性的投資盲點， 　　優化選股策略，自動化投資，精準獲利！   　　本書幫你解決對程式交易的疑問： 　　．要選擇哪種程式語言與軟體呢？ 　　．完全不會寫程式，要怎麼開始？ 　　．要準備多少資金？如何用最小的成本開始？ 　　．電腦設備要很好才能做程式交易嗎？ 　　．要如何知道程式執行的結果？ 專業推薦   　　Adam｜HiSKIO專業線上

學習平台CEO 　　Nic｜在地上滾的工程師  　　蔡明志｜輔仁大學資管系副教授、多本Python程式語言書籍作家   好評推薦   　　「很開心聽到量化通即將出版新書，他們對於量化交易領域一直有著自己的堅持與想像，在過去與他們合作的過程當中，感受到他們在內容製作上相當用心，並且對簡單化專業知識與複雜資訊的企圖心非常強烈。如果你在網路上看過相關內容卻仍然一知半解，透過本書，相信能以友善且有系統的方式，從零開始一步步建構必要的知識點，無痛地上手Python程式交易，開啟新的投資方式。」──Adam，HiSKIO專業線上學習平台CEO   　　「不管先學

程式還是先學投資，當兩個技能組合在一起的時候，可以探索不一樣的收入模式，透過這本書入門會是個不錯的選擇！」──Nic，在地上滾的工程師  

台指期貨是什麼進入發燒排行的影片

如何提高存股投資績效，賺股息又賺波段價差-以兆豐金為例

為了解決台指期貨是什麼的問題，作者花慧如 這樣論述：

台灣長期籠罩在薪資漲不動的就業環境，如何擺脫23K的低薪困境，加薪只能靠自己。所幸，在普惠金融概念的倡議及推動之下，投資年輕化及理財工具多元化，吸引許多投資人都試著開啟新的斜槓人生、積極創造被動收入。其中，透過投資穩健配息股票標的，獲取現金股息收益的「存股理財」，因所需投入之資金門檻較低，尤其受到小資族群的青睞。依據台灣證券交易所的統計數據，2020年台灣股市開戶人數較2018年開戶數成長一倍之多，可見國人對於股票市場的熱衷程度。而「存股理財」，又以具穩定配息特性的金融類股成為存股族偏愛的投資標的，其中「兆豐金」更是位居金融類股數一數二之位，這也是為何本研究選定兆豐金深入探討的主因之一。存股

投資策略包含三要素：選股條件、資金配置及交易策略。本研究選定存股標的為兆豐金，資金配置為每年存股一張，波段價差出場策略設定為獲利10%即出場，獲利金額將併入當年度存股資金池，僅作為再次進場時填補不足之差額外，不再另外加碼；進場策略則依四種不同考量：(1)純存股策略，只賺股息（TSA）、(2)固定時間進場策略（TSB、TSE）、(3)固定進場價格策略（TSC、TSD）、(4)動態參考技術分析月K線指標策略（TSF、TSG），擬定七種不同之存股投資策略。接著透過回溯檢定法（Backtesting）計算七種存股投資策略之累計報酬率，驗證是否存在能賺股息又賺價差的定存股投資策略，其投資報酬率至少可超過

銀行定存與元大高股息ETF（0056），甚至挑戰超越元大台灣50 ETF（0050）。本研究結論有下列二點：一、兆豐金七種存股投資策略中，18年（2004至2021年）之累計報酬率，以TSG投資績效為最佳，累計ROI約為134%；TSC投資績效最差，累計ROI約為66%。二、5年（2004至2008年）投資期間，以銀行定存績效最高，其次依序為兆豐金TSG存股投資策略、元大台灣50、元大高股息。10年（2004至2013年）與15年（2004至2018年）投資期間，皆以兆豐金TSG存股投資策略最佳，其次依序皆為元大台灣50、元大高股息、銀行定存。18年（2004至2021年）投資期間，則以元大台

灣50績效最佳，其次依序為兆豐金TSG存股投資策略、元大高股息、銀行定存。

高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利(第二版)

為了解決台指期貨是什麼的問題，作者黃正傳 這樣論述：

　　有用的策略為什麼不自己賺？ 　　➢那是因為我的目的不在賺錢，人生有許多更有意義的事要做。 　　被說出來的策略還有用嗎？ 　　➢有用的。如果市場夠大，說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法，這些投資方法簡單又有用，完全不怕被人知道。Ｈ模型也是。 　　投資策略總是模稜兩可，不知如何執行？ 　　➢不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定，有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬，操作完全有公式可遵循。 　　數學不好，不懂投資怎麼辦？ 　　➢要學。本書盡力求通俗，讀者有任何困難歡迎到作者的ＦＢ粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問。    　　「吾未聞枉己

而正人者也，況辱己以正天下者乎？」不能面對自己，就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯，才能忠實面對自己與環境的關係，訴諸各種花俏的投資心法，不能量化統計，就是逃避卸責之道。 　　程式交易的殿堂無比深遂，期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步，並展示切實獲利的方法，照亮前方的康莊大道。  

賣出跨式及勒式交易策略於上海證券交易所ETF選擇權市場之適用性

為了解決台指期貨是什麼的問題，作者顏建東 這樣論述：

選擇權的買方操作成本相對低廉，在承擔有限的風險下，能夠以少部分的資金，賺取標的資產漲跌的利潤，有時獲利甚至能夠高達原始投入金額的數倍之多；但是很遺憾地，大多數的時間作為買方所遭受的虧損，通常也就是投資者全部投入的資金。由於市場上大多數的投資人還是不願意進行賣方交易，本研究將以中國大陸上海證券交易所上證50股價指數ETF選擇權為標的，利用賣出跨式交易及勒式交易投資策略，使用2018年至2020年的歷史選擇權資料作為驗證，檢視投資獲利的可能性，再變化投資時的持有方法，求出對於賣方來說最佳化的交易策略，並於2021年將取得的最佳化交易策略於此交易所實際操作交易。藉此可讓一般投資大眾更加了解如何藉由

賣出選擇權而賺取權利金、什麼情況下對於賣方來說是有利的建立部位時間點(波動率考慮因素)、建立部位後若行情出現大幅度的變動該如何控制相關風險(因為選擇權的價格和標的資產價格的連動屬於非線性關係，所以避險操作對於賣方來說更顯重要)，同時也會釐清所謂風險無限的意義，期能破除這方面的迷思。研究結果如下:(1) 基本賣出部位長期來說雖然能夠獲利，但因為沒有任何避險操作，確實較容易發生巨額的虧損。(2) 基本賣出部位且執行避險操作後，年化報酬有減低的情況，但能夠有效的降低風險，避免巨額虧損的發生。(3) 依照波動率調整建倉比例的結果，證實能夠避開許多原本虧損的交易月份，並將本來交易成功月份的獲利提升

。(4) 依照波動率調整建倉比例且同時執行避險操作的結果，此策略在降低風險的同時，又能夠有效的提高年化報酬，綜合比較過後，研判為最佳化的賣方交易策略。