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幣安買幣 PTT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
幣安買幣 PTT的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦曾婷郁寫的 世界好好玩，旅遊英語帶著走!(中英收錄 隨掃即聽Qr code：慢一次/快一次，雙語 速對話mp3) 和張祥斌的 讓你的腦子動起來!科學思維訓練遊戲：魔術師的精彩魔術×科學大師的經典實驗×不法分子的神祕騙術，透過遊戲訓練你的思考力都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自凱信企管 和崧燁文化所出版 。
國立政治大學 資訊科學系 左瑞麟所指導 李怡萱的 具隱私強化之分散式資料加密交易平台 （2021），提出幣安買幣 PTT關鍵因素是什麼，來自於資料交易平台、環簽章、隱身地址、儲存證明、代理人重加密、星際文件。
而第二篇論文國立中正大學 會計與資訊科技碩士在職專班 許育峯所指導 洪郁翔的 一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型 （2021），提出因為有 自動選股模型、投資策略、分群演算法、特徵選取、樣本選取的重點而找出了 幣安買幣 PTT的解答。
世界好好玩，旅遊英語帶著走!(中英收錄 隨掃即聽Qr code：慢一次/快一次，雙語 速對話mp3)
為了解決幣安買幣 PTT 的問題，作者曾婷郁 這樣論述：
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幣安買幣 PTT進入發燒排行的影片
0:00 今天我們要來介紹如何用選擇權的價差策略
來達到長期穩定獲利的方法
1:28 為什麼要做價差
a.已知最大風險，不會因為黑天鵝而被抬出場
期貨有可能會因為跳空，而出現無法預期的虧損
甚至不用談到跳空，有的時候你可能只是去忙一下
回來一看卻發現，怎麼豬羊變色了
但是垂直價差策略在你一開始建立好的時候
就已經知道最大虧損最大獲利是多少
以及損益兩平點在什麼位置
你可以抱著價差安心上班，安心睡覺
但如果是做期貨，你可能就三不五時會想要打開來看現在指數在哪
b.比起期貨，選擇權價差更能增加你的勝率
撇開技術分析不談(因為要談的話其實對期貨對選擇權都是同樣的影響)
期貨在進場之後，上漲下跌機率其實就50%50%
但是價差可以透過履約價的調整，來增加你的勝率
舉例來說，指數17000
期貨多單進場之後，就是以此為分水嶺，上漲賺錢下跌賠錢
但選擇權價差可以選
例如我作16800-16900看多價差，我會有一百點空間
結算在16900之上我都是獲利的
也就是說即使指數是下跌，但我最後也是獲利的
當然這個不能下跌太多啦，下跌太多跌破我看多價差做的履約價的話也還是會受傷的
當然，有一好沒兩好
選擇權也不是萬能的
如果我們要選擇更高勝率的履約價，最大獲利就會降低
反之，如果我們想要最大獲利高一些，勝率也就會低一些
(例如現在指數在17000，我想做多，
選擇16900這個履約價去做看多價差，我會有比較好的獲利，但勝率低
選擇16800這個履約價去做看多價差，獲利會比較差，但勝率高)
不過我這邊想要跟大家分享一個觀念
你先求穩，再求多(先求有，再求好)
意思是如果你要做的話我會建議你先做勝率高的組合
雖然他最大獲利低，但你積少成多慢慢累積資金
後面慢慢增加你做的組數，整體獲利也會往上升
c.保證金比期貨低，可有效運用你的資金
小台的保證金要四萬多
但我們選擇權做價差，一組的保證金最低只要2500
因為他的保證金計算方式是用兩個不同的履約價之間的差去乘以50元
也就是說如果我今天做一組16850跟16900的價差
那我的保證金就要(16900-16850)*50=2500
不過通常我建議去做100點價差的組合，所以保證金要5000元
再高一點的150點價差或200點價差也可以，但相對來說保證金就會變貴
如果需要的保證金太高，小資族要去操作的話會比較難受一點
這樣對你後續部位的調整可能會比較沒有彈性空間
7:32 如何做價差
a.他其實就像是替賣方部位加一個保險
舉例來說，今天我認為指數不會跌破16900
那我就會在履約價16900的位置賣出賣權(不認為會下跌)
但畢竟沒有人能夠準確預測未來
如果接下來跌破16900，我會有很大的風險
所以我在16900之下的履約價加買一個賣權
例如我在16800這個履約價買進賣權
那麼當指數下跌的時候
這個16800買進賣權的部位會獲利，也就會幫我cover我原本的虧損
以上的舉例把它們組合起來，就會變成是一個看多價差
b.看多價差與看空價差的組法
那其實你要組看多價差或看空價差呀，用買權或賣權都是可行的
重點在於你做的履約價
今天如果你想做看多價差，只要你買低履約價賣高履約價
就會成為看多價差
反之，如果你買高履約價賣低履約價，就會變成看空價差
不過今天介紹的這套方法，你做價差的話
我會建議用賣權去組看多價差
用買權去組看空價差
原因是流動性的問題，我們要挑選成交量大的履約價去做
不然理論上買權還是賣權組其實是沒有差異
詳細的細節可以參考我之前寫的關於價差的文章或影片
在我的頻道裡面有一個關於選擇權策略，一系列的影片
其中有詳細介紹關於履約價對於價差策略流動性問題的部分
在這邊我們就不多贅述了
前面有提到，我會建議各位先求穩再求多
所以我會建議這種價差組合你要去做賺賠比低於1的
因為通常賺賠比低，也意味著他的勝率是比較高的
賺賠比就是最大獲利除以最大損失
通常我習慣做賺賠比0.1~0.3的組合
因為通常這樣的勝率其實蠻高的
而獲利嘛，雖然你可能會覺得一組5000元保證金只能賺幾百~一千多，感覺很少
但實際上我們把它換算成年報酬，你會發現這種東西的報酬率是高於其他投資工具的
c.要記得做複式單，或之後合併(保證金優化)
各位要記得，如果你要做這樣的策略
一開始要以複式單的形式進場
因為如果你是一個買方部位跟一個賣方部位分開下單的話
那個賣方部位會需要很多很多保證金
如果這樣的話就沒有我們一開始說的"有效運用你的資金"這個優勢
那如果你本來就是先做一口買方之後因情勢變化才多做一口賣方的話
我會建議你去把這兩口單合併成一組價差
保證金會從好幾萬變成只要幾千元，這樣能夠節省你的保證金
13:51 具體行動
以上大概介紹了一些你在做價差時需要注意的一些基本事項
那如果對於價差或者選擇權其他相關知識不瞭解的部分
可以參考我的YouTube頻道或者Blog文章
裡面有很多關於選擇權的知識補充
接下來要介紹的這個策略
是你大部分的情況下都可以使用的策略
而且做法並不難，你只需要懂均線，會看支撐壓力表
這樣其實就足夠了
指數走勢長期是多頭，在月選做看多價差
如果你要我去猜下一秒指數是漲是跌，我會跟你說我不知道
我猜中的機率大概跟丟硬幣差不多
可是如果時間拉長一點，我就可以提升我猜對的機率
為甚麼？因為股市有所謂的趨勢
當股市趨勢是處於多頭趨勢的時候，要我猜明天是漲還是跌，我會選擇猜漲
也許不是100%穩贏，但至少也是贏多輸少
反之，在空頭趨勢，要我去猜明天漲跌，那我會猜明天下跌
打開K線圖來看你就會發現，在多頭趨勢看到的是紅多綠少，對吧
因此，我們要跟著趨勢去做，因為這樣的話勝率是站在我們這邊的
除此之外，我們也可以發現股市的走勢長期來說是多頭趨勢
那我們的基本目標就出來了：
長期來看我們要做多頭價差
至於選擇權要做周選還是月選，我們要用月選來做多頭價差(周選存續時間太短)
利用均線作為基準，支撐壓力表作為輔助
所以打開K線圖，你會發現我們簡單用大家常看的5、10、20MA就能辨別趨勢
當現在是多頭排列時，股市為呈現多頭走勢
反之，變成空頭排列時，往往都是處於空頭走勢
所以我們在多頭走勢的情況之下
把我們多頭價差的履約價，建立在20MA的位置
也就完成了我們該做的事情
這邊可以看一下這三張圖
上面這張是多頭排列的樣子
下面這張是空頭排列的樣子
有的時候也有可能會出現糾結的狀況
像中間下面這張
但有時候也會遇到一個問題
就是指數可能離20MA太遠，這時候做的價差可能最大獲利太低
低到如果算上手續費跟稅，你可能還倒賠
那我們可以做一些修正
去看看當時的支撐壓力表的支撐在哪裡
並且以此作為基準去抓我們可以做的位置
下一張投影片我們來看一下支撐壓力表
支撐壓力表是一項很好用的工具，它可以幫助不會畫線抓支撐壓力的新手
找到現在市場上大家認定的支撐與壓力
解讀支撐壓力表，我們要站在賣方的角度去思考
因為賣方留倉會有壓力，但買方沒有
所以你看買權與賣權變化量最大的地方，搭配賣方角度思考
舉例來說
你看到買權是17650變化量最大，賣權17000變化量最大
搭配賣方角度思考
賣出買權在17650，表示市場上的大眾認為不會漲破17650
賣出賣權在17000，表示市場上的大眾認為不會跌破17000
那這樣我們的月選看多價差，就可以建立一個16900-17000的看多價差
這裡補充一下，雖然我們是去做月選看多價差
但支撐壓力表我們還是觀察該周的支撐壓力表，而不是該月的支撐壓力表
除非到第三個星期三
(當然，偶爾會有特別的例子，例如之前日誌影片中有提到
當兩大法人都在做買進賣權的時候，支撐壓力表的支撐其實就沒有支撐效果了https://www.youtube.com/watch?v=R2bwQXrZOPI)
偶爾會有回檔，在周選做看空價差
但股市也是有時晴有時雨
總是會有回檔下跌的時候
這時我們可以利用短均線5MA來作為判斷基準
如果指數跌破五日均線
那我們就可以在這個時候做空頭價差
履約價可以抓前面的高點作為參考基準
另外，由於我們是判斷回檔
所以不需要把這個空頭價差做在比較長期的月選
而是做在比較短期的周選
如此一來這個空頭價差就能替我們月選多頭價差沖銷方向上的風險
其實如果你對選擇權已經有接觸過的話
你應該會發現，這其實是一個變形的兀鷹
只是兀鷹策略會做在同個時間的契約裡面
又或者你也可以把它當作是時間價差或者對角價差
但上述兩者會有裸賣部位
但我們這個策略在周選與月選都是價差，風險是有保障的
26:02 總結
這裡我們就給明確定義
a.在均線多頭排列時，做這樣的策略
每個禮拜固定做一組看多價差，我推薦星期五做
而在做這樣策略期間，如果遇到空頭排列，看多價差要停損出場
(空頭排列:5MA,10MA,20MA)
如果均線糾結在一起，則暫停動作(10MA,5MA,20MA，or 20MA,5MA,10MA)
b.做月選多頭價差，位置做20MA
若獲利空間不大(指數位置離20MA太遠)，參考支撐壓力表的支撐
(to新手:如果要談技術分析的話，支撐通常會是前面的低點)
c.跌破5MA，在周選做看空價差，位置選在跌破五日均線前的高點
(這裡注意，不是做在5MA喔!是做在前面的高點)
補充:
a.新手的話我建議本金5萬來做這樣的策略
雖然說你其實不需要這麼多資金，但至少你一開始輸的話
比較不會有壓力
b.逆向的月選看空價差，周選看多價差這種做法並不建議
因為空頭走勢又急又兇
這樣做可能討不到甜頭，倒不如直接做買進賣權
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***重要申明:影片主要為分享我個人的想法，並非投資建議，請觀眾在操作前仍需三思。***
具隱私強化之分散式資料加密交易平台
為了解決幣安買幣 PTT 的問題，作者李怡萱 這樣論述：
在網路發達的現代，資訊已經不限於以紙本形式存在，數位化的資訊也成為極其重要的資產，越來越多資訊分享和交易以數位形式出現在網路上，隨之而來的像是資料與交易安全性，使用者的隱私等多方面存在許多隱患，然而現有的資料交易平台並不完全可以信任，集中式儲存對使用者隱私和成本有負面影響，現行的去中心化存儲解決方案因為沒有可行的運作模式而缺乏節點的參與，資料的提供者也缺少對資料交易權的掌握。本研究提出使用區塊鏈和星際文件系統(IPFS)等多個技術結合的具隱私強化之分散式資料加密交易平台，資料部分利用代理人重加密技術進行保護並保存於IPFS中，結合儲存證明進行驗證，實現安全且可靠的存儲、交易過程結合環簽章與隱
身地址保障交易雙方身分隱私，此外也有適當的獎勵來激勵節點的運作，後續在相關研究章節也對一些現行的系統進行評比，在這些技術的支持下為交易平台市場提供改進的參考。
讓你的腦子動起來!科學思維訓練遊戲：魔術師的精彩魔術×科學大師的經典實驗×不法分子的神祕騙術，透過遊戲訓練你的思考力
為了解決幣安買幣 PTT 的問題，作者張祥斌 這樣論述：
「不懂遊戲的人就不懂生活。」 發現科學的祕密，感受科學的魅力 科學可以啟發人的智慧，遊戲會帶來心靈的愉悅， 當科學與遊戲撞出智慧的火花時，科學遊戲就誕生了！ 生活科學╳自然科學╳地理科學╳生物科學 偵探科學╳密碼科學╳魔術解密╳騙術揭祕 本書將以問答方式帶你來一趟奇異魔幻的科學之旅── 【生活科學】 把問題當成一種遊戲，把思考當成一種樂趣， 懂得生活科學就能科學生活，你的生活IQ就會越來越高！ ▎萬能溶液 一個年輕人想要到大發明家愛迪生的實驗室裡工作。 年輕人說：「我想發明一種萬能溶液，它能溶解一切物品。」 愛迪生聽完以後，笑了笑便提出有關「萬能
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？」 你能猜出她如何知道原來有銀子一百兩嗎？ 本書特色 本書精選了實用且有趣的科學思維訓練遊戲，參照通行的科學分類體系，根據訓練遊戲的實際情況，將全書分為八章並詳細的分析、講解及揭祕。本書集科學性、知識性、實用性和趣味性於一體，能使讀者在遊戲中學習科學，在遊戲中收獲樂趣，成為「科學達人」。
一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型
為了解決幣安買幣 PTT 的問題，作者洪郁翔 這樣論述：
本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple
K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（
Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。