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成交量計算的問題，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
成交量計算的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦姜輝寫的 Excel儀錶盤實戰 和勵佰專業理財機構的 經典指標一周通（第二版）：快速掌握76種最常用的技術指標都 可以從中找到所需的評價。
另外網站學會這9點，看懂台股大盤很簡單 - 新鮮理財人也說明：集中市場加權指數（簡稱大盤），是上市的股票總市值下去計算出來的 ... 股市有句俗語說：「新手看價（股價）、老手看量（成交量）」.
這兩本書分別來自電子工業 和經濟管理出版社所出版 。
銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅所指導 尤茜的 運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策 （2021），提出成交量計算關鍵因素是什麼，來自於倒傳遞類神經網路、風險值、技術指標、新興市場ETF。
而第二篇論文輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 韓千山所指導 嚴雅慧的 可轉換公司債套利機會之分析 （2021），提出因為有 可轉換公司債、套利機會、價內的重點而找出了 成交量計算的解答。
最後網站每日市場成交資訊 - 台灣證券交易所則補充：每日收盤行情 · 每日市場成交資訊 · 每日第一上市外國股票成交量值 · 每日創新板股票成交量值 ... 日期, 成交股數, 成交金額, 成交筆數, 發行量加權股價指數, 漲跌點數 ...
Excel儀錶盤實戰
為了解決成交量計算 的問題，作者姜輝 這樣論述：
本書講解了Excel儀錶盤（Dashboard）的基本知識，以及一套作者在實戰中總結的利用Excel設計儀錶盤的流程和方法。 本書通過4個在職場中真實應用的Excel儀錶盤案例，按照由易到難、循序漸進的教學方式，詳細地講解了如何利用Excel將普通資料包表設計成儀錶盤視覺化分析報告的構思方法和設計步驟。讀者可以根據自身的Excel應用水準，靈活選擇學習起點，通過對本書的學習，用Excel設計出具有專業水準的儀錶盤報告。 本書適合具備初級或中級Excel應用水準的職場人士、資料分析師、即將走向職場的在校大學生及Excel資料視覺化愛好者閱讀。 姜輝，現某汽車品牌行銷總
監，擅長運用Excel進行資料呈現和管理，通過資料分析發現資料背後的資訊，對Dashboard儀錶盤應用頗有心得。 第1章 認識儀錶盤 1 1．1 什麼是儀錶盤 2 1．2 為什麼要學習儀錶盤 3 1．3 儀錶盤設計工具 3 1．3．1 水晶易表 3 1．3．2 Tableau 4 1．3．3 Power BI 5 1．4 Excel儀錶盤報告 6 1．4．1 Excel能夠實現儀錶盤嗎 7 1．4．2 Excel的資料視覺化分析功能升級 10 1．5 Excel儀錶盤業界專家及經典案例 11 1．5．1 國內代表性專家及經典案例 11 1．5．2 國外代表性專家及案例 1
2 1．6 Excel儀錶盤的工作原理與案例解讀 14 1．6．1 Excel儀錶盤的工作原理 14 1．6．2 Excel儀錶盤案例解讀 15 1．7 @exceldashboard風格儀錶盤案例賞析 18 本章小結 31 第2章 Excel儀錶盤的設計流程 32 2．1 設計Excel儀錶盤報告的七個步驟 33 2．2 準備數據 33 2．2．1 一維資料來源表 34 2．2．2 二維交叉資料來源表 35 2．2．3 多維交叉資料來源表 36 2．3 需求分析 38 2．3．1 金字塔結構 38 2．3．2 經典管理思維 39 2．3．3 結構化資料分析 43 2．4 選擇儀錶盤風格類型
44 2．4．1 經典小圖表風格 44 2．4．2 微線圖風格（績效分析型） 46 2．4．3 綜合混搭風格 47 2．4．4 配色與字體 48 2．5 如何設計視覺化組件 51 2．5．1 如何設計KPI看板分析部分 52 2．5．2 如何設計跟蹤對比分析部分 54 2．5．3 如何設計結構分析與相關性分析部分 56 2．5．4 如何設計績效分析部分 58 2．6 資料計算模型設計 59 2．7 繪製Excel儀錶盤的設計草圖 61 2．8 Excel儀錶盤框架設計 62 2．9 Excel儀錶盤組裝 63 2．9．1 錨定功能 64 2．9．2 拍照功能 64 2．10 測試和檢查 66
2．11 發佈和共用 67 本章小結 69 第3章 實戰案例――家用電器專賣店銷售分析 71 3．1 本案例學習要點 72 3．2 準備數據 72 3．2．1 資料來源類型分析 72 3．2．2 資料分析方法 72 3．3 需求分析 72 3．3．1 金字塔結構分析 72 3．3．2 管理模型――平衡計分卡 73 3．3．3 結構化資料分析 73 3．4 選擇風格與配色 74 3．4．1 風格選擇 74 3．4．2 配色選擇 74 3．5 重點Excel技能講解 75 3．5．1 如何在Excel中選中整行或整列 75 3．5．2 如何選中不連續的行或列 75 3．5．3 如何選中連續的儲
存格區域 75 3．5．4 如何選中多個任意儲存格 76 3．5．5 如何精確設置行高 76 3．5．6 如何精確設置列寬 76 3．5．7 如何合併多個連續的儲存格 77 3．5．8 如何設置儲存格內文字內容的屬性 77 3．5．9 如何在一個儲存格中引用另一個儲存格中的內容 78 3．6 儀錶盤框架設計 78 3．6．1 標題區框架設計 78 3．6．2 KPI看板區框架設計 80 3．6．3 銷售運營分析區框架設計 81 3．6．4 主營產品銷量與毛利潤分析區框架設計 84 3．6．5 底欄資訊區製作 87 3．6．6 整體儀錶盤邊框製作 87 3．7 銷售運營分析區視覺化元件設計與儀錶
盤組裝 89 3．7．1 總銷售額分析 89 3．7．2 總毛利潤分析 93 3．7．3 毛利率分析 98 3．7．4 主營產品銷量分析 101 3．7．5 主營產品銷售額結構分析 104 3．7．6 主營產品毛利潤額結構分析 106 3．8 主營產品銷量與毛利潤分析區視覺化元件設計與儀錶盤組裝 107 3．8．1 彩電銷量與毛利潤額分析 108 3．8．2 冰箱銷量與毛利潤額分析 110 3．8．3 製作其他產品銷量與毛利潤額分析圖表 111 3．9 KPI看板視覺化元件製作與儀錶盤組裝 112 本章小結 114 第4章 實戰案例――汽貿公司售後服務運營能力分析 116 4．1 本案例學習
要點 117 4．2 準備數據 117 4．2．1 資料來源類型分析 117 4．2．2 資料分析方法 117 4．3 需求分析 118 4．3．1 金字塔結構分析 118 4．3．2 管理思路 119 4．3．3 結構化資料分析 119 4．4 選擇風格與配色 120 4．4．1 風格選擇 120 4．4．2 配色選擇 120 4．5 重點Excel技能講解 120 4．5．1 更改圖表資料來源 120 4．5．2 調整圖表的繪圖區大小 122 4．5．3 設置折線圖的橫坐標起點為0 122 4．6 儀錶盤框架設計 123 4．6．1 儀錶盤的框架結構分析 123 4．6．2 儀錶盤標題區框
架設計 125 4．6．3 KPI看板分析區和維修保養業務分析區框架設計 126 4．6．4 鈑噴部業務分析區框架設計 129 4．7 視覺化元件的設計和儀錶盤的組裝 129 4．7．1 維修保養業務分析區的分析圖表設計 130 4．7．2 鈑噴部業務分析區的分析圖表設計 141 4．7．3 一級KPI關鍵指標分析看板設計 144 4．7．4 二級KPI關鍵指標分析看板設計 147 4．8 檔案保護和輸出 152 4．8．1 檔案保護設置 152 4．8．2 儀錶盤輸出格式設置 153 4．8．3 Excel儀錶盤的輸出應用 154 4．9 學員問答Q＆A 156 4．9．1 儀錶盤的分析圖表
要不要添加資料標籤 156 4．9．2 儀錶盤的儲存格框架如何靈活應用 157 本章小結 157 第5章 實戰案例――汽貿公司銷售部業務分析儀錶盤報告 159 5．1 本案例學習要點 160 5．2 案例背景 160 5．3 準備數據 162 5．3．1 資料來源類型分析 162 5．3．2 資料分析方法 163 5．4 需求分析 163 5．4．1 金字塔結構分析 163 5．4．2 管理思路 164 5．4．3 結構化資料分析 164 5．5 選擇風格與配色 164 5．5．1 風格選擇 164 5．5．2 配色選擇 165 5．6 重點Excel技能講解 165 5．6．1 微線橫條圖
設計 165 5．6．2 微線溫度計圖設計 166 5．6．3 條件格式圖示集應用 168 5．6．4 重點函數講解 169 5．6．5 自動刷新排序計算模型 172 5．6．6 定義名稱 173 5．7 柵格化儲存格設計儀錶盤框架 174 5．7．1 框架結構分析 174 5．7．2 參數表設置 175 5．7．3 儀錶盤標題區框架設計 175 5．8 視覺化元件設計和儀錶盤組裝 178 5．8．1 編寫第一關鍵指標自動排序計算模型 178 5．8．2 “整車”指標微線橫條圖分析 178 5．8．3 整車業務貢獻率視覺化分析 180 5．8．4 精品業務視覺化分析 181 5．8．5 銷貸業
務視覺化分析 183 5．8．6 車險業務視覺化分析 185 5．8．7 KPI看板視覺化分析 186 5．9 檔案保護和輸出設置 190 5．9．1 儀錶盤的輸出設置 190 5．9．2 設置檔案保護 191 5．10 學員問答Q＆A 192 5．10．1 本章實戰案例為什麼沒有詳細的步驟講解 192 5．10．2 在實際工作中多個部門如何協同應用儀錶盤報告 192 5．10．3 微線圖不能滿足全部分析需求該怎麼辦 193 本章小結 194 第6章 實戰案例――DCC電話行銷業務關鍵指標分析報告 195 6．1 本案例學習要點 196 6．2 案例背景 196 6．3 準備數據 196 6
．3．1 資料來源類型分析 196 6．3．2 資料分析方法 197 6．4 需求分析 197 6．4．1 金字塔結構分析 197 6．4．2 管理思路 198 6．4．3 結構化資料分析 198 6．5 選擇風格與配色 198 6．5．1 風格選擇 198 6．5．2 配色選擇 198 6．6 重點Excel技能講解 199 6．6．1 連接儲存格中的字串 199 6．6．2 設計自訂圖表看板 199 6．6．3 指針式儀錶 200 6．6．4 創建散點圖 204 6．6．5 創建氣泡圖 205 6．6．6 統計類函數 206 6．7 柵格化儲存格製作儀錶盤框架 208 6．7．1 框架結構
分析 209 6．7．2 標題區框架設計 209 6．7．3 KPI關鍵指標看板區框架設計 210 6．7．4 電話量與成交量分析區框架設計 211 6．7．5 相關性分析區和員工績效分析區框架設計 211 6．8 製作視覺化元件及組裝儀錶盤 213 6．8．1 參數表設計 213 6．8．2 電話量與成交量計算模型 213 6．8．3 KPI看板關鍵指標計算模型 216 6．8．4 指標式儀錶KPI看板分析區設計 221 6．8．5 電話量分析區設計 223 6．8．6 成交量分析區設計 226 6．8．7 相關性分析區設計 226 6．8．8 集客來源分析區設計 232 6．8．9 電銷顧
問績效分析區設計 236 6．9 學員問答Q＆A 240 本章小結 241
成交量計算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。***
運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策
為了解決成交量計算 的問題，作者尤茜 這樣論述：
在投資國際化的環境下，有許多商品可供選擇，新興國家的逐漸發展以及ETF分散投資標的之特性，新興市場ETF為有潛力的市場。本文以Vanguard VWO、SPDR EWX 及 iShare FM之前一日收盤價為研究對象，研究期間為2012年10月1日至2021年10月1日，資料來源為 Yahoo Finance 資料庫，運用類神經網路搭配技術指標與專家訊號進行對比，應用R-Studio軟體進行分析，使用技術指標包含移動平均線(MA)、隨機指標(KD)、相對強弱指標(RSI)、趨向指標(DMI)、風險值(VaR)等不同短中長期之技術指標以建立買賣策略。為求模型適合之參數而進行靈敏度分析，其神經元
與隱藏層數以一個隱藏層6個神經元有較高準確度與較低總誤差、學習速率增加其準確度有下降的趨勢、賣點的誤差值不適合設為0.005且以logistic為適合的活化函數 ; 實驗結果為其三檔新興市場ETF的VWO以及FM有模擬出較適合之倒傳遞類神經模型，其預測報酬分別為309%及229%，有超過專家報酬402%與418%的一半 ; 在17項變數重要度的分析結果中，以過程中皆呈現正面影響為重要之指標，其買賣點共同顯示成交量為重要的指標，而個別適合的技術指標以買點為RSI6、RSI24、DMI14，賣點為MA60、KD是重要的技術指標參數。
經典指標一周通（第二版）：快速掌握76種最常用的技術指標
為了解決成交量計算 的問題，作者勵佰專業理財機構 這樣論述：
介紹技術指標的分類。技術指標主要分為兩大類：第1類是廣義趨勢指標，所謂追漲殺跌正是運用這類指標的典型策略；第二類是廣義震盪指標，所謂高拋低吸正是運用這類指標的典型策略。這兩類指標相互之間不能代替，也很難做到互補，除非使用者具有很強的市場嗅覺，否則同時使用這兩類指標效果也不會好。我們在這本入門書中也對指標進行了分類，主要分為七大類，其中包括了狹義的趨勢指標，同時也將本應該作為趨勢指標的均線指標和大勢指標單獨列出來。動量指標和狹義震盪指標其實都屬於廣義震盪指標，而成交量則屬於比較特殊的一類指標。基於成交量計算得出的技術指標與基於價格計算得出的技術指標一樣，應該分為趨勢指標和震盪
指標兩大類，但是在《經典指標一周通(第二版)》中我們仍舊將基於成交量的指標當作一類來介紹。
可轉換公司債套利機會之分析
為了解決成交量計算 的問題，作者嚴雅慧 這樣論述：
本文主要探討台灣所發行的可轉換公司債的套利機會之分析，從 2016年到 2020 年期間總共發行了 336 檔的可轉換公司債，以買進可轉換公司債同時放空股票，當買進可轉換公司債時，立即轉換成股票，並以放空價格賣出。考慮到交易成本與稅等因素，來分析是否有套利機會。 研究結果發現在 44 檔 KY 類股中有 19 檔有套利機會；50 檔一般製造類股有 25 檔有套利機會，91 檔民生消費類股中有 47 檔有套利機會；151 檔高科技類股中有 78 檔有套利機會。顯見為數不少公司在可轉債的交易期間，會出現套利機會。而可以操作套利策略的次數有131,880 次，出現正向套利利潤的次數有
3,991 次，套利機會比率高達 3.03%，顯見台灣的可轉換公司債市場的價格與股票價格有價值偏離現象。最後，出現較高的套利利潤或績效比率以中小型類股居多，產業類別以高科技與民生消費為主。