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期貨風險指標75%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
期貨風險指標75%的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦酆士昌寫的 給工程師的第一本理財書：程式金融交易的118個入門關鍵技巧【暢銷回饋版】 和楊金的 江恩角度K線：華爾街交易成功率90%的投資傳奇，用166張K線圖教你看出支撐與壓力，抓住波段買賣點，暴賺5000萬美元!都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自博碩 和大樂文化所出版 。
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），提出期貨風險指標75%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。
而第二篇論文國立屏東大學 財務金融學系碩士班 何怡滿所指導 曾玟瑄的 新冠疫情對於國內成分證券ETF績效與追蹤誤差之影響 （2021），提出因為有 新冠疫情、國內成分證券ETF、ETF績效、追蹤誤差的重點而找出了 期貨風險指標75%的解答。
給工程師的第一本理財書：程式金融交易的118個入門關鍵技巧【暢銷回饋版】
為了解決期貨風險指標75% 的問題，作者酆士昌 這樣論述：
超好評！首版上市累積銷售數千本~ 感謝讀者熱情支持，再版推出暢銷回饋嘉惠更多朋友 好評再上市，回饋發行中！ 專業的投資理財，需要金融知識、資料分析與資訊技術等三者的結合。而具備資訊技術的工程師學習金融理財，只欠東風，藉由本書提供的金融專業與資料分析的方法，將幫助工程師善用程式工具，來學習投資理財。 Python及R語言簡單好用，函數工具與套件齊全，延伸應用廣泛，並且在統計、圖形繪製、網路資料擷取上都很方便。藉由本書118個技巧與案例的逐步演練及說明，再加上工程師本身的資訊技能，學習金融科技理財，如獲降龍十八掌。 在資訊技術逐漸滲入金融領域的同時，傳統的交
易與理財工具也不斷的改變與進化。另外，隨著網路的普及，許多的資料與行為數據公開在網路上，可讓使用者分析與取用，形成金融科技應用的一個領域。 本書的第一章先介紹商品，使你對於市面的商品及其應用有初步的認知，接著第二、三章則介紹資料的取得方式，能將資料載入程式中使用。後續的章節內容繼續說明常見的投資商品與應用方式，並加上程式的輔佐應用介紹，最後介紹國內券商的即時報價與下單，可給你基礎的金融交易概念。 【工程師為何要學習理財？】 ◎工程師具備資訊技能，能掌握資訊工具進行數據分析，易於進入量化與自動化的理財領域。 ◎工程師喜歡探索問題，並找出解決方案，透過方法與工具的學習，可找
出屬於自己的理財方式，並交由程式執行。 ◎工程師有自己的職能工作，無法像專業操盤手一樣，有很多時間盯盤，交給程式輔助判斷或是自動執行，是最合適的方式。
運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策
為了解決期貨風險指標75% 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。
江恩角度K線：華爾街交易成功率90%的投資傳奇，用166張K線圖教你看出支撐與壓力，抓住波段買賣點，暴賺5000萬美元!
為了解決期貨風險指標75% 的問題，作者楊金 這樣論述：
學習江恩的投資理論與技巧，你就能掌握── 21條交易守則：設定停損點、趨勢不明寧可空倉觀望不入場…… 12個波動法則：抓住K線、均線、成交量等多種指標的共振訊號 6個趨勢買賣點：前期底部或頭部的買點、突破前期底部的賣點…… 威廉・江恩（William D. Gann）曾在一個月內操作多檔股票286次， 獲利264次，成功率高達92.3％，奠定他在華爾街的傳奇投資家地位。 甚至有追隨者指出，江恩一生從股市獲利超過5000萬美元！ ★投資巨擘教你，賺5000萬美元的獨門預測與交易法 江恩獨創的技術理論與交易技巧，結合時間、價格、形態3種層面，能預測具體的時間和價位，
因此在眾多技術分析理論當中歷久不衰。 本書透過166張圖與豐富實例，帶你一窺江恩的技術分析方法，包括趨勢理論、角度線、波動法則、回檔法則等，並學習破解市場密碼的實戰工具，讓你也能成為股市大贏家！ ★用「角度線」找出支撐與壓力，判斷股價趨勢 江恩說：「一旦完全掌握角度線的用法，就能發現任何股票趨勢。」角度線會呈現股價的變化、轉向，以及波動範圍，讓投資者預先選對進出場時機。 ◎如何畫出角度線？ ‧步驟1：先建立二維座標，橫軸為時間T，縱軸為價格波動率P ‧步驟2：以價格的明顯頭部或底部為原點，畫出T×P角度線 在主要的7條角度線當中，與橫軸呈45度角的1
×1角度線是中心線，為多空格局的分水嶺。當股價穩穩圍繞此線行進，代表趨勢會持續；當股價脫離此線，表示多空力量出現變化，趨勢即將反轉。 ◎如何應用角度線？ ‧出現Ｗ底時：在前後的反彈走勢分別畫兩條線，找到二次反彈低點 ‧緩和反覆震盪時：自低點和高點各拉一條1 × 1角度線，顯示價格通道 ‧快速反轉直下時：畫出60度角反轉扇形，把握深幅下跌的重要支撐位 而且，書中告訴你更多K線形態，搭配不同角度和方向的角度線，甚至結合分時圖，進而順利捕捉各種買賣點！ ★透過「波動法則」的共振訊號，抓準行情高低點 江恩將物理學上的「共振」應用在股市中，透過綜合比對多種技術形態，找
出它們一致的買賣訊號，就能把握大幅波動行情，獲利好幾倍！ ◎技術指標的共振訊號 ‧K線與量能的共振：十字星＋破位型巨量共振底、下影線＋凸量共振頂，共14種 ‧K線與MA、MACD、KDJ的共振：多（空）頭排列、黃金（死亡）交叉…… ‧多種指標的共振：除了股價偏離MA5＋MACD柱線＋KDJ超買，還有什麼？ ★「回檔法則」易懂又好操作，讓你賺足波段價差 回檔法則是以空間預測股價走勢的方法，透過回落或反彈幅度的特定比例，估算出支撐與壓力的位置。因此，你可以趁機賺一波反彈行情，享受股海衝浪的快感。 ◎4個特定的回檔比例 ‧當股價快速下跌超過50%，次日在盤
中走穩時，顯示50%回檔價位是短期支撐位。 ‧在高位飆升後，若股價沒有停留在最高點，數日內直接回檔這輪上升幅度的33%，隨後很可能會反彈上漲、二次上探。 ‧63%和75%的比例，也各自具有不同的操作意義。 名人推薦 投資分析大師 齊克用 成長股達人 傅鈺國（E大）
新冠疫情對於國內成分證券ETF績效與追蹤誤差之影響
為了解決期貨風險指標75% 的問題，作者曾玟瑄 這樣論述：
本文以在台灣證券交易所上市之14檔國內成分證券ETF為研究對象，探討新冠疫情發生對ETF績效及追蹤誤差之影響。研究期間自2018年1月21日至2022年1月20日，並分成新冠疫情發生前(2018/01/21-2020/01/20)與疫情發生後(2020/01/21-2022/01/20)兩個子期間以進行比較。首先比較全期間與子期間所有樣本ETF之平均報酬率、標準差、貝他係數；接下來分別計算樣本ETF在全期間與子期間之風險調整後績效指標，包括夏普比率、崔納比率、詹森指標及索丁諾比率；最後再分別比較樣本ETF在全期間與子期間之追蹤誤差偏離程度。 由本文的研究結果可知，樣本ETF在新冠疫情發
生後的平均報酬率與標準差皆大於疫情發生前，並且大多數ETF在新冠疫情發生後之風險調整後績效表現優於疫情發生前。就追蹤誤差來看，大多數樣本ETF在疫情發生後的追蹤誤差小於疫情發生前。 就個別ETF的表現來說，富邦科技(0052)不論是在全期間或是疫情發生後，其績效表現都是最佳的；此外，在疫情發生後，其追蹤誤差也是最低的。對於想追求高報酬或高績效的投資人來說，富邦科技(0052)會是不錯的選擇，但相對地也必須承擔較高的風險。