比特幣走勢預測的問題，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

膽小者的股票獲利法則全圖解：從選股、短線波段操作，到資產配置，專為沒有強心臟的你設想，每月加薪五成，小賺兩、三萬。

為了解決比特幣走勢預測的問題，作者草食系投資家LoK 這樣論述：

　　◎朋友布局鋼鐵人概念、同事搶搭航運海盜船，我膽子小，都不敢碰，怎麼辦？ 　　◎定期定額、ETF、基金……投資商品很多，哪個適合心臟弱的我？ 　　◎通膨越來越嚴重，好想在薪水之外每月多賺點零用錢，賺兩、三萬就好。 　　作者草食系投資家LoK，曾在金融機構工作16年，之後成為專業投資人。 　　2000年開始投資股票，在經歷金融風暴後，一改過去追求高報酬的作風， 　　創立絕對不要賠的膽小投資法，累積小利變大利。 　　他的影片光在YouTube頻道就有超過12.8萬人訂閱，每月觀看超過1,100萬人次。 　　粉絲照他的方法操作，每月經常可賺進10萬日圓（約新臺幣兩、三萬元）

。 　　LoK說，進出股市，害怕是正常的，不害怕才可怕， 　　唯有膽小的人，才能在股市裡賺到錢！ 　　◎怕跌、怕賠、怕買錯？先用定期定額試膽、試水溫 　　膽小者的最佳起手式：定期定額買進，每月只要1,000元，就能當公司股東。 　　遇到下跌就多買，上漲就少買，漲跌你都很安心； 　　不想自己選股，就買基金，但交易成本高。 　　至於每月要投入多少？ 　　設一個你不會想喊停的金額，你就會一直定期定額投資下去。 　　◎心臟弱的人怎麼靠波段獲利？ 　　做波段，不必時時刻盯盤，一天最多看兩次股價就夠了。 　　作者用圖解告訴你：會賺的K線長這樣， 　　小賺的獲利模式就是：移動平均線 + K線（書中

有圖解）。 　　但切記，所有訊號都會騙你， 　　只有成交量不會，因為有量才有價。 　　◎遇到股災也不怕的保本策略 　　投資是一場心理戰，膽小者要怎麼贏？一賠錢就馬上停損，不要猶豫。 　　遇上暴跌別搶進，先看移動平均線。 　　還有，金價和股價，一個漲、另一個就跌， 　　所以，買了股票記得再買點黃金，因為這是抗通膨的最好利器。 　　害怕風險又想賺零用錢？從選股、短線操作、資產配置， 　　就算你心臟比較弱，這套膽小者投資法，每月也能小賺兩、三萬元。 推薦者 　　「A大的理財心得分享」版主／ameryu 　　小資女升職記Angela 　　「拉傻去哪兒」版主／資深券商營業員 Lasha

比特幣走勢預測進入發燒排行的影片

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決比特幣走勢預測的問題，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。

期貨與選擇權：衍生性金融商品(三版)

為了解決比特幣走勢預測的問題，作者金鐵英,金鐵珊 這樣論述：

　　本書的寫作目的，是定位在為私立大學及科技大學，提供良好的上課教材。本書具有下列特色：   　　一、台灣的市場，台灣的商品 　　目前市面上的原文教科書以美國市場為主。而美國的市場與商品，跟台灣的市場與商品差別很大！這對於台灣大學生和財金從業人員來說，學習起來就會產生障礙，使用起來就無法學以致用。台灣的經濟社會已經今非昔比，應該有能力、有自信走出自己的康莊大道。本書以台灣的市場，台灣的商品為主體。雖然台灣的金融環境目前還比不上美國，但只要我們願意一起正視，一起面對，一起解決，台灣的財金環境一定會卓然有成，成為世界的模範生。   　　二、長話短說，去蕪存菁 　　目前市面上教科書長篇大論，長達

六、七百頁者。這樣會造成ㄧ個學期教不完，以及同學買書的沉重負擔。事情是可以比較簡單的。本書擷取精華再三過濾，每個章節長話短說以求去蕪存菁。本書是希望達到，以最平價的方式用有效率的方法，來傳播學術知識的目的。   　　三、麻雀雖小，五臟俱全 　　本書本文雖然只有五百餘頁，但是麻雀雖小五臟俱全。台灣衍生性商品的工具包括：期貨、選擇權與交換。標的物包括：利率、匯率與股票。這些內容全部都被涵蓋在內，包括深度的理論與實務。同學們必須擁有中等的數學能力，加上良好的學習態度，才能夠融會貫通。   　　四、新資訊，新觀念，新方法 　　本書嶄新內容包括：說明2022年台灣上市的衍生物、彙整出股價指數的計算方法、

提出新的匯率計算觀念、提出新的債券期貨CF計算方法、提出除權除息保護的觀念、彙整出商品適用的除權除息保護機制、提出賣權提早執行的原因、求出賣權提早執行價格的方法、求出新的美式選擇權平價準則、求出新的利率交換評價公式、求出新的換匯換利評價公式、以及搭配最新全真測驗題庫。

機器學習結合波動聚集分析之投資策略實證研究

為了解決比特幣走勢預測的問題，作者李強 這樣論述：

量化投資和機器學習在大數據時代充分展現了其獨特的優勢和魅力，兩者結合更是如虎添翼。機器學習不僅可以彌補量化投資的短板，還可以為量化投資的發展提供新的思路和方向。本文主要研究是否可以通過機器學習算法進行因子合成，以及該方法是否比傳統方法更有效。選取波動率、年化收益率、最大回撤、信息比率、夏普比率等評價指標進行因子分層回測結果的對比分析。本文認為機器學習算法對量化投資和股票預測具有一定的重要性影響，為投資者的決策提供可行的解決方案。另外，本文詳細介紹了波動聚集現象和金融時間序列模型。然後本文將波動聚集性作為因子加入到策略的機器學習部分進行應用，以原策略為對照，並對回測結果進行詳細對比分析。綜上可

見，波動聚集現象的實際應用是值得研究的，這樣可以提高量化策略的性能和穩健性，同時對波動聚集現象的應用和發展提供了新想法。本文對 XGBoost 算法和量化投資中的波動聚集現象進行了研究和改進，為滬深 300 股票市場的量化投資者提供了一個新觀點。