漲跌幅度的問題，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

我靠科技基金 4年資產翻3倍： 實戰標的&獲利對帳單完整公開

為了解決漲跌幅度的問題，作者詹璇依 這樣論述：

從基礎知識到獲利心法， 新手入門的第一本基金教科書！   　　很多人問：她是如何從月光族到如今的勝率女王？ 　　今天起，月薪3萬的小資族， 　　每個月只要3千元，直接當蘋果、亞馬遜、台積電股東。 　　不擔心沒時間研究、不怕買高賣低， 　　趕快加入她的「獲利130%懶人投資法」， 　　只要學會定期定額+母子基金+股債平衡， 　　你能睡得著，還能每次出場都賺錢！   　　◎ 對帳單大公開，告訴你資產翻3倍的投資法！  　　詹璇依曾經是理財一竅不通的月光族，直到認識了基金，從一開始的慘賠，到後來學會用錢滾錢的「懶人投資法」。在堅持定期定額、逢低加碼下，以她最擅長的「科技基金」為標的，3年賺到第一

桶金，現在更是穩穩獲利130%的基金投資女王。這本書就是她分享自己的成功經驗，甚至公開實戰標的&對帳單，不藏私地與讀者分享。   　　◎ 基金的4個優勢，讓懶人也能成功投資！ 　　多年財經專業知識，結合成功的實戰經驗，她分析出基金的4大優勢，非常適合沒時間研究、成本有限，又想穩定獲利的投資族群。   　　1.省時省力、不燒腦：交由專業的基金經理人操作，省下自己研究的力氣和時間。 　　2.投資金額門檻低：每個月最低只要3千元就能投資，適合新手、小資族，甚至學生。 　　3.定期定額可分散風險 ：定期定額的操作，可穿越高點和低點，分散風險達到獲利穩定。 　　4.市場流動性佳：在基金市場無論申

購或贖回，只要動動手指就好，用網路輕鬆完成。   　　◎ 從開戶到下單，新手入門完整教學 　　本書用最簡單的說法，搭配大量圖解，從看懂長長的基金名稱開始，由淺入深教你認識基金。包括：分類有哪些？基金經理人是什麼？基金的投資風格怎麼看？怎麼買最划算、何時應該贖回……等等。   　　並以台灣兩大基金平台——富基通及鉅亨網為例，手把手教學如何開戶、該怎麼下單和贖回。此外，教你秒懂複雜的基金月報，快速挑出重點指標和長期績效數據，篩選出最適合自己的投資標的。   　　◎ 5大心法讓你不用看盤，也能穩穩獲利130%！ 　　詹璇依認為，只要紀律扣款、定期定額，就能達到長期穩定獲利，讓你每天安心睡好覺，甚至在

夢中也能創造被動收入。她的定期定額5大操作心法，都在本書無私分享。   　　➢心法1：時間要充足，本多者必勝 　　➢心法2：選對好標的，下好就離手 　　➢心法3：有賺要贖回，好標不停扣 　　➢心法4：獲利入袋後，滾入再投資 　　➢心法5：逢低加碼扣，天天都便宜   　　事實證明她的操作完全正確！ 2020年3月covid-19造成的全球股災下，她仍堅持月月扣，不只買在歷史低點，甚至單筆逢低加碼，使她在當年8月的總帳面市值，剛好是一桶金！   　　老手進階版—— 　　投資「配息基金」，提早賺到退休金 　　本書會詳細教你絕對不敗的「定期定額」搭配「母子基金法」，穩穩讓錢滾錢。第7章中，再告訴你如何

透過「股債平衡」的資產配置，進一步讓基金慢慢產生現金流，讓你賺錢同時更賺到自由！   　　◎ 投資人最在意的問題，本書通通有解答！  　　Q 1 不小心買在高點好惶恐！我該趕快贖回嗎？ 　　Q 2 媒體上大力推薦的基金，真的可以買嗎？ 　　Q 3 我是新手很怕虧錢，可以建議我停損標準嗎？ 　　Q 4 我什麼時候可以開始定期定額？  　　Q 5 用台幣還是外幣買基金比較划算？ 　　Q 6 我想買基金，但又覺得ETF好像也不錯？ 　 　　★ 新書介紹影片 　　影片說明： 　　大家好，我是財經主播璇依，是否你也在股海載浮載沉好久了，甚至常常覺得，為什麼身邊的人都有賺錢，自己都沒有辦法賺到錢呢？  

　　這本書要教你不用看盤還可以睡得著的投資術，也是我自己親身在投資市場經歷這麼多年，研發出來認為最適合一般人，不管你是月薪3萬或到月薪30萬，都適用的投資法。   　　只要穩穩地選定你喜歡的基金標的，同時做好定期定額，就這麼簡單的兩件事情，在這本書當中除了這兩件事之外，我還要加倍告訴你我如何可以翻倍賺的超級心法。熟悉這些心法之後，你會發現，想要在投資市場獲利，其實一點都不是難事，甚至每一年可以達到獲利15%以上，是最基本的賺錢門檻。   　　如果你想要學習正確的賺錢方式，也不想要每天提心吊膽的，那一定要買這本書喔！   名人推薦   　　基金理財教母　林奇芬 　　資深財經專家　阮慕驊 　　知名

理財專家　郭莉芳 　　富蘭克林副總　羅尤美  

漲跌幅度進入發燒排行的影片

Black-Litterman 模型結合強化學習之投資組合配置

為了解決漲跌幅度的問題，作者李雍群 這樣論述：

本研究嘗試將強化學習 (Reinforcement Learning) 應用於預測金融資產價格走勢，並結合Black-Litterman模型建構全球性多元投資組合。本研究使用近端策略優化演算法 (Proximal Policy Optimization, PPO)，以資產價量資料預測資產價格漲跌及漲跌幅度，並將預測結果作為Black-Litterman模型中的投資者觀點進行資產配置，比較投資組合在不同獎勵設定及不同更新次數下的績效表現。本研究以美國五檔不同資產類別ETF作為基礎資產，研究結果顯示強化學習在一定更新次數上具有預測力，本研究建立之投資組合績效在更新次數600000皆能贏過其餘基準

模型。另外，對於強化學習而言，以不同獎勵設定訓練模型比起增加更新次數對績效有著較大的影響。

比特幣投資金律【再刷慶功限量比特幣贈品版】：加密貨幣實戰教學與進階獲利法

為了解決漲跌幅度的問題，作者黃文逸 這樣論述：

【再刷慶功限量比特幣贈品版】 隨書贈比特幣兌換卡【等值約5美金】 本贈品由專業數位資產管理平台Steaker提供 ＊此為有價贈品，兌換後不可退書。 　　加密貨幣科普YouTuber「腦哥Chill塊鏈」傾囊相授 　　最新加密貨幣買賣教學＋高獲利衍生工具實戰（Plus影片教學） 　　＃比特幣、區塊鏈、DeFi、NFT、流動性挖礦、永續合約、量化交易、元宇宙 　　這是全球最熱門的金融資產，但也充滿不確定和詐騙，所以學會做功課很重要 　　新生代加密幣貨幣專家腦哥，用淺顯易懂的文章和實戰教學影片帶你入門 　　比特幣在2021年突破六萬美金，並在誕生後短短十年，啟發超過萬種的加密貨幣和區塊鏈

應用，晉升市值全球第八的資產。你是否也想進入加密貨幣領域，卻因為艱深繁雜的專有名詞和詐騙謠言止步？你是否也心動於一年數倍的爆富故事，卻因為不知道該如何選擇可信賴的交易所和投資工具，所以遲遲沒有入場？別擔心，讓幣圈竄紅最快的新生代加密貨幣專家腦哥，解答你心中所有的疑惑。 　　最新幣圈實戰教學、投資工具和心態法則總整理： 　　1.比特幣起源、特性、多空利基、未來價格分析 　　2.主流加密貨幣交易所及熱門加密幣介紹 　　3.Step by Step影片教學：註冊、交易、轉帳⋯⋯ 　　4.進階投資法：合約交易、量化交易、流動性挖礦⋯⋯ 　　5.泡沫風險及詐騙案例分析 　　6.專有名詞解釋和推薦追蹤名

單 本書特色 　　1.實戰教學，適合比特幣小白（對加密貨幣毫無基礎的讀者） 　　2.Step by Step系統性學習，建立正確觀念，避開詐騙 　　3.除了買幣賣幣等基礎操作，也適合想了解高獲利衍生性投資的讀者 業內專家聯合推薦 　　Anderson Chen（Dapp Pocket創辦人、Coinomo共同創辦人暨CTO）、 　　Benson（FTX社群合夥人） 　　Wade Kuan（《鏈新聞》主編） 　　Wilson（Steaker.com/XY.Finance 創辦人） 　　阿神（YouTuber、退休後玩玩虛擬貨幣的小韭菜） 　　吳德威（派網Pionex台灣董事長） 　　林紘

宇（果殼，知名加密貨幣律師） 　　區塊里里長伯（幣圈KOL） 　　鄭光泰（BitoEX幣託集團創辦人兼執行長） 　　Anderson Chen（Dapp Pocket創辦人、Coinomo共同創辦人暨CTO）： 加密貨幣的資訊艱澀繁雜，所以充斥許多騙子霸佔市場，腦哥用YouTube影片和這本書，讓新手能入門比特幣和區塊鏈的重要知識，以及一步步開始加密貨幣投資。 　　Benson（FTX社群合夥人）：用語淺顯易懂，一本適合加密貨幣新手的科普書。 　　Wade Kuan（《鏈新聞》主編）：想投資虛擬貨幣又怕被詐騙？腦哥推薦入門方式，是你的唯一選擇。 　　Wilson（Steaker.com

/XY.Finance 創辦人）：我認為加密貨幣將會成為未來金融服務的一部分。腦哥用平易近人的解說方式，搭配實用的內容，相信可以幫助還在摸索的你更輕鬆地踏入幣圈。 　　阿神（YouTuber、退休後玩玩虛擬貨幣的小韭菜）：在深深的數字貨幣知識中，用最簡單最讓人容易理解的方式，帶我們進入數字貨幣的世界！讓你在市場中擁有更清晰明瞭的視野！ 　　吳德威（派網Pionex台灣董事長）：這本書帶給我從零到一的認知，從原理、到歷史事件、名詞解釋，各大幣種和交易所介紹、乃至推薦twitter名人帳號以便讀者持續學習，鉅細靡遺，安排用心，筆觸清晰，是認識加密貨幣一定要推薦的好書。 　　林紘宇（果殼，知名

加密貨幣律師）：本書將對想要加入幣圈的人很有幫助，其實太多人低估比特幣，而本書也提供很好的風險預知。 　　區塊里里長伯（幣圈KOL）：台灣第一本實戰教學，盤點最新區塊鏈金融模式。 　　鄭光泰（BitoEX幣託集團創辦人兼執行長）：本書概括進入幣圈所需的精華，降低避坑風險，通往投資正確路徑，建議人手一本，造就財富登峰自由。  

應用強化學習與卷積神經網路於投資組合配置

為了解決漲跌幅度的問題，作者林冠宇 這樣論述：

本研究嘗試將強化學習方法應用於投資組合資產配置，且利用卷積神經網路(CNN)以金融資產的價量相關資料及技術指標作為輸入資料，進行資產價格漲跌方向及漲跌幅度的預測，並結合Black-Litterman模型建構風險分散的投資組合。將神經網路模型預測的結果作為Black-Litterman模型的投資人觀點，利用強化學習動態調整Black-Litterman模型中的風險趨避參數進行資產配置。實證發現，卷積神經網路在預測資產價格漲跌方向方面有過度配適的情況，使得測試期間準確度不高；而在預測資產價格漲跌幅度方面則有不錯的表現。在績效表現上面，無論是以iShares Russell 1000 ETF作為狀

態資料來進行學習的投資組合一或是以S&P 500作為狀態資料來進行學習的投資組合二，皆大幅超越市值加權投資組合、等值加權投資組合，且投資組合一更是優於iShares Russell 1000 ETF且有更小的最大策略虧損，顯示能在控制風險的同時獲取更好的報酬。