程式交易策略的問題,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

程式交易策略的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦卓真弘寫的 從零開始使用Python打造投資工具 和阿斯匹靈的 阿斯匹靈的股市獲利倍增法:阿甘也辦得到,財富滾雪球的投資煉金術都 可以從中找到所需的評價。

另外網站Multicharts入門教學!簡單透過程式,設計期貨交易策略也說明:Multicharts入門操作教學,為什麼要用Multicharts作程式交易?把你自己的交易策略交給程式執行,驗證自身策略的效率性。元大期貨為一專營期貨公司,結合經紀、自營、 ...

這兩本書分別來自深智數位 和和平國際所出版 。

東南科技大學 產業經營管理研究所碩士班 林成益所指導 孫昀希的 投資資金配置及資金成長率之實證研究-以元大台灣50卓越基金為例 (2021),提出程式交易策略關鍵因素是什麼,來自於指數股票型基金、資金配置。

而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 吳牧恩所指導 李冠融的 基於多目標基因演算法於量化交易策略投資組合分析之研究 (2021),提出因為有 量化交易、高效率參數搜尋演算法、多目標最佳化、柏拉圖最適、基因演算法的重點而找出了 程式交易策略的解答。

最後網站Day-01 程式交易:基礎觀念及準備則補充:程式交易. 隨著資訊技術的快速發展,各家券商除提供金融交易軟體外,部分券商也 ... 一是交易程式的開發撰寫,二是策略的建構,在如今市場及圈子中滿是ML / AI 策略 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了程式交易策略,大家也想知道這些:

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決程式交易策略的問題,作者卓真弘 這樣論述:

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用.最快速上手的 Python 投資工具   ■【什麼是程式交易】   程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標,像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的,然後每月或每季換股,這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。   ■【程式交易的優點】   還在用人力去看營收本益比的資料去選股?   還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單?   或是在研究策略的時候,要拿歷史資料來計算這個策略可不可行?   → 這些都可以用程式來解決!省下大量的人力與時間成本。   ■【為什麼使用 Python 進行程式交易】   市面

上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來,然而 Python 自由度高,不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。   → 本書可以提供以上協助,不僅從 Python 基礎開始教學,再搭配現成策略做修改進行交易! 本書特色   零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍!   ★高 CP 值的自動交易★   本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略,包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例,不需額外買套裝軟體和購買報價,

幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻,不用拿自己的錢測試。   ★立馬 Python 用場★   有了現成的自動交易程式後,讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略;待規劃出新策略,需要使用新策略做成交易機器人時,只要參考書中的 Python 交易機器人範例,立即做修改即可。   ★交易程式超值附贈★   本書內附可以直接下單的交易程式,幫助讀者馬上學、馬上理解,亦可至深智數位官網下載:deepmind.com.tw  

程式交易策略進入發燒排行的影片

#股票新手 #股票入門 #程式交易

#程式交易 #小路金融實戰 | EP1 | 手把手帶妳寫出人生第一支程式交易策略 | 撰寫量化交易不困難 重點在於策略Know-How

量化交易是透過把所有的Trading Idea寫成程式碼,讓電腦具備有自動交易與回測能力的專業技巧,但隨著工具的進步,不需要具備艱深的程式撰寫能力,就可以透過簡單的方式完成策略撰寫。具備量化能力後,可以把自己的想法撰寫策略回測,歷史如果都無法獲利的策略,你敢上線嗎?

來!這部影片看完,就可以寫出第一次交易策略囉♥♥♥

在這個影片當中你會學到...
‣‣ 簡短兩行程式碼,完成第一支程式交易策略
‣‣ 純均線策略量化回測結果

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#股票新手 #股票入門 #程式交易

投資資金配置及資金成長率之實證研究-以元大台灣50卓越基金為例

為了解決程式交易策略的問題,作者孫昀希 這樣論述:

本研究旨在實證分析指數股票型基金ETF元大台灣50於不同期間開始投資之績效差異,分兩階段進行比較分析,(1)ETF元大台灣50上市之初即開始投資至今(2003/07/01-2020/12/01),(2)2007-2008年全球經濟危機發生前一日開始投資(2007/10/01-2020/12/01),用以比較股票市場處於不同時期投入之績效差異。交易日為每月第一個交易日,資金一百萬,並設置開始資金配置比例,由10%至99%,共分為十組、每期資金規模成長率由1.01%至1.10%,共分為十組,藉由程式回測投資策略模組之績效表現,用以找出最佳投資策略。本研究實證結果,最佳投資報酬策略於2003-20

20年資金成長率1.07%;2007-2020年資金成長率1.10%,最佳參考的資產配置於資金配置50%,符合高報酬且波動幅度低。

阿斯匹靈的股市獲利倍增法:阿甘也辦得到,財富滾雪球的投資煉金術

為了解決程式交易策略的問題,作者阿斯匹靈 這樣論述:

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逾20年,用幽默風趣的方式對理財做出精闢的解析,從投資心法、交易技巧、操盤工具及實戰記錄,教你在正確的時機,選對投資工具,發掘深具上漲潛力的標的,讓財富雪球越滾越大!   12個理財思維=用50萬賺回500萬,『十倍奉還』致勝關鍵   投資問題不只在交易,更在心理面!帶你戒掉「為交易而交易」的壞習性,走向「穩健獲利」,穩住「心」,堅守交易策略,獲利自然會來!   7種交易技巧=每天30分鐘,每年賺5%   天線操盤法、外資指北針、波段操盤法等交易技巧,通通交給你!每天固定30分鐘,掌握外資動向、全球金流,挖掘潛力股,穩健獲利!   11樣操盤工具=理財化繁為簡,不再被「盤操」   股票投

資有9成的人都賠錢?那些都是憑感覺、消息在『玩』股票,任性而為的結果。阿斯匹靈告訴你如何把複雜的台股,轉化成簡單客觀的數據,從此不再用「感覺」來操作。

基於多目標基因演算法於量化交易策略投資組合分析之研究

為了解決程式交易策略的問題,作者李冠融 這樣論述:

摘 要 IABSTRACT III誌 謝 V目 錄 VII表目錄 VIII圖目錄 IX第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的 4第二章 文獻回顧 92.1 基因演算法 92.2 非支配排序基因演算法 122.3 衡量績效的指標 15第三章 研究方法 183.1 PASS實驗架構 183.2 定義持續回檔時間及模型複雜度 213.3 多目標效率搜尋演算法於策略組合最佳化 27第四章 實驗結果 354.1 量化交易策略 354.2 PASS之有效性證明 364.3 PASS之超參數調整 53第五章

結論與未來研究 56參考文獻 58