MultiCharts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

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決MultiCharts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  

MultiCharts進入發燒排行的影片

一目均衡指標於資本市場之應用－以外匯市場為依據

為了解決MultiCharts的問題，作者黃煒翔 這樣論述：

運用交易策略在資本市場上取得最大化的超額報酬，一直都是學界和業界所追求的理想目標，希望能找出各種市場裡對於未來走勢有相當程度預測力的指標因子，並藉此擬定合宜的交易策略從中獲利。大體而言市場分析思維可區分為基本面與技術面兩類，前者係透過研究總體經濟、公司財報、新聞消息等公開資訊，衡量一項標的之真實價值，辨識出相對被市價高估或低估之標的；後者則是經由量化方式分析歷史價格數據，推斷未來之潛在趨勢，並以技術指標提示適當的進出時機點。儘管實務上應用廣泛，技術指標的有效性仍然備受爭論。而在外匯市場是否也一樣存在有效的技術面交易策略，則是本研究欲探討之重點。本研究以美元、歐元、英鎊、澳幣、日圓、人民幣、台

幣7種幣別所組成共21對匯兌組合作為研究標的，根據一目均衡指標(Ichimoku Indicators)為進出場信號，當價格線上穿雲帶做多，下穿雲帶做空，一旦轉換線和基準線交叉即平倉。並且利用MultiCharts軟體模擬歷史回測，研究該策略的績效統計數據，驗證其相較於對照組(雙均線策略)，能在外匯市場獲得超額報酬和降低回撤風險。

無師自通的期貨交易程式設計入門：使用MultiCharts交易平台

為了解決MultiCharts的問題，作者邏輯林 這樣論述：

　　⊙介紹如何在MultiCharts程式交易平台上開發個人專屬的交易策略。 　　⊙詳細文字說明＋軟體畫面圖示，教學循序漸進，並附有練習題可檢視學習成效。 　　⊙非資訊相關背景但想從事程式交易的投資者，也能在短期間學會交易程式的撰寫，實現不用盯盤的自動化投資目標。   　　「低薪，物價高，存款利息低」 　　如何增加個人資產已成為一門顯學   　　MultiCharts程式交易平台是目前全臺使用者最多的程式交易軟體，可解決投資人無法隨時看盤的困擾，並提供投資人設計個人專屬的看盤指標及交易策略，決定何時進場、何時出場，達到完全自動化的投資行為。 　 　　本書以完整且豐富的圖文教學，投資者只要透

過交易數據源取得報價資訊，並藉由內建的PowerLanguage語言之簡易程式語法加以修改，就能建構自己專屬的交易策略。若交易策略回測歷史資料的績效符合投資者的預期，也可進入程式自動下單交易。因此，不是資訊相關科系的投資者，也能輕鬆地使用。

量化交易之模組化開發與回測研究- 以臺股期貨為例

為了解決MultiCharts的問題，作者林銘郎 這樣論述：

摘要本研究以臺灣期貨交易所發行之臺灣股價指數期貨為研究標的，採用MultiCharts程式交易軟體，開發一個交易模型及時間模組、空間模組、型態模等三模組搭配停損與停利模型，利用費波那契數列取1分鐘週期、3分鐘週期、5分鐘週期、8分鐘週期及13分鐘週期進行最佳化，回測歷史區間為2009年1月1日至2019年12月31日止進行當沖交易最佳化，最佳化結果取每週期淨利排序前十名參數組合成投資組合策略，取出5組不同周期的投資組合共50個交易策略。本研究結果發現利用5組投資組合套用在2020年1月1日至2020年8月31日止，不論是1分鐘週期、3分鐘週期、5分鐘週期、8分鐘週期及13分鐘週期投資組合皆為

獲利，而且有4組策略投資報酬率都優於模擬回測時的投資報酬率，同時驗證了模組化開發的有效性及分散風險的優勢。研究過程中也發現單一策略與組合策略明顯存在策略最大可能虧損的差異性，組合策略所產生的最大可能虧損小於單一策略最大可能虧損，也證明了量化交易可以有效降低投策略虧損。關鍵詞：臺灣股價指數期貨、MultiCharts、費波那契數列、當沖交易、量化交易