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line股票代號的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦朱建雄Joseph寫的 美股達人Joseph揭密:巴菲特準星投資術 可以從中找到所需的評價。

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輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 高銘淞所指導 曾重彰的 本益比、布林通道選股績效探討: 以台灣高股息ETF為例 (2019),提出line股票代號關鍵因素是什麼,來自於台灣高股息、本益比、選股、布林通道。

而第二篇論文健行科技大學 資訊工程系碩士班 李勇昇所指導 詹祐驊的 運用台股收盤價以類神經網路建立預測股價模型 (2018),提出因為有 機器學習、類神經網路、多層感知機、MLP、股票分析的重點而找出了 line股票代號的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了line股票代號,大家也想知道這些:

美股達人Joseph揭密:巴菲特準星投資術

為了解決line股票代號的問題,作者朱建雄Joseph 這樣論述:

股神近30年未變的選股標準──「巴菲特準星」 外商銀行退休主管教你運用「巴菲特準星」聰明存股   談到美股投資,就不能不提到股神巴菲特(Warren Buffett)的操作策略。1971年出生,曾在外商銀行擔任主管,並通過CFA(特許金融分析師)Level 3考試的Joseph也不例外。   在拜讀巴菲特歷年所寫的「波克夏給股東信」以後,Joseph發現一件令人震驚的事實,從1988年買進可口可樂(美股代號KO)開始、一直到2016年買進蘋果(美股代號AAPL)為止,巴菲特近30年來的選股條件(Joseph稱之為「巴菲特準星」),竟然從未變過。   自從發現「巴菲特準星」之後,J

oseph就將之運用在投資美股上面,相繼買進CF工業控股公司(美股代號CF)、汽車地帶(美股代號AZO)等好公司,獲得不錯的成績,第一年美股部位的投資報酬率就有13.6%。   2013年,開始投資美股1年之後,Joseph認為自己有辦法不工作,只靠投資過活,決心從職場上退休,轉為專職的投資人。截至2019年3月,Joseph美股部位的總報酬約112%,年化報酬率約13%。 本書必看重點   善用「巴菲特準星」 找出可長抱的績優股   本書除了探討護城河、能力圈等,股神常掛在嘴邊的投資策略以外,更進一步探討股神從來不說,但卻默默在用的選股公式──「巴菲特準星」。只要善用這套投資術,就能夠

以合理價格,買進可長抱的績優股。   掌握3大訣竅 ──杯咖啡的時間就能讀懂美股財報   Joseph認為,即使英文只有國中程度也免驚,只要抓住「掌握關鍵字及*」、「注意關鍵數字」以及「專注公司的經營模式而非管理細節」3大訣竅,就能輕鬆用一杯咖啡的時間讀懂美股財報,選出好公司。  

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本益比、布林通道選股績效探討: 以台灣高股息ETF為例

為了解決line股票代號的問題,作者曾重彰 這樣論述:

本研究針對台灣高股息ETF(股票代號:0056)進行研究,以台灣加權股價指數為標竿,分別比較三種不同持有0056策略之結果:策略一為直接買入0056長期持有;策略二、三進一步加入主動選股的動作,即從0056成分股中再篩選出子投資組合持有。策略二為採用本益比進行進階選股,每季從30檔成分股,找出本益比較前季低的標的納入投資組合,每季替換投資組合標的,計算10年來每季投資平均報酬率。策略三除了比較本益比外再加入擇時指標,以布林通道週線作為指標,設定上下2倍標準差為支撐線與壓力線,作為投資組合買進或賣出訊號。研究結果得到,台灣加權股價指數10年區間年化報酬8.65%;策略ㄧ直接持有台灣高股息ETF

10年區間年化報酬13.06%,且在40個季度中有25個季度報酬優於台灣加權股價指數報酬;策略二使用本益比策略選股後10年區間年化報酬15.54%,且在40個季度中有21個季度報酬優於台灣加權股價指數報酬;策略三10年區間年化報酬為486.18%,唯交易次較少,10年間個股平均只交易過11次。綜合以上,本研究得到從0056成分股中再進一步主動篩選出子投資組合可以有效提升投資績效,且同時加入基本面(本益比)與技術面(布林通道)的效果最佳。

運用台股收盤價以類神經網路建立預測股價模型

為了解決line股票代號的問題,作者詹祐驊 這樣論述:

近年來科技日新月異,計算機運算演進速度大幅提升,促使資料儲存成本降低、累積速度增快,許多資料無論是否有價值都能夠被儲存,透過機器學習方法,讓電腦學習大量的資訊,對於未來的資訊做出預測,造就機器學習在各領域間奠定了舉足輕重的地位,創造出大數據分析一詞,躍升成為各行業熱門的應用工具。 由於證券市場股價變化難測,影響股價的因素多而複雜,因此如何準確預測股票價格走勢一直是投資者極欲研究的題材。因此本研究使用機器學習的方法,利用大量的統計資料進行分析,從大量的資料中挖掘出有用的規則,並利用其規則判斷精確結果。本研究針對台積電公司股票(2330)、中信金(2891)、富邦金(2881)、中鋼(2002

)、國泰金(2882) 、統一企業(1216) 、華碩(2357) 、嘉澤(3533)股票收集股票的成交股數、成交筆數、成交金額及開盤價…等47種股票交易資訊,其中還包含了RSI、K、D、MACD、OSC、MTM、W%R、BIAS、OBV、PYS各項股票的技術指標,其目的是希望利用類神經網路(Neural Network)製作模型,預測股價未來的走向,根據最終的研究成果,在判斷隔日收盤價的平均誤差為台積電1.91元、富邦金0.18元、國泰金0.1元,都具有不錯的預測結果,此預測之結果可提供一般投資者、研究者,或公司決策者之參考。