股票當沖手續費的問題，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

被動投資學：巴菲特、彼得林區、愛德華索普都推崇，真正可以賺到錢的投資方法

為了解決股票當沖手續費的問題，作者理查‧菲利 這樣論述：

☆☆☆「指數基金教父」約翰．柏格專文讚譽☆☆☆ ☆☆☆柏格頭論壇雙雄《鄉民的提早退休計畫》作者們強力支持☆☆☆ ☆眾多指數投資人：查爾斯．艾利斯、威廉．伯恩斯坦、喬納森．克雷蒙等聯名推薦☆   　　投資一定要主動嗎？不努力不積極就不會有獲利嗎？ 　　你是不是認為「積極進出市場，才能獲取成效」？ 　　你是不是覺得「只要努力，一定能挑到贏過市場的股票」？ 　　小心！你的貿然進取恐讓賺錢助力變阻力！   　　其實，投資這門學問沒有你想得這麼困難或辛苦， 　　只要轉變你的投資信仰，放下主動追求被動， 　　使用指數化投資工具加上長期堅持的被動配置， 　　《被動投資學》就

是你成功追求致富的不敗信仰！   　　知名《富比士》雜誌專欄作家理查‧菲利（Richard A. Ferri）， 　　從主動式證券經紀人變為提供被動式投資組合策略的公司創辦人。 　　改變路線的他，以經紀商的銷售經驗加上實際歷史的研究數據， 　　指明了主動式投資路線的曲折坎坷，以及被動式投資路線的種種優勢， 　　下面，就一起來改變你的投資理念，學習能讓所有人抱得財富歸的投資學問吧！   　　◎改變投資信仰第一招：放棄主動型基金   　　長久以來，許多媒體、主動型基金業者不斷的揮舞著「主動型基金能賺取超額報酬」的大旗，吸引眾多投資人爭先恐後的加入其中。然而這一切

只是行銷手法，事實上，主動型基金沒有你知道的那麼好！下列是你可能忽略的投資陷阱：   　　【有銷售佣金或其他相關費用】在賺取超額報酬之前，當你選擇以主動型基金進行操作時，就須先繳納較高的相關手續費或佣金。跟相同投資目標的主動型基金相比較，追蹤指數的基金每年可能只收取0.2％的費用，而主動型基金每年則需收取1.2％的費用。   　　【沒注意到的稅金】主動型基金為了努力賺取超額報酬，因而頻繁進出市場使得週轉率較高，而產生更多的稅金成本，這些成本需由投資人負擔。指數型基金的基金週轉率每年約6%，而主動型基金年度週轉率約50%。   　　【追求高報酬的風險】愈高的報酬伴隨著愈高

的風險。像是主動型基金可能會為了追求高報酬，而選擇小型資本公司的股票，因而有較高風險。   　　【成功時的報酬少，失敗時的損失高】你以為只要績效勝出就能獲利，事實上，勝出的主動型基金賺取報酬的獲利程度，遠少於其他績效較差基金虧損所造成的高額損失，也就是說，勝出的主動型基金賺少賠多。 　　 　　【與指數型基金相比，績效較低】根據研究資料統計，當與主動型基金與指數型基金的報酬做比較，只有三分之一的機會主動型基金的績效會勝出，三分之二會輸給指數型基金，整體績效而言勝敗比是1：2。   　　◎改變投資信仰第二招：採取被動式投資   　　各種證據都證實，被動投資就是獲得財富的

推進力！   　　理查‧菲利強調，比起主動投資運用擇時、選股等高難度的投資方法，和往往不如預期的報酬，更好的選擇就是運用被動投資的指數型基金、ETF，可以用相對便宜的價錢參與市場。更重要的是，除了選擇低成本指數化投資的產品，還要維持固定的（被動策略）資產配置，並依情況適時進行再平衡，才能以最低成本與最少風險，獲得最大化的財富報酬。   　　◎改變投資信仰第三招：實際長期執行   　　當你知曉了被動投資的優勢，若要將報酬拉到最大效益，便得長期且虔誠執行這項投資信仰，也就是約翰‧柏格所說的「堅持到底」（Stay the Course），長期持續投入並持有，複利才能發揮最大效用，

進而幫助投資人達到財務目標。   　　◎「假若被動投資這麼好，為什麼還是有很多人沒跟上執行呢？」   　　這個質疑很常見，許多人會認為，既然如你所言，這個投資法這麼好，為什麼還是有很多人沒有用？作者為說明這點，將「這些沒跟上執行的人」歸納為以下三類，快檢查你是不是和下方這些人一樣：   　　【未被啟蒙者】不懂得股市買賣的小明，總是跟隨財經節目的投資老師的指引，隨之分析盤面、進行當沖嘗試賺快錢，但最後卻因為自己的不甚了解與操作不慎，反而倒賠了好多錢。   　　→主動投資當道，市面上風行著選股，擇時進出股市大賺的各種消息，使得許多投資人完全不知道被動投資的資訊，或缺乏認

識被動投資正確知識的管道，這類人當然無法進行被動投資。   　　另外，注意的一點是，若想開始正確獲取的被動投資資訊，也應小心媒體與主動型投資業者的誘惑陷阱。   　　【愛唱反調者】知道被動投資可以穩定獲利的小華，看到鄰居、朋友都採用主動式投資成功賺取高額報酬，便跟著有樣學樣，並幻想自己有一天也能如此，然而他盲目跟風卻已錯失良機，最後被套牢動彈不得。   　　→投資人雖然知道關於被動投資的事，但是因為各種心魔，誤以為自己本身了解的更多或是盲從「每個人都是這麼做」，進而不去執行被動投資反而損失更多。   　　【拖延者】貪心的小光將一部分薪水投入ETF中，同時他也把另

一部分的薪水拿去主動式操作股票，結果ETF雖然帶來了穩定的回報，他自主操作的股票卻賠上連ETF報酬都無法彌補的損失。   　　→了解、也接受被動投資的人，可能會因為缺乏信心而拖延不全面的執行這項策略，這樣中庸的作法是沒有效率的，而且很可能會再把投資人帶往容易賠錢的主動投資那一方。   　　美好的財富是不會一直在原地等你的，別再用輸家的主動思維來投資， 　　快投入被動投資的信仰，將能迎向財富的大道。   本書特色   　　1.被動投資專書。 　　2.提供多種表格、圖片比較被動投資勝過主動投資的始終鐵證。 　　3.特別針對個人投資者、投資業者等不同類別的被

動投資者提供各別分析。 　 名人推薦   　　ameryu／「Ａ大的理財心得分享」版主 　　Ffaarr／「Ffaarr的投資理財部落格」版主 　　JetLee／「Jet Lee的投資隨筆部落格」版主 　　竹軒／「竹軒的理財筆記」版主 　　余家榮／「效率理財王」版主 　　林長揚／簡報教練、暢銷作家 　　清流君／財經YouTuber 　　陳逸朴／「小資YP投資理財筆記」版主 　　綠角／財經作家   好評推薦   　　「指數化投資贏了，因為指數化投資一定會贏。最好的指數型基金獲勝的原因，僅僅是因為它們免除管理費、銷售佣金，並且將營運費用、

投資組合週轉率以及成本降到最低程度而已。不過，菲利還把我們從理論帶往真實世界，提供許多範例、圖表，來證明指數化投資獲勝的原因。我向你們推薦這本書。」──約翰．柏格（John C. Bogle），領航集團創辦人   　　「理查．菲利幫投資人一個很大的忙，他將指數型基金持續打敗主動型基金，始終如一、無法抵擋的證據，收集在同一個地方。『被動』投資剩下的唯一問題，就是它的名字本身而已。既然如此，我們何不就一致同意，只要做個單一改變，把它改稱為成功的指數型投資？」──查爾斯．艾利斯（Charles D. Ellis），《指數革命》、《投資終極戰》作者   　　「從事零售經紀業務的證券經紀

人，很快就會跟恐龍一樣滅絕，而且將會有效的被消滅。數以千計的專業投資人員，已經厭倦再用那老套、虛偽的假話從事銷售，那些數百萬的客戶，同樣也對證券經紀人的話術失去興趣，大多已經拋棄經紀商的服務，想要尋求更精緻、有效且真誠坦率管理金錢的方法。在二十年前，理查．菲利成為協助這些轉變的先驅者。如果你身為投資顧問或是證券經紀人，而你還沒讀過《被動投資學》，那你是虧待你自己；如果你是投資人，你還沒看過這本書，那你就是對你的錢包有所虧欠。」──威廉．伯恩斯坦（William J. Bernstein），《投資人宣言》、《群眾的幻覺》作者   　　「如果你懷疑被動投資所產生的力量，那請看看理查．菲利的

新書──你會發現，即使是主動投資最忠誠的粉絲，也會因為大量證據而有所動搖。」──喬納森．克雷蒙（Jonathan Clements），《當代財經大師的理財通識課》、《慢慢致富》作者   　　「我是理查的忠實粉絲，這本書是他到目前為止，最棒的作品。這本書的內容是教人們，如何有效利用被動投資的力量。無論你是個別投資人，或是負責管理美金一億元的投資組合，這本書對你的成功而言，是很關鍵、也不可缺少的。」──艾倫．羅斯（Allan S. Roth），《我8歲，我會自己賺錢！》作者   　　「這本書像是個巨大的寶石，它是極為精密（也很簡單）投資策略的歷史課程，已經永遠改變投資界的看法。對於

能夠認同財務幸福感應該由自己負擔責任的人而言，理查．菲利的著作，是必需閱讀的作品，讀者在看完這本書之後，將有依據可以轉向，不用再理會華爾街的看法，由自己做出明智的投資決策。」──比爾．蘇西斯（Bill Schultheis），投資顧問、《不看盤，我才賺到大錢》作者   　　「很權威的一本書！這本書背後所做的大規模研究，對被動投資策略而言，已經成為令人注目的事實。如果你忽略書裡的訊息，那你等於把自己置於危險境界當中。」──梅爾．林道爾（Mel Lindauer），《富比士》專欄作家，《鄉民的提早退休計畫〔觀念版〕》共同作者   　　「很少有人比理查．菲利更了解指數型基金。在《被動

投資學》這本書當中，理查很清楚的解釋被動投資的複雜程度，以及它如何能夠提高投資帳戶的績效。如果你還沒有將被動投資的方法納入你的投資組合裡，這本書將會讓你信服，採用被動投資。」──泰勒．雷利摩爾（Taylor Larimore），《鄉民的提早退休計畫〔觀念版〕》共同作者   　　「菲利以非常流暢、簡單的文字，幾乎寫出我一直試著想要說明，所有關於最大型機構投資人的一切投資事宜──要建立多元化的指數型基金投資組合。真希望這本書是我自己撰寫的。」──勞倫斯．席格（Laurence Siegel），美國特許金融分析師協會所屬研究基金會研究總監   　　「理查．菲利又再寫了一本很了不起的書

。他檢視過的許多研究，為被動投資提供強有力的證據，這將更有助於引導財產託管人與其他財產受託人，找到理想、合適的解決方法。」──史考特．賽門（W. Scott Simon），審慎投資者顧問有限責任公司（Prudent Investor Advisors）負責人   　　「在所有投資人的投資組合當中，被動投資應該享有一定的地位，不過可以選擇的範圍，從來卻不曾那麼複雜、變化莫測。就跟主動式管理基金一樣，現在同樣也有很多有缺點、耍花招，或是定價過高的指數型基金。如果你想要成功航行通過這全新的地帶，你會發現，理查．菲利的這本《被動投資學》，是不可或缺的讀本。」──唐．菲利浦（Don Philli

ps），晨星股份有限公司常務董事   　　「理查．菲利很有說服力的展示出，在主動式管理基金之下的投資會造成的損害。感謝他為我們證實為什麼應該依循約翰．柏格實行指數型基金，以防禦馬多夫那種狡猾、奸詐的人，同時不需要的很高的風險及成本。他明瞭易懂的寫作方式，認真嚴謹的研究結果，十分健全的推理，以及許多至理名言，同時對新、舊指數型基金特點中令人注目的情況，都有加以闡述說明。」──艾德．陶爾（Ed Tower），杜克大學經濟學教授  

股票當沖手續費進入發燒排行的影片

基於機器學習技術之證券產業高潛力客戶識別模型

為了解決股票當沖手續費的問題，作者鄭延成 這樣論述：

2012年證券交易所得稅議題後，台股交易量受到影響，證券開始注重銷售財富管理業務商品以提高收入，但在電子下單興起且營業員人均服務客戶數過高的情況下，營業員對於客戶熟悉度低，很難將適合的商品推銷給適合的人。過往券商多以客戶的交易紀錄搭配對於商品的知識來找出適合的潛在客戶。但近年來同是以數據為思維處理巨量資料的機器學習方式興起後，機器學習將是一個更全面且科學的方法可以找出精確且具有隱性需求的客戶。本文假設客戶的台股交易習慣及庫存會揭露其是否適合交易現股當沖或複委託海外股票，並以機器學習的方式來建立客戶識別模型。實驗結果發現在現股當沖客群預測模型中，XGboost準確率可達85.3%、AUC為0.

72，客群重要的特徵為高交易量、偏好交易電機機械及通信網路產業上；複委託股票模型則以神經網路模型表現較佳，其準確率可達89.9%，AUC為0.81，客戶重要特徵為偏好交易ETF以及金融股。透過實驗結果可以發現證券商品的潛在客群是與客戶於台股的行為軌跡相當有關聯的，如果證券商可以透過機器學習的模式來建立高潛力客戶識別模型，應可以協助營業員在銷售商品上更得心應手，也使得客戶降低接收到不適合其商品的推銷電話。

台股老先覺杜金龍的技術分析入門

為了解決股票當沖手續費的問題，作者杜金龍 這樣論述：

台股老先覺、資深證券分析師杜金龍傾心力作 一本專為投資初學者譜寫的技術分析全攻略    　　學好技術分析，就等於認清飆股長相、掌握買賣時機！ 　　技術分析是以統計學為工具，發展出一些較客觀的市場資訊，以及明確的數值及機械化的買賣訊號來幫助投資人研判買賣時機，也就是尋找能預測股市買賣點及超買超賣現象的指標，掌握套利機會，並藉此獲取超額報酬。 　　技術分析的基本假設如下： 　　‧股價由供需關係決定，以形成趨勢型態變動。 　　‧歷史會一再重演，投資人可利用過去股價的變動趨勢，預測未來股價的變動。 　　‧由於股價完全由供需關係決定，因此不必顧慮市場以外的因素，只要分析市場本身。 　　◤想在

股海穩健獲利， 　　你不能不懂技術分析！◢ 　　台灣書市裡討論技術分析的書籍很多，但大多充斥專業術語，讀來令人頭昏腦脹。本書作者杜金龍為資深證券分析師，亦是暢銷財經作家，為讓初學者徹底了解技術分析的好處與優勢，在書中他以直白文字與198張簡單圖表進行詳實解說，由淺入深地帶領讀者從閱讀股票交易資訊開始，接著說明走勢圖的基本繪製原則，進而闡述圖表型態的主要原理和運用，最後進階案例分析，講述各種技術分析指標如何實際應用在個股與大盤。 　　本書不僅詳盡闡述技術分析的基本常識及專有名詞，讓投資初學者可無痛迅速認識這個絕佳交易工具，堪稱股市小白學習技術分析的最佳入門指南；更佐以個股為分析樣本，幫助資深

投資人在買賣之際善用技術分析所帶來的優勢，判讀進場訊號以把握先機、操作致勝。 名人推薦 　　沈臨龍｜國立政治大學商學院兼任教授 　　李學詩｜永豐投顧總經理  

基於改良式深度膠囊網路分析限價委託簿發展當沖交易策略

為了解決股票當沖手續費的問題，作者張雅婷 這樣論述：

股票當沖交易讓投資人可以避免持股過夜的風險，並只需要支付交易手續費，和賠錢時的進出場差價，不用實際負擔股票的價格，因此具有高槓桿帶來的高報酬。這些進行當沖交易的人被稱作當沖客。但當沖交易也有著高風險，投資人一旦錯過買賣的時機將可能有更大的損失，因此能更精準預測短線股價走勢非常重要。然而影響短線股價的因素相當複雜，包含同產業類股的影響、投資人情緒和主力行為等，因此很難找出股價波動的規則，使得當沖客容易錯失最合適的進出場時機，或是受到主力掛單製造的假象影響，做出錯誤的買賣策略。隨著交易市場的電子化，限價委託簿記錄了大量而高頻的限價委託單資訊，而這些高頻的交易更是造成短線價格波動的驅動力，因此過去

有些研究嘗試用限價委託簿分析市場上投資人的買賣意圖。然而統計模型無法很好的處理限價委託簿這樣高維度、具有複雜非線性關係的資料。近年來，隨著電腦運算能力的突破性發展，利用演算法來分析數據的機器學習方法大量崛起，機器能夠快速處理大量資料，從中找出規則，且不依賴明確的規則設計。機器學習方法使短線價格有機會被更精確預測到，愈來愈多研究嘗試將機器學習應用於財金領域。目前已經有大量研究利用卷積神經網路、遞歸神經網路和長短期記憶模型等對限價委託簿資料進行建模，但他們並沒有很好地處理對短線價格有很大影響的成交資訊以及限價委託單資訊存在的空間關係和時間關係；此外，卷積神經網路常使用的最大池化聚合資訊方法會造成特

徵空間資訊的流失，且缺乏同變性，導致金融時間序列資料的錯誤分類。近年被提出的膠囊網路為Sabour等人提出的一種創新的網路。膠囊的輸出為向量而非純量，並藉由動態路由達到保留特徵空間資訊並具有旋轉同變性。膠囊網路透過動態路由一致性帶來的預測結果優於卷積神經網路的表現，而其輸出為向量的特性可以有較好的特徵表示能力。本論文提出以成交資訊和限價委託簿的特性設計的網路架構，利用卷積神經網路和長短期記憶模型分別萃取輸入特徵的空間關係和時間關係。由於財務資料相當複雜，我們使用膠囊來對特徵做編碼，藉由向量的方式來編碼特徵可以提高特徵表示能力。另一方面因為財務資料的變化度高，透過膠囊網路的動態路由方法可以逐筆對

財務時間序列進行建模達到預測的一致性。此外也在訓練過程中加入對膠囊網路聚合時間序列資訊的規則，預測股票未來買賣差價的分類。實驗結果顯示，基於時間序列特性建構的深度膠囊網路在精確度表現上對比我們表現最佳的對照組模型能有高達3.39%之提升，且使用加上針對時間序列特性設計的損失函式來訓練模型，在精確率表現尚有2.74%之提升。