白銀期貨分析的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦謝銘龍(彼得龍),豹投資寫的 周賺10%的三明治投資法:掌握主力動向,買股有人替你撐 和托爾斯登.丹寧的 從鬱金香到比特幣的泡沫狂歡:大宗商品市場400年投機史都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自財經傳訊 和大寫出版所出版 。
國立高雄科技大學 金融資訊系 簡美瑟所指導 鄭鴻仁的 新冠肺炎疫情下之投資人情緒對商品期貨之影響 (2021),提出白銀期貨分析關鍵因素是什麼,來自於新冠肺炎、商品期貨、因果關係檢定、預測誤差變異數分解、衝擊反應分析、外溢效果。
而第二篇論文銘傳大學 風險管理與保險學系碩士班 余泰毅所指導 鄭馥嫻的 運用類神經網路建立與比較指數股票型基金之買賣決策模型-以0050.TW、EWT、SPY為例 (2021),提出因為有 倒傳遞類神經網路、技術指標、風險值、ETF、靈敏度分析的重點而找出了 白銀期貨分析的解答。
周賺10%的三明治投資法:掌握主力動向,買股有人替你撐
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為了解決白銀期貨分析 的問題,作者謝銘龍(彼得龍),豹投資 這樣論述:
一買股就跌,很痛; 買了又不漲,很衰。 如果你買在主力、大戶進場價格之上10%左右,不用怕跌,他們會護盤; 而且容易漲,他們布局的目的就在拉抬股票,跟著有錢的投資專家,勝率自然高。 作者股市名師彼得龍,以籌碼資訊為核心,發展了一套投資方法。他以市場上的主力(法人、大戶)的動向為基準,決定要如何進行投資。直白地說,就是關注投資有人「炒」的股票。 先找到散戶賣、主力買的股票,代表它不被一般投資人注意,卻有人偷偷布局。再利用各種資訊,判斷主力布局的平均價位。 如果市場價格還未比主力建倉的平均價位高太多(10%以內),投資人可以跟進。你可能會問,為什麼不和主
力同步。當然可以,只是一般投資人不像主力大戶,很難即時取得公司資訊,進而看好買進。 為何有錢、有專業、有資訊的主力大戶,要布局某一檔股票呢?當然是看好它的未來漲勢。那些人不會只想賺個10%就閃人。所以散戶在他們建倉價位漲幅10%以內買進,搭上順風車的機會應該很大。 所以你買進的價位有支撐,主力替你撐。買進之後,不要貪心,一周賺到10%,就可以分批出場;或是上方出現大量累積壓力與跌破融資成本,就全數出場。 在支撐與壓力之間進行操作,稱為「三明治投資法」。 如果不順利,跌破支撐1%,就要出場。 操作的核心思維在於賺到就走,時時落袋為安。 有可能股票出
現了超大利多,但你早早就下車了;也有可能出現了天大的壞消息,但你早就跑了,避開大跌,或是將損失控制在可以承受的範圍內。 沒賺到不用可惜,沒有賠到不用高興。你只要每周可以賺到10%,那就夠了! 本書特色 以最可靠的籌碼資訊為基礎 籌碼可追蹤資金的動向,因為每一個籌碼資訊的背後都是真金白銀,是十分可靠的技術分折資訊。以此資訊發展出來的短線投資方法,最能反映市場現況。 居高思維的操作方法 2022年,全球股市已走了十幾年的多頭,反轉的疑慮不斷。在這種情況下,賺了就走的投資模式,有其安全性。 明確的操作條件 如果你
做多,必須選在大盤市場走多時進場。如何判斷?用台指期貨和選擇權的口數和成交金額。 你要選擇有主力大戶進場的個股,那麼有買賣家數差、股懂券商等具體指標可以運用。 你要判斷支撐其壓力,看看個股價位區間的累計成交量。 本書的操作方法有很明確的指標可以參考。 專家推薦 財經部落客 妮可 仲英財富投資長 陳唯泰 投資達人 陳榮華 籌碼達人 蔡司 正念交易師 Ego
白銀期貨分析進入發燒排行的影片
主持人:阮慕驊
來賓:資深期貨分析師 林昌興
主題:「美元強勢,黃金、白銀、原油大宗商品弱勢不停」
節目時間:週一至週五 5:00pm-7:00pm
本集播出日期:2021.08.23
阮慕驊各類工作活動邀約 請接洽 [email protected]
新冠肺炎疫情下之投資人情緒對商品期貨之影響
為了解決白銀期貨分析 的問題,作者鄭鴻仁 這樣論述:
本文主要是探討在新冠肺炎疫情下,投資人情緒對於美股與六種商品期貨之影響。本文應用傳染病恐慌指數(EMV)為投資人情緒波動指標,並以因果關係檢定、預測誤差變異數分解、衝擊反應分析與外溢效果分析等方法來檢驗。樣本期間為2020年1月2日至2021年8月9日之日資料。本文的實證結果歸納如下:第一、因果關係檢定結果顯示,黃金、白銀領先美股,而美股又領先原油,顯示黃金、白銀為重要的領先指標。此外,美股與EMV互為因果關係。第二、預測誤差變異數分解結果顯示,原油受美股影響明顯高於其他商品,美股變動可解釋原油30%以上之變動,而黃豆、小麥、玉米受到EMV的影響程度高於美股。第三、衝擊反應結果顯示,美股的波
動干擾對於黃金、白銀、原油、黃豆、小麥、玉米的影響程度皆大於EMV波動干擾。最後,外溢效果結果顯示,黃金在2020不論短、中期以及2021之短期皆具有最強之外溢傳遞功能,但其於2021的中期卻轉變為淨接受者。
從鬱金香到比特幣的泡沫狂歡:大宗商品市場400年投機史
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為了解決白銀期貨分析 的問題,作者托爾斯登.丹寧 這樣論述:
速讀橫跨四世紀的投機和商品期貨市場! 鉅虧與暴富的循環,比股票市場更古老的交易領域! 凡是能貨幣化的東西,就會有對賭漲跌的投機神話── 大通膨週期裡,人們必須溫習的一本金融史書。 收錄原油、貴金屬、農作物、加密貨幣的交易常識, 一窺商品炒家與大型機構交易員的預期與意料之外…… 從「荷蘭鬱金香狂熱」到今天的比特幣等重大財經市場商品的迷人觀察。本書涵蓋了如「白銀星期四」和亨特兄弟及許多投資機構的厄運;見證銅、黃金、稀土、能源金屬和比特幣,在一年內上百倍的漲跌幅。 商品市場的定價往往處於歷史與地緣等大趨勢的十字路口上,緊急的事件與人為的炒作往往使其高度偏離實際交易的價格。本
書通過研究和學習這個市場的災難及狂歡,了解一個比股票市場更為驚人的投機場域,也從中見證了政治、經濟與天候對重要資源世界的金融化效應。 本書特色 ★從17世紀的鬱金香瘋狂到今天的比特幣,本書涵蓋了商品市場(commodities market)歷史上最大型、最多錢、最有趣的時間。作者結合了真實市場事件以及知名商人的私人經歷,不論是獲得還是失去了一大財富,都在這本書中呈現給讀者。 ★從「銀色星期四」(1980年代美國白銀市場的重要事件)以及亨氏兄弟的操作、到大型機構交易員的慘烈厄運、剛果以及銅的市場、黃金、能源金屬到比特幣(從1000美元的價值一路升到2萬美元的價格),這一切都將在
本書中一一敘述。商品市場所投資的是大潮流,比如人口統計、氣候變化、電子化及數位化。所以商品市場作為投資未來,一定持續會是熱門的話題;而大好機會背後的大風險也是本書各個狂歡故事的背後教誨,在這個高度炒作的市場中,人類不斷地重複貪婪與破產的循環規律。儘管有這麼多的泡沫歷史──然而,總有新的商品成為投資新聞中的新寵,這慘烈的軌跡也是現代金融值得紀錄的瘋狂一頁。 ★了解龐大的大宗商品交易市場的交易規格及歷史,重要的交易標的物包括: 鬱金香狂熱──史上最大泡沫 鑽石──全世界最硬貨幣的崩盤 天然氣、可可──驚人的交易幕後 黃金與白銀──金本位制的終結之後 原油──地緣大事件的投
機 糖、小麥與稻米──與天對賭的農產品 棉花──「白色的金子」 釹、鏑和鑭──稀土狂潮 加密貨幣──橫空出世 好評推薦 如同犯罪小說一樣的洞察力,本書引導我們經歷大宗商品和加密貨幣市場的興衰。──法蘭克.梅爾,德國電視新聞n-tv記者 身為歷史學家,我很愛托爾斯登對於形塑大宗商品產業一些為人所知(還有較不知名)事件的洞察。我非常推薦本書給想要更瞭解大宗商品市場的人。──安德魯.瑟克,網站《礦與金錢》內容主管 對商品市場感興趣的私人和機構投資人,都可以透過本書獲得豐富的知識。托爾斯登.丹寧介紹歷史上出現的模式,值得仔細閱讀。──尤申.斯特傑,瑞士資源資本執行長
我很期待這本書!這些歷史事件很有趣,而且全都集中在本書中了,真是太好了!──湯瑪士.雷梅特,投資公司布洛索利德營運長暨創辦合夥人 不論是人為錯誤、戰爭或是天然災害,從石油、花朵、食品和金屬市場的經濟起落,本書帶領讀者經歷過去400年來的金融風暴。儘管波動劇烈,還是有人想要在危機最嚴重時把握機會。有些人成功,有些人當然會失敗。本書絕對是必讀佳作。──亞歷山大.亞庫布曲克,歐爾蘇金屬公司營運長暨探勘部主任 托爾斯登是商品市場真正的學生,他詳述長期以來市場的重大興衰,提醒了我們,所有人都仍在學習。──丹尼爾.布利茲,加拿大蒙特屢銀行資本市場公司董事經理暨地區主管 「興衰」一
詞通常是指帳面上的獲利與損失,但是托爾斯登的書破解這個迷思。他引導讀者經歷一段刺激的歷程,解釋興衰究竟是什麼,並指出興衰所呈現的機會。──葛瑞格.哈里斯,CIBC世界市場執行董事
運用類神經網路建立與比較指數股票型基金之買賣決策模型-以0050.TW、EWT、SPY為例
為了解決白銀期貨分析 的問題,作者鄭馥嫻 這樣論述:
本研究以元大台灣 50 ETF(0050.TW)、iShares MSCI台灣ETF(EWT)以及SPDR S&P 500 ETF(SPY)為標的,應用技術指標結合倒傳遞類神經網路建立買賣決策模型。資料來源為Yahoo Finance資料庫,選取期間自2008年1月2號至2017年12月29日。本研究比較倒傳遞類神經網路與專家策略之買賣決策差異,採取混淆矩陣與報酬率做為績效評估的依據。本研究使用R-Studio軟體建立買賣決策模型,模型的輸入變數包括成交量(Volume)、風險值(VaR)、隨機指標(KD)、移動平均線(MA)、相對強弱指標(RSI)、指數平滑異同平均線(MACD)。透過靈
敏度分析求出買賣決策模型最佳參數。混淆矩陣結果顯示,0050.TW、EWT與SPY的模型準確率(Accuracy)都高於95%。靈敏度分析結果顯示,模型參數設定對報酬率影響很大,0050.TW、EWT與SPY最佳報酬率分別為561%、711%、675%。EWT相較於另外兩個標的,減少輸入項變數後,模型報酬率與專家買賣策略相近,當EWT刪除對模型有負面影響的RSI變數,報酬率為684%,與專家買賣決策(689%)相差5%。實證結果顯示,三個研究對象之模型報酬率皆遠高於買進持有策略,模擬報酬率最高的指數為 EWT,其報酬率遠高於專家買賣策略 22%,而 0050.TW、SPY 之最佳報酬率稍低於專
家買賣策略,報酬率差異分別為12%與4%。實證結果發現,運用倒傳遞類神經網路建立的買賣決策模型皆有良好的預測能力,且模型預測之最佳報酬率與專家買賣決策報酬率相近。