股票型態書推薦的問題,透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學

股票型態書推薦的問題,我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍,推薦王志成寫的 2023證券投資與財務分析:名師攻略詳盡解析(證券商業務員) 和AdamKucharski的 【從賽局思考到趨勢預測,全方位實戰課套書】(勝算:賭的科學與決策智慧+傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長)都 可以從中找到所需的評價。

另外網站投資理財書籍推薦 - 富朋友理財筆記也說明:底下我推薦的投資理財書籍,如果不知道要如何下手看理財書的可以從這幾本開始看: ... 股票知識: ... 我的技術線型會轉彎(了解股價趨勢型態有哪些).

這兩本書分別來自千華數位文化 和行路所出版 。

國立高雄科技大學 財務管理系 林昭賢所指導 黃淑玉的 台股突破52週高點研究 (2021),提出股票型態書推薦關鍵因素是什麼,來自於動能投資策略、52週高點、5日周轉率。

而第二篇論文國立中正大學 企業管理學系碩士在職專班 黃正魁所指導 陳怡雯的 COVID-19 疫情下高科技供應鏈產業之股票市場替代關聯分析 (2020),提出因為有 資料探勘、大數據、替代關聯法則、新冠肺炎、供應鏈的重點而找出了 股票型態書推薦的解答。

最後網站交易投資入門的九本書籍| 技術分析推薦書籍 - YouTube則補充:比特幣#比特币#以太幣#eth #btc #SP500 #行情技術分析#大機構交易投資入門的九本 書籍 | 技術分析 推薦書籍 | 交易員必看的九本 書籍 交易投资入门的九本 ...

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了股票型態書推薦,大家也想知道這些:

2023證券投資與財務分析:名師攻略詳盡解析(證券商業務員)

為了解決股票型態書推薦的問題,作者王志成 這樣論述:

  ◎章節架構分明,掌握重點So Easy!   ◎系統化試題歸納,高手過招有效率!   ◎名師攻略詳盡解析,輕鬆考照拿高分!     近年來金融證照的考試頗為熱門,除了執行業務的要求外,大專院校商學系的學生也被要求畢業前需考取金融證照當畢業門檻,甚至非商學系的學生也以考取金融證照作為外部的有效認證。金融證照種類繁多其中以證券業的證照最具代表性。證券業的證照是目前從事證券、銀行與保險行業者所要求的執業資格條件,而以證券考照難度做區分;證券分析人員(證券分析師)較難,高級營業員(高業)次之,最後是投信投顧業務員、普通業務員(普業),所謂的難度只是出題範圍較廣泛讓考生不知如何準備起。這也是老師

編寫這本書的動機,如何讓考生在最短的時間裡考取高業證照,同時為後續的職涯奠定最紮實的專業能力。     本書的使用方法     為建立完整的學習架構請按本書的章節順序,從每一章的第一個「重點」予以理解,接著馬上閱讀該「重點」所對應的題目出處「高手過招」,就是課文重點熟讀立即看題目型態,千萬不要看完一章再一起做該章題目。看一次可能會比較辛苦,第二次閱讀就可以把較易弄錯的題目予以標示,考試前幾天只要閱讀有標示的主題與題目即可。     有疑問想要諮詢嗎?歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號,並按下加入好友,無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等,都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動,更能時

時掌握考訊及優惠活動!

股票型態書推薦進入發燒排行的影片

能耗雙控拖累台股大跌?中國限電傷到PCB?短空長空?面板長紅反彈浮現本益比價值?EVA、PVC報價大漲創高,二線塑化還能追?2021/09/28【老王不只三分鐘】

04:06 道瓊昨天嘗試挑戰季均線,但最後收盤沒站上,美股四大指數跟上周五分析的一樣沒變吧?
12:46 小編喊完要唱一路向北後,陸股就再也沒回來了,接下來該怎麼觀察?

16:44 台股月季均線的壓力過不去,今天一度又跌快二百點,也太難玩了吧!
27:14 關於中國的限電政策,這次衝擊最大的PCB族群,尾盤好像都有收腳?

51:49 講完了受害族群,再來講講受惠族群,董哥剛有提到的塑化該怎麼看?
01:04:39 昨天長紅大漲之後,又有很多人在問面板可不可以買了?

本集談及個股有以下:
3037欣興、3189景碩、2368金像電、2383台光電、6213聯茂、6269台郡、4927泰鼎-KY、1308亞聚、1304台聚、1305華夏、1309台達化、1312國喬、1310台苯、3481群創、2409友達、6116彩晶

#浦惠投顧 #老王不只三分鐘 #老王給你問 #老王愛說笑 #分析師老王 #台股

歡迎按讚臉書粉專,一天一篇免費財經解析:https://www.facebook.com/pg/winnstock

加入會員方案請至浦惠投顧官網:https://www.inclusion.com.tw/

-----------------------------------------------------------
※王倚隆(老王)為浦惠證券投顧分析師,本影片僅為心得分享且不收費,本資料僅提供參考,投資時應審慎評估!不對非特定人推薦買賣任何指數或股票買賣點位,投資請務必獨立思考操作,任何損失概與本頻道、本公司、本人無責。※

台股突破52週高點研究

為了解決股票型態書推薦的問題,作者黃淑玉 這樣論述:

52-week high動能投資策略,是在2004年由George & Hwang發現的。「突破52週高點」是指突破一年中的最高點。本研究在分析價格動能時不做個股基本面分析,只專注在個股價格和交易量(5日周轉率)分析。本研究透過7trade的突破52週高點型態,整理出138檔第二次突破52週高點個股,透過TEJ事件研究法,發現若用產業別來分組,有很高的累計異常報酬,然而所有動能投資理論裡獲利率最高的還是「突破52週高點動能」,確認7trade的動能型態,可以增加投資人的獲利。

【從賽局思考到趨勢預測,全方位實戰課套書】(勝算:賭的科學與決策智慧+傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長)

為了解決股票型態書推薦的問題,作者AdamKucharski 這樣論述:

《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明與 《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格,專業力挺!   ▎《勝算:賭的科學與決策智慧》   從「賽局理論」約翰・馮紐曼到《他是賭神,更是股神》愛德華.索普,   博奕的魔力吸引了古往今來各領域的頂尖腦袋,   他們的研究成果,對於理解運氣和決策有何啟發?   又點出我們解讀事物的哪些常見盲點?   長久以來,各領域的頂尖頭腦都深受博奕吸引,他們不斷挑戰預測的極限,探究秩序與混沌的界限,以揭曉「機會」背後的學問。從賽局理論、混沌理論、統計學、心理學、物理學、經濟學乃至人工智慧,都因「賭」而拓展了探索的疆界。   我們常用「運氣」和「技巧」截然劃分事情的成

因,問題是兩者的界線沒有那麼分明。了解賭的科學,你將學會洞察普遍存在的判斷盲點,更睿智地權衡風險與報酬,從而做出優質決策,控制運氣的影響。   ●懂博奕,你會更洞察盲點   ○輪盤贏錢策略的演進,反映出機率科學近一世紀來的發展……   ○賭場改用多達六副牌擾亂算牌客,為何效果適得其反?   ○研究放射性衰變與大腦神經元活動的「卜瓦松過程」與足球比賽何干?   ○為何有些投注公司反其道而行,樂於吸引精明賭客來投注?   ○投注業者改變賠率不是為了符合結果的真實機率,那是為啥?   ●懂博奕,你會更了解投資   ○為何股票市場「大變化後面往往還會出現大變化」,反之亦然?   ○交易機器人崛起後

,金融市場的哪些現象你尤其該審慎解讀?   ○教人拿捏投資資金比例的「凱利準則」,用於賽馬時有何弱點?   ○購買不同產業多家公司的股票,投資組合多樣性為何仍然不夠?   ○投資領域的「基本分析法」,要注意什麼盲點?   ○購買擔保債券憑證時,要避免什麼錯誤假設?   ●懂博奕,你會更善於決策   ○機會賽局中常見的「馬可夫鏈」,如何有助於尋找隱含資訊?   ○撲克牌是許多生活實際狀況的完美縮影,因為它試圖處理缺漏的資訊。   ○賽局未達到最佳結果時,參與者的決定不會趨向平衡,而會大幅震盪。   ○參與者易失誤或得在賽局中學習時,賽局理論不是找出最佳策略的好方法……   ●懂博奕,你會更過

好人生   ○為什麼選擇最簡單的解釋,往往反而明智?   ○為何最快的解決方法,有時像在走回頭路?   ○人性偏誤會導致我們誤判賽事的哪些方面?   ○優秀的機器人程式不能只有蠻力,還要懂心理學才行。   ▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》   最符合現今時局需求的著作,讀者異口同聲:「好看到讓你想『傳』給別人」!   一種致命病毒蟄伏多年,於人群中突然其來地爆發。一場政治運動迅雷不急掩耳地展開,隨後快速銷聲匿跡。金融體系網絡中藏著「超級傳播者」,致使乍見小小的危機擴及為全球市場崩盤。一個想法如野火燎原般傳播開來,自此改變世界的樣貌……   說到「傳染力」,我們往往聯

想到疾病傳播,然而本書並非僅僅探討疾病擴散的生物學,更是一本談趨勢變化軌跡的著作。數學家亞當・庫查司基長年從事流行病學研究,他擅長從統計、模型、演算法、因果論乃至大數據等角度著手,探究疾病於何時發源於何處、散播開來的熱點又是什麼(哪個人或事件、地點),從而預測事態的後續發展,並且建議妥適的因應之道。   由於流行病學探究傳染力所得的成果,已廣泛應用至諸多領域,因此本書內容雖以疾病傳播起頭,以疫情控制做結,然而書中頭尾之間的篇幅,則切入相當廣泛的領域,像是:   ●金融界普遍相信分散投資能降低風險,然而已有多項研究發現,隨著「金融傳染途徑」形成,分散投資可能會破壞大型金融網絡的穩定性。  

 ●從健康、生活風格,一路到政治觀點等,我們與熟人往往具備共同特徵,科學家如何釐清這是基於同質性或共有環境?還是社會傳染所致?   ●從疾病流行到恐怖主義與暴力犯罪,科學家發展出預測模型,除了能協助機構擬定防治對策並妥善分配資源,亦可說服民眾配合甚至協力。   ●網際網路創造了新形態的互動,本書探究網紅崛起、情緒感染與輿情操縱等現象,也探討網路如何成為我們研究事物傳播方式的新方法。   ●惡意軟體鑽漏洞潛入私人電腦、駭客藉電腦系統控制科技設備,乃至程式碼共享難溯源等情形,一旦出現「疫情」可能會怎麼樣發展?   ……舉凡網紅現象、政治風向、創新傳播、金融趨勢、罪案偵察,乃至暴力事件等等,

作者皆以引人入勝的故事解讀各類型「擴散現象」從出現、發展到消亡的種種線索。現今的世界比以往更加環環相扣,許多現象牽一髮動全身,「傳染力法則」能夠解釋這些具備傳播特質的事物之更迭,想要解讀眾多現象與趨勢,擬出因應之道,你不能不知道! 各界推薦   ▎《勝算:賭的科學與決策智慧》   ●庫查斯基以風趣的寫作,介紹必勝投注法的歷史和最新進展,讓我們了解數學和電腦如何成為強大的博奕、運動比賽、虛張聲勢和投資的輔助工具。——《數學大觀念》作者亞瑟‧班傑明   ●這本書闡述博奕、科學與數學間的交互作用,寫得趣味橫生……記敘輕鬆連貫,而且將背後的原理寫得淺顯易懂。——英國《展望》雜誌   ●賭客和數

學迷都會喜歡本書探討真實世界問題的切入角度。——《柯克斯書評》   ●作者將博奕如何影響科學、科學又如何影響博奕的故事,寫得相當成功。本書淺顯易讀,但同時具備深厚的學術底蘊。——牛津大學教授J・杜恩‧法馬   ●這本書用許許多多的故事,敘述這些鬼才如何運用數學、統計學和科學嘗試超越機率。讀過這本書後,我開始有那麼點想賭兩把了。——劍橋大學教授大衛‧史匹格赫爾特   ▎《傳染力法則:網紅、股災到疾病,趨勢如何崛起與消長》   ►自古至今,從聖經中的瘟疫,到當前攻占新聞頭條的新冠病毒:疾病、想法、情緒……萬事萬物都能傳播。《傳染力法則》以迷人、細膩的敘事,探索「傳染」這一門學問。讀了之後,保

證你會想「傳」給你的朋友。──《數學教你不犯錯》作者喬丹・艾倫伯格(Jordan Ellenberg)   ►本書充分展現科普魅力:筆法趣味橫生、清楚明確;主題引人入勝、緊扣脈絡。作者亞當・庫查司基為傳染病學家,涉獵心理學、醫學、網路理論以及數學,以精采權威的論據,帶領讀者從人的想法、網路迷因梗圖、暴力事件與致命病毒,了解事物傳播的潛藏法則。本書也為自身主題下了很好的註腳——內容深具感染力,所以你看完後會想要別人也讀一下。──《數字奇航》作者艾利克斯‧貝洛斯(Alex Bellos)   ►例證豐富,以務實角度切入,說明如何以數學幫助了解傳染,進而以更好的方式應對千變萬化的傳染形式。作者處

理議題廣泛,既談疾病大流行,亦論槍枝暴力、金融危機與不實訊息。他啟發所有讀者以數學家的方式思考問題。想了解疫病和其他具擴散性質的危機,本書不容錯過。──倫敦衛生與熱帶醫學學院院長彼得‧皮奥特(Peter Piot)   ►以數學角度切入,精采探討有些事物何以會快速傳播,而且談的可不只是病毒。作者以旁徵博引的筆法啟迪讀者。舉例來說,他帶領讀者了解公衛模型於疾病傳播上的應用,檢視都市槍枝暴力的人際關係網絡,並使用演算法來解釋「年齡、幫派關係、逮捕紀錄」等項目……本書切合時勢、極為易讀。──《柯克斯書評》 讀者評語   如果想多了解「傳染」擴散背後的數學邏輯,這真的是一本好書。這本書不只探討流

行病學,也以更寬廣的格局談論股市、社群媒體……等,探討有些事物能快速「瘋傳」,有些卻欲振乏力,背後機制為何?作者是數學家,所以這本書不是生物學著作,但也非數學專書。這本書最精采的地方,在於呈現各統計模型中有多少未知因子,以及該如何建立穩固可靠的模型。作者在疾病管控領域具備專業經歷,這也增加了論點的說服力。整體而言,讀起來讓人大呼過癮。  

COVID-19 疫情下高科技供應鏈產業之股票市場替代關聯分析

為了解決股票型態書推薦的問題,作者陳怡雯 這樣論述:

2020年全球面臨新冠肺炎(COVID-19)這隻黑天鵝的衝擊,小至個人生計,大至國家經濟皆受到嚴重的影響。有趣的是,在全球因為新冠疫情,面臨製造、運輸、觀光、娛樂、零售消費…等產業緊縮的情況下,臺灣身為供應鏈重要的一環,不但民眾出現報復性消費(Compensatory Consumption),股市加權指數更是大漲超過兩千點。在如此弔詭且多變的環境下,投資人勢必已經無法再利用簡單且表面的統計方式或是圖表分析,快速的理解股票市場中的變化。本研究利用資料探勘(Data Mining)中關聯法則探勘(Association Rule Mining)的Apriori 演算法,尋找在新冠肺炎疫情前(

2018/11/01~2019/10/31)與疫情影響之下(2019/11/01~2021/02/28)共642筆交易日資料,進行本研究所設定之高科技供應鏈55檔股票中,可能存在的漲跌互動,以及運用關聯法則中的最小支持度(Minimum Support)與最小信心度(Minimum Confidence)的設定門檻,找出可能的替代關聯法則(Subsituation Association Rule)。研究結果顯示,在新冠肺炎疫情前,屬於供應鏈中游的面板,與上游的化學品、背光源有較為集中的關聯關係,而疫情後,除了同為中游的面板廠有強烈的牽制外,與上游的關聯關係也較為發散。