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華梵大學 智慧生活科技學系碩士班 張志平所指導 洪御仁的 應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究 （2021），提出ema均線三竹關鍵因素是什麼，來自於機器學習。
而第二篇論文國立嘉義大學 資訊管理學系研究所 張宏義所指導 沈鈺翔的 一個新的股票買賣點預測機制基於雙層基因演算法 （2019），提出因為有 基因演算法、雙層架構、深度學習、機器學習的重點而找出了 ema均線三竹的解答。
5分鍾動量交易系統：25位頂尖外匯交易員的秘密（1）（第2版）
為了解決ema均線三竹 的問題，作者關天豪等 這樣論述：
本書將介紹外匯交易員關天豪的短線交易系統——5分鍾動量交易系統。《5分鍾動量交易系統(第2版)》的操作方法和比較重要的部分都是關天豪先生提供和撰寫的，用他的話來講就是「毫無保留」，這個超短交易系統以簡單的趨勢指標輔以絕對清晰的進出場條件取得了不凡的戰績。《5分鍾動量交易系統(第2版)》以關天豪先生給出的交易系統概要和示范、交易筆記為提綱，利用交易空閑整理出來，然后獲得了520fx編程的支持得以驗證。魏強斌長期研習神經語言程序學（NLP）和教練技術（CP）在金融交易和相關技能培訓中的運用，從事股票，外匯和黃金的一線交易，供職子Dina privately-own edinvestmenf & s
peculation fund，任首席策略師。在總結艾略持波浪理論和隧道交易法理論以及gartley理論的基礎上，結合基本面分析創立丁獨特的「三觀」分析方法[triviews anatysis key to trading Way]，並將金融易學融入其中。曾以別名為長陽證券書系翻譯過《The value Connection》一書，並在《上海經濟》等各類媒體發表過許多經濟和金融文章。關天豪，現居加拿大，職業外匯交易員，擅長日內英鎊兌美元短線操作，曾創造過一周十倍的短線戰績，郵箱：kuankio@126．com。Bull，金融機械交易系統設計專家，有10年外匯、期貨投資經驗，MT交易系統及自定義
指標獨立顧問，知名MT4編程機構的創始人，鱷魚智能交易系統設計者。 第一章5分鍾動量交易所需的技術分析 第一節本系統采用的分析軟件介紹 第二節指數移動平均線（EMA）基礎和運用 第三節移動均線聚散指標（MACD）基礎和運用 第四節竹節線基礎和運用 第二章5分鍾動量交易系統的原理 第一節動量交易和波段交易 第二節5分鍾動量交易的規則和簡單示范 第三節5分鍾動量交易系統中蘊含的交易哲學剖析 第三章5分鍾動量交易系統的進出場操作方法 第一節進場的兩個必要條件 第二節停損的設置 第三節減倉 第四節跟進止損和出場 第四章5分鍾動量交易系統外匯交易的具體實例 第一節英鎊兌美元的m5動量
交易實例 第二節歐元兌美元的m5動量交易實例 第三節美元兌瑞士法郎的m5動量交易實例 第四節美元兌日元的m5動量交易實例 第五節澳元兌美元的m5動量交易實例 第六節美元兌加拿大元的m5動量交易實例 第七節交叉貨幣的m5動量交易實例 第五章5分鍾動量交易系統的具體黃金交易實例 第一節非美貨幣——黃金 第二節5分鍾動量交易系統的黃金改良版 第三節黃金的m5動量交易實例 附錄一本書分析平台的官方使用指南和模板下載指南 附錄二520x Strategy Builder對本策略的初步測試報告 附錄三本書增加部分：免費外匯交易編程課程指南 附錄四讀者對5分鍾動量交易系統的實測結果 附錄五篩選機會 附錄六5
分鍾動量交易系統的期貨和股市優化版
應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究
為了解決ema均線三竹 的問題，作者洪御仁 這樣論述：
本研究為參考台灣證券交易所公開資訊觀測站、各部會官網及資料開放平臺刊載的統計報表，取用公開歷年來的證券交易資料。因為目前人工智慧（AI）在金融投資中的應用是自1990年代個人電腦技術飛速發展和大眾化以後引起廣泛研究關注的研究領域。第一款人工智慧ETF「AI Powered Equity ETF」，於西元2017年10月橫空出世，為當時全球第一使用AI選股的基金，年化報酬率多達11.81%。經過研究，股票市場的特點是極端波動、非線性以及內部和外部環境變量的變化，而AI中的機器學習技術可以檢測這種非線性，從而大幅改善預測結果。本研究蒐集股價影響因素與預測分析文獻，藉由機器學習技術包含類神經網路、
支援向量回歸、隨機森林、決策樹等演算法，進行預測驗證，並提高預測準確度。研究結果顯示使用隨機森林預測股價，準確率高於類神經網路與支援向量迴歸，後續會提出股市預測分析的結論與建議提供給未來投資理財與研究者參考。關鍵詞：類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、機器學習、決策樹
一個新的股票買賣點預測機制基於雙層基因演算法
為了解決ema均線三竹 的問題，作者沈鈺翔 這樣論述：
近幾年，機器學習與深度學習盛行，RNN、LSTM等技術已經非常普及應用在金融領域，目前大多數論文著重於對歷史資料準確度進行研究，但對未來趨勢仍無法準確預測。本研究探討機器學習與深度學習對未來市場收益的預測效果，利用基因演算法作為主要方法，基於該方法加入雙層構想及歷史資料相似比對前處理，透過雙層基因演算法與深度學習運算，打造一個能精準預測股市未來收益模型。實驗結果顯示本研究提出雙層基因演算法MIGA對於股市未來收益有顯著效果，在0050元大50有36.42%獲利比，3105穩懋有121.92%獲利比，2330台積電有64.11%獲利比。由於深度學習模型LSTM與一般機器學習模型default-
SVR效果太差，因此透過參數最佳化提出optimal-SVR與本研究MIGA比較，結果顯示MIGA方法較佳，是四種模型中最佳的預測模型。