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vix指數k線圖的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦葉倫寫的 2022細說金融基測/銀行招考：貨幣銀行學(概要) 和黃融的 危與機：國際金融投資智慧都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自宏典文化 和白象文化所出版 。
淡江大學 財務金融學系碩士班 段昌文所指導 顏長雋的 探討投資人情緒與投機性交易的週期性效應 （2021），提出vix指數k線圖關鍵因素是什麼，來自於週期性效應、投資人情緒、投機性交易、真實波動性。
而第二篇論文國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 尤信程所指導 高博華的 強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用 （2021），提出因為有 深度學習、神經網路、強化學習、政策導向演算法、總體經濟指標的重點而找出了 vix指數k線圖的解答。
2022細說金融基測/銀行招考：貨幣銀行學(概要)
為了解決vix指數k線圖 的問題，作者葉倫 這樣論述：
★考銀行貨銀「唯一指名」就是這一本！2022最新金融基測／銀行招考命題要點盡收錄★ 1. 針對金融基測命題傾向大幅強化內容，諸如： (1).金融市場與金融商品：如，如變異數與共變異數、恐慌指數VIX、可轉債之下修條款、債券利率風險免疫法、資產擔保證券、受益憑證....等； (2).強化「銀行業經營實務」：如，自有資本涵蓋項目修訂、槓桿比率、流動比率、資產負債表外業務、巴賽爾協定....等。 (3).國際金融：如，孟岱爾分配法則、造成外匯供給或需求線移動的經濟因素、國際間物價水準透過利率機制影響匯率....等。 2.各章節重點「除舊換新」：側重最近期考試之命題傾向
，適度刪減較過時考點提升備考效率，新版內容與實際考情更加貼近。 3.各單元試題汰舊換新→將各相關考試最新試題依章節、單元完整收錄。 4.隨書附贈金融基測仿真模擬試題與重點提示 QR CODE，幫助考生掌握金融基測命題方向。 內容豐富完整、解說淺顯易懂。幫您作好充分準備，胸有成竹應付貨銀試題！ 當宏典文化出版向本人表明，希望出版一本專門針對「銀行招考」之「貨幣銀行學」考科的專用考試書時。起初本人稍有疑慮：一方面是因為已經出版的「宏典銀行招考題庫」，在該科各考題的解析製作上已是極為詳盡，另一方面則是坊間貨幣銀行學之相關用書亦可謂琳瑯 滿目－故對於考生是否真的需要再有一本貨幣
銀行學的考試用書感到十分懷疑。但這樣的疑慮，在偶然參與一次考生自組之銀行招考讀書會時，明確地得到了正面的回應。 首先，在聆聽考生們彼此交換備考經驗時，發現雖然銀行招考公告到招考時間相當短（大部分只有一個月）；但很多有心往銀行業發展的考生，其實是很早就開始在準備－對這類考生 而言：「銀行招考題庫」通常是用在最後衝刺期使用。在寫考古題之前，還是會選擇一本 「課本」來K。問題就在，坊間的貨幣銀行學用書可分為三種型態： (1). 大專用教科書：內容最豐富，但篇幅動輒近千頁，並有相當部分偏離銀行招考重點，再加上考生還得分配時間準備會計學／票據法等科，因此「C/P值」過低，並不適合選為備考用書
。 (2).一般商業書：內容多與時事連結，不談理論，也沒有試題練習，並不適合考試。 (3).考試用書：坊間此類用書均號稱「銀行招考專用」，但卻最為考生詬病；因對照其內容與實際銀行招考試題，就會發現其「離題」的情況十分嚴重，想靠這樣一本書考到高分，除非本身貨銀底子足夠紮實，否則考出來的分數大都會讓人很失望。 在了解考生的備考方式與心路歷程後，筆者與出版社都同意：編寫一本真正針對「銀行招考－貨幣銀行學」命題方向的考試專用書，的確是考生們需要的一項工具。 編寫宗旨－「專注命題取向」 有了明確的目標－「100%針對『銀行招考－貨幣銀行學』命題方向」，再來就是講求方法！
由於坊間標榜銀行招考專用的貨幣銀行學用書「離題」的情況十分嚴重，因此如何讓本書整理的內容完全貼近銀行招考命題方向，就成了這本書到底「好不好用」的關鍵！ 所幸正當筆者為編寫本書的「方法論」苦惱不已時，宏典銀行招考編輯群們給了我一個絕佳的建議－「專注命題取向」→正因銀行招考自民國90年起年年招考，累積了大量題庫，因此若能仔細分析歷年考古題的出題脈絡，就可以確保整理出來的重點一定是符合「100%針對『銀行招考－貨幣銀行學』命題方向」的目標！ 在此真的要再一次感謝既專業又有熱忱的宏典銀行招考編輯群同仁（難怪同學們都推薦）！大方的將其整理了銀行招考近12年、將近萬題「超級完整」的貨幣銀行學題
庫提供給我參考！終於這本書的定位、方法與素材都具備了－最後經過本人一年多的消化與整理，呈現給所有讀者手上拿的這本書。 金融基測｜銀行招考－貨幣銀行學（概要）命題重點 有考過銀行招考－貨幣銀行學的考生們一定會同意「出題重點與大學教科書很不一樣」這句話。大學教科書各章的篇幅分配較為平均，且偏重各項貨銀理論的演繹與驗證；銀行招考的重點則完全不在此（這也就是筆者不建議同學用大專教科書準備的原因）。銀行招考由於是就業考試，所需求的人力必須對銀行業務有一定程度的了解，故其考題均與銀行業務有相當緊密的關連，基本上可明顯區別出三大重點： 1. 銀行業（含中央銀行）概述：這是從有銀行招考以來，
數年不變的第一大重點。舉凡銀行業之主要業務、資產負債分析、政策工具與政策目標、對經濟體系貨幣數量的影響、風險管理…等，無一不是考試重點。 2. 「雙率」的介紹：雙率即「利率」與「匯率」。在過去由於我國銀行業較為封閉，多以國內業務為主，故銀行招考試題明顯較著重在利率單元。惟近年來開放國外投資與各種國際性金融商品後，「匯率」對銀行業務與經營績效的影響力與日俱增。尤其在近年世界各國開始把「匯率」當作操控「國際競爭力」的工具後，匯率的連動性使我國再也無法置身事外，也因此「外匯與匯率」一單元確實立刻成為了銀行招考的命題新寵兒。 3. 通貨膨脹與貨幣政策：金融海嘯過後，美國為了刺激經濟避免衰退
所採取的「量化寬鬆(QE)」政策，以及日相安倍晉三為提振日本景氣所採取的「三箭政策」，都牽涉到寬鬆性貨幣政策，也都因此帶來「通貨膨脹」的後遺症。使得「貨幣政策」及「通貨膨脹」頓時成為政府政策聚焦與財金新聞頭條。又銀行招考一直都很愛考「時事題」，因此也就不意外的成為出題重點。 以上三大重點，保守估計占命題比重可達70%以上，其他30%則散見於各章。本書既然強調「專注命題取向」，故篇幅的安排當然也就與考試重點契合。 本書架構 首先要讓讀者們您安心的，是本書所整理的每個字，每張圖表，都是經過分析歷年近萬題考古題後，去蕪存菁留下的最精華。不會考的主題這本書一頁都沒多寫，當然其目的就是
希望幫助考生，把備考的效率提升到最高，多出來的時間去多練習幾次考古題→所以這本書可說是一本「C/P值」極高的備考工具書。 其次，為了更聚焦考試重點，本書內容所呈現的架構如下： 1. 不同於坊間其他貨銀用書，本書將各單元命題精華，獨家以「項目式」的編排方法呈現給考生！這些項目不但即為銀行貨銀命題重點，且最重要的是項目順序的排列仍然保有該單元應有之順序性。從來沒有那本貨銀考試書整理的那麼有條理那麼好懂，讀者您看過之後相信會心有戚戚焉。 2. 「圖、表」與「重要補足事項」：針對同學反映，考銀行貨銀最怕遇到： (1) 比較題（e.g.貨幣需求理論、匯率決定理論）。 (2) 銀
行專有名詞。 (3) 銀行實務考題。 這些考生最怕碰到的內容，筆者相當用心的以「整理表」、「流程圖」以及「重要補足事項」整理給讀者。一本書有限的篇幅，包含近100張的整理圖表及超過200個重要補足事項。全部都是近年銀行貨銀的命題大熱門！這門旁雜的整理功課，筆者已經用心幫您做好，您就只管用力的把它記熟，上考場時包你得心應手。 3. 最後就是近年各大行庫的最新試題，筆者相信在您看過這些題目後就會認同：這本書真的是做到「專注命題取向」！ 除了上述三層架構外，另外本書在編排的細節上非常的用心，不論是重點的標記，或是圖表的設計繪製，都非常強調「人體閱讀工學」，當您在閱讀本書時，一定
會有更能集中精神，疲累感大幅降低的感覺，這也是本書與一般坊間隨意編排考試書相較下的一大優勢。 考試用書的寫作與出版不比漫畫小說，是一門真真正正的「良心事業」。原本人考量自身眼力衰退，且雖有多本著作但卻從未編寫考試用書為由婉拒此工作，惟在學子們殷切期盼與認同社長對考試書的製作理念下再次嘗試。轉眼已過一年半，長時間的整理與細心的琢磨，辛苦整理、後製的結晶終於呈現。因此對於本書，筆者願說：「這是一本可以讓你『安心』的考試書！書裡面有的不只是考試的重點，更有著作者與出版社的『細心』與『良心』。」 最後，希望這本書能幫助很多考生跨越銀行招考－貨幣銀行學的難關，如願進入夢想的金融機構服務。也希
望如果您在使用後，覺得有幫助，可以推薦給很多其他還在尋尋覓覓的考友們，一句話改變一個人的一生，也在無形中為自己增加更多的福報。 祝 金榜題名
探討投資人情緒與投機性交易的週期性效應
為了解決vix指數k線圖 的問題，作者顏長雋 這樣論述：
本研究主要探討台灣證券市場是否存在週期性效應，及投資人情緒與投機性交易是否對於當日與隔日報酬率之差的週期性效應有影響。本研究的研究樣本為臺灣加權指數、臺灣50指數、電子類股價指數三項指數分別在現貨指數、期貨以及選擇權中共9種商品標的。研究樣本期間為2011年7月1日至2021年6月30日。 研究方法為以已實現波動率比率作為分類樣本之依據，將樣本分類為對市場樂觀以及悲觀兩組，再觀察週期性效應的發生分別集中於一週中的哪一日，最後再以迴歸分析研究哪些因素對於報酬率與隔日報酬率之差有顯著影響。研究結果發現，在樂觀及悲觀兩組分別在週二以及週三有最大的報酬率與隔日報酬率之差，迴歸分析的結果發現，波動率指
數的變化量對於現貨指數以及期貨報酬率與隔日的報酬率之差有顯著的正相關；對選擇權的報酬率與隔日的報酬率之差則是有顯著的負相關。而投機性交易比率在對市場看法較為樂觀的特定情況下對於台指期貨與台指選擇權有顯著的正相關關係。本研究證實在台灣市場中，無論是現貨指數、期貨還是選擇權，皆可觀察到週期性效應。本研究建議投資人在做投資決策時，依照情況使用波動率指數的變化量以及投機性交易比率做為投資決策的參考依據。
危與機：國際金融投資智慧
為了解決vix指數k線圖 的問題，作者黃融 這樣論述：
有「危」就有「機」！由金融投資受害者，轉成受益者，從閱讀本書開始！ ◎從貨幣發行體制到中央貨幣政策對金融及經濟體系的影響，系統性整合金融知識，並普及前沿的金融知識。 ◎證券交易市場、債券及利率交易市場、外匯市場、商品交易市場……完整解析各種金融資產的特性與交易智慧，學會對投資項目進行風險控制。 ◎介紹個人投資者使用不同資產配置法，配合自己的投資須要靈活應用主要交易資產的特性，建立適合自己財務須要的投資組合。 本書不只教你投資，更教你全方位、全系列的金融工程； 本書不只教你進場，也教你避險，更教你如何在危機中布局，在波段裡進退， 最後在全民瘋狂中落袋為安！ 而
這，需要一位身經百戰、深受市場洗禮的老師，才能現身說法，打開本書， 你將少走許多冤枉路，不用再拿自己的青春、財富與血淚去換取經驗！ 每一次金融市場出現重大的危機，伴隨的往往是巨大的獲利機會。 國際主要金融市場已經持續上升了十多年，很多投資者都知道逢低買進即能獲利，卻很少再有人提風險控制及危機意識。 2018年尾全球金融市場上演了一次逃生演習；2019年3月美國的國債孳息率亦出現了倒掛。也許過早談危機並不合時宜，可萬一金融市場週期性大波動啟動時，是風險還是機會，就看你是否懂得如何把握與部署！ 你眼中看到的只有市場的波動，投資人看到的卻是引起波動的本質。 不懂金融
，卻熱衷交易，是風險的最大源頭！ 為了幫新一代的投資人少走一些彎路，較有系統的學習金融投資知識與交易智慧，學會對投資項目進行風險控制，保護自己手中得來不易的財富，本書沒有稀奇古怪的創新觀點，但系統性的將金融知識整合到一本書之中，把較前沿的金融知識普及化。 當你想投資一個金融投資項目並願意承擔一定的風險，你是否了解最大損失可能？有什麼投資工具可以應用？有什麼交易策略可以進行風險控制？這就是本書的核心價值所在。 【本書五大核心價值】 ★閱讀本書後你會知道 －貨幣其實有什麼價值支持 －金融市場的大週期 －驅動長期股票上升的因素 －拆解股市盈利與估值上升動能
★建立風險意識 －為何越賭越窮，越窮越賭 －投資者獲利後不久往往陷入虧損漩渦 －歷史上重大的投機失誤 －警剔市場閃崩事件 －建立金融投資的風險意識 －了解各種投資工具的陷阱 －如何事前把最大損失進行鎖定 ★了解歷史上的投機泡沫 －1987閃崩股災 －1997亞洲金融危機 －2008年國際金融危機 ★能夠解讀金融資訊 －債券孳息曲線的衰退警號 －從引伸波動率的解讀風險 －外匯市場的遠期啟示 ★思考房地產與投資 －日本的地產崩潰歷史 －購買力與金融槓桿 －人口增長與地價 －負資產的警惕
強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用
為了解決vix指數k線圖 的問題，作者高博華 這樣論述：
人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦
遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並
以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材
料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔
股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指
數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。