指數移動平均的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列特價商品、必買資訊和推薦清單

24小時外匯煉金術(四版)

為了解決指數移動平均的問題，作者歐陽聖司 這樣論述：

　　作者長久旅居日本，2011年夏季回臺，感受到臺灣二高一低──「高房價、高物價、低薪資」的嚴重狀況。上班族若光靠固定薪水實在難以生活，所以決定將10年操作外匯的投資方法介紹給台灣的朋友們。   　　坊間有許多書籍談到「你不理財，財不理你」的觀念，然而對多數臺灣民衆來說，投資理財的可選性並不多，大部分都局限在臺股、基金與定存。全民運動的臺股投資常會落入一種人云亦云的求報名牌光景，分析師及研究員雖然會出報告提目標價，但實際內幕卻是缺乏中立性及玩數字遊戲，實在讓人難以信任。   　　外匯為一全球性市場，每日24小時都在世界各地進行交易，每秒的貨幣變動都與世界的政治經濟脈動有連結；由於牽涉範圍廣

至全球，少有人有機會得到內線消息來投機賺錢。在外匯交易平臺前人人平等，無關人種、學歷及身分，只要肯下功夫培養實力，確實可以賺到錢，且外匯交易門檻低，有2,000美元即可開始。   　　透過本書，各位朋友可以了解從外匯基礎知識到基本面與技術面分析，克服心魔並認識風險。期望此書提供各位一個新的資産運用方法，每個月爲自己加薪滿滿。   本書特色   　　外匯交易實戰專家不藏私傳授，深入淺出，面面俱到。 　　涵蓋全球外匯交易市場介紹、風險管理、 　　世界六大主力貨幣特徵、新興國家貨幣交易攻略， 　　總經基本面與指標線圖技術面分析技術、操盤心理建設等豐富內容。   真心推薦   　　赤井 厚雄 　　摩根

士丹利日本證券 董事總經理 　　日本早稻田大學綜合研究機構　客座教授   　　趙善強(Eddie Chiu) 　　Deloitte德勤中國 管理合夥人   　　黃勁堯 　　KPMG安侯企業管理顧問公司 副總經理

指數移動平均進入發燒排行的影片

結合數位影像處理與深度學習應用於印刷電路板瑕疵檢測

為了解決指數移動平均的問題，作者陳彥儒 這樣論述：

PCB主要利用金屬線路連接不同功能的積體電路及電子元件，讓電子訊號可以在不同元件之間流通，然而目前有些PCB的瑕疵難以用深度學習判別，這種瑕疵稱為完美瑕疵，需要將PCB原始的線路設計與PCB影像比對，才能看出缺陷，此外，因應電子產品的需求，印刷電路板的線路設計也變的變化多端，導致有些線路設計可能會難以得到大量檢測資料，並且標註影像也需要花費大量時間成本，因此本研究將建構一套的自動光學(AOI)檢測印刷電路板表面瑕疵，以減少標註時間並提升檢測PCB缺陷的準確性。本研究將使用數位影像處理、影像分類、半監督式物件偵測，透過不同的組合來檢測PCB瑕疵。影像分類是使用EfficientNet-B0，而

半監督式物件偵測是以one stage的YOLOv5為框架進行修改，對少量有標籤資料進行訓練，並對大量無標籤圖像提供準確的預測。最後得出先使用影像分類(有資料平衡)過濾瑕疵，剩下未判瑕疵的影像再使用半監督式物件偵測預測，其流程效果最佳，Overkill為8.544%，Underkill為0.559%，Total Loss為14.13%。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決指數移動平均的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

資產定價選股策略分析

為了解決指數移動平均的問題，作者張右仕 這樣論述：

摘要過去學者提出許多解釋股價報酬率的因子，其中有部份研究轉向加入行為面的因子、投資決策與獲利能力因子，以公司治理與決策的角度，完善了資產定價領域。因此本文在驗證以投資與獲利能力進行選股策略之優越性。本文投資機會以Tobin’s Q與重置成本來表示，而獲利能力以ROE(B)－常續利益、投資比率、營收成長率、ROA(A)稅後息前與每股淨值(A)代表之。研究結果發現年報酬率最低是出現在2011年以每股淨值(A)選股策略上，年報酬率為-34.05%。投資組合皆有擊敗定存的能力，尤其以ROE 選股方式，更可以獲得平均年報酬為33.24%，而且，不論用何種選股策略，年度平均報酬率最低為9.14%，最高為

33.24%，這說明這7種策略有一定的獲利性。但使用Tobin’s Q與ROA(A)稅後息前這兩項指標來選股，獲勝機率較低。在7種選股策略中，Tobin’s Q選股策略在新疫情嚴重的2020年與2021年，這兩個年度報酬率有著相當優異的報酬率，分別為73.86%與 63.41%，遠比其他選股策略的績效要好。而在2011年的市況中，不管使用何種指標選股，投資績效相當不理想。關鍵字：投資機會、獲利能力、Tobin’s Q