股票量的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列必買單品、推薦清單和精選懶人包

股票量化交易的7個策略

為了解決股票量的問題，作者（美）拉里·康納斯 這樣論述：

正如巴菲特的投資哲學“在別人貪婪時恐懼，在別人恐懼時貪婪”，遵循這一點，巴菲特創造了金融市場中的投資傳奇。本書作者依據巴菲特的這句投資哲學，將行為金融學與量化策略相結合。 專業的交易者知道，當資金經理、投資者和交易員恐慌時，最da的交易優勢就會出現，他們往往在極端水準時才拋售證券，但在他們重新賣出之後，強勢資金（專業資金）進入市場並使價格走高。 這種行為為知道何時購買的專業人士創造了巨大的交易機會。這種相同的行為幾十年來一次又一次地發生，並且可能在未來幾年內這樣做，因為投資者“貪婪和恐懼”的投資行為永遠不會改變！ 為什麼專業的投資者知道這麼多恐慌的拋售之後，市場最終會

逆轉？ 傳奇的市場策略師兼技術人員湯姆德馬克曾表示，真正的市場底部不會發生，因為買家會同時回到市場或股票市場。它們的出現是因為銷售減少或停止了。我們同意湯姆的意見，因為我們從統計上看到這一點，你也會這樣。現在，有史以來第一次，作者在新書“股票量化交易的7個策略”中，利用行為研究與量化策略將幫助投資者： ●精確識別資金經理、投資者和交易員何時恐懼和恐慌。當它們存在時，尋找這些大量量化的交易機會。 ●結構化、紀律嚴明的基礎上進入和退出這些高概率機會的準確時間，以利用這些恐懼驅動的股票和ETF錯誤定價。 ●找到結構化、可重複的提高交易回報的方法。  

股票量進入發燒排行的影片

以星狀生成對抗網路(STARGAN)解決股票量價聚合關係預測股票價值之研究:兼論以實驗計畫法調整超參數

為了解決股票量的問題，作者詹宗霖 這樣論述：

股票市場中量與價具有聚合（joint）作用，但傳統之統計數值分析模型無法直接同時考慮兩者關係，僅能將其分開處理。本研究利用星狀生成對抗網路(Star GAN)多面向轉換的優點將證券的量價關係做結合，能夠建立模擬證券市場狀況的創新模型。我們繼續將Star GAN輸出的隱含量價之資料輸入常用於預測的LSTM模型預測未來1天或5天的交易量與價資料，達到股價預測之目的。在深度學中，超參數是一個難於解決之問題，我們採用田口實驗計畫法來確定最佳之超參數。實驗結果發現，使用25天的交易量與交易價資料當作輸入，預測1天後的股票資料效果最佳，在預測單一股票時誤差大約會在0.5~0.9%之間，而在預測多家公司股

票時誤差會在0.4~0.6%之間。一般數值分析與機器學習方法，對於進行動態短預測有困難，本研究結合系統工程之動態系統來解決此一問題。實驗結果發現結合動態系統在單股預測之準確性(Accuracy)會有所提升，但在多股預測不會有明顯的提升，最重要的是會對預測精確性(Precision)明顯提升。整體而言，本研究運用Star GAN多面向轉換特性可以成功的處理證券量價關係以提升預測的準確性，並利用動態系統提升短期預測之準確率。

Python股票量化交易從入門到實踐

為了解決股票量的問題，作者袁霄 這樣論述：

量化交易是一種新興的系統化的金融投資方法，它是以電腦強大的運算能力為基礎，運用資料建模、統計學分析、程式設計等工具從歷史資料中得到良好的交易策略，是電腦科學在金融領域的具體應用。Python語言憑藉其簡潔、高效的特性，以及其在大資料分析方面的強大性能，在量化交易領域得到了良好的應用。 本書以 A 股市場為交易標的物，引導讀者從理解量化交易開始，逐步掌握行情資料的獲取和管理、技術指標的視覺化，並在熟練程式設計的基礎上，構建出個性化的交易策略體系。 本書適合對股票的量化交易感興趣的讀者閱讀，通過閱讀本書，讀者不僅能夠瞭解 Python 資料分析和資料視覺化的核心技能，更能夠

將 Python 作為常用工具，為股票技術指標分析和量化交易提供助力。

以星狀生成對抗網路結合系統工程與小波轉換學習動態時序性股票價量動態關係之股價預測

為了解決股票量的問題，作者李祈寬 這樣論述：

本研究以星狀生成對抗網路將證券的量價關係進行深度學習訓練，並結合系統工程中的系統動態學，建立模擬證券市場的預測模型。運用星狀生成對抗網路多面向轉換特性可以成功的處理證券量價關係以提升預測的準確性。本研究將輸出的量價資料輸入時序性神經網路GRU預測模型，預測未來一交易日或五交易日的成交量與成交價資料，達到股價預測之目的。在深度學習中，參數的選擇採用田口實驗計畫法來選出最佳的參數組合，能大幅降低實驗次數與時間成本。本研究以小波轉換將時間域之資料轉換為頻率域之資料，並發現股票市場中的高頻與低頻之訊號。本研究以深度學習模型，拓展至時間域與頻率域之轉換，並成功找出兩者之間的轉換關係。