交易策略的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

期貨與選擇權：金融創新個案(2版)

為了解決交易策略的問題，作者陳威光 這樣論述：

　　一、淺顯易讀 　　作者積 30 年的教學經驗，以口語方式撰寫本書，避免繁複的數學，使初學 者能很快地進入期貨與選擇權領域，並吸收其精華。同時，本書儘量舉本土選擇 權、期貨及結構型商品為例，使讀者能透過實際商品而更加了解課程內容。 　　二、內容豐富 　　本書內容豐富，包括大部分期貨與選擇的相關子題，包括，衍生性商品介 紹、選擇權的價格、買權賣權等價關係、B-S 定價公式、波動度指數 VIX、選擇權 交易策略、股價指數選擇權及外匯選擇權、期貨定價、期貨交易策略、價指數期 貨、外匯期貨、利率期貨、台灣期貨市場等。另外還包括遠期契約、交換契約、 蒙地卡羅模擬及二項式定價法等 　　三、金融創

新個案 　　本書第 19 章選取 10 個常見的金融創新商品，並探討產品推出的背景、對發行者及投資者的好處及風險、產品損益報酬圖形、商品拆解及評價等，使學生能從產品了解理論的應用。產品包括 TRF、雙元外幣投資組合、保本型共同基金、槓桿型與反向型 ETF、牛熊證及展延型牛熊證、可轉換公司債、富邦 VIX ETF、安聯掩護性買權策略收益成長基金、指數投資證券 ETN 及股票連結債券 ELN。 　　四、測驗題 　　本書在每一章的習作加附測驗題，以幫助初學者釐清觀念，也可作為任課老師考題之用。 　　五、評價軟體 　　本書附「選擇權評價及交易策略軟體」，藉著此軟體讀者可以很快地求出認購權證、股票選

擇權、指數選擇權、外匯選擇權、期貨選擇權之價格，以及隱含波幅、delta、gamma、vega、theta、rho 等避險參數。另外也可以利用二項式評價法及蒙地卡羅模擬法求出選擇權價格。 　　六、交易策略繪圖 　　本書所附的軟體，包括各種選擇權交易策略的損益繪圖，讀者可以藉由此功能，熟悉選擇權的各種交易策略及其損益圖形。  

交易策略進入發燒排行的影片

移動平均線搭配馬丁停損利策略之績效研究

為了解決交易策略的問題，作者嚴楦鈞 這樣論述：

智能自動交易系統，透過自定義的交易策略代替投資者在市場進行交易，在整個交易操作期間投資者無須介入交易，排除投資者情緒影響的交易操作，更能嚴守交易紀律，驗證單純以技術分析取得的績效成果。本研究針對使用技術指標-移動平均線為進場訊號，配合止盈與止損輔助做為出場方針，將其績效做為基本對照組，再與添加馬丁格爾做為進場資金的策略進行對比績效之差異。經研究結果發現添加馬丁格爾策略做為進場資金的投入後，有利提升獲利之穩定性，並降低面臨的虧損風險。

期貨與選擇權：衍生性金融商品(三版)

為了解決交易策略的問題，作者金鐵英,金鐵珊 這樣論述：

　　本書的寫作目的，是定位在為私立大學及科技大學，提供良好的上課教材。本書具有下列特色：   　　一、台灣的市場，台灣的商品 　　目前市面上的原文教科書以美國市場為主。而美國的市場與商品，跟台灣的市場與商品差別很大！這對於台灣大學生和財金從業人員來說，學習起來就會產生障礙，使用起來就無法學以致用。台灣的經濟社會已經今非昔比，應該有能力、有自信走出自己的康莊大道。本書以台灣的市場，台灣的商品為主體。雖然台灣的金融環境目前還比不上美國，但只要我們願意一起正視，一起面對，一起解決，台灣的財金環境一定會卓然有成，成為世界的模範生。   　　二、長話短說，去蕪存菁 　　目前市面上教科書長篇大論，長達

六、七百頁者。這樣會造成ㄧ個學期教不完，以及同學買書的沉重負擔。事情是可以比較簡單的。本書擷取精華再三過濾，每個章節長話短說以求去蕪存菁。本書是希望達到，以最平價的方式用有效率的方法，來傳播學術知識的目的。   　　三、麻雀雖小，五臟俱全 　　本書本文雖然只有五百餘頁，但是麻雀雖小五臟俱全。台灣衍生性商品的工具包括：期貨、選擇權與交換。標的物包括：利率、匯率與股票。這些內容全部都被涵蓋在內，包括深度的理論與實務。同學們必須擁有中等的數學能力，加上良好的學習態度，才能夠融會貫通。   　　四、新資訊，新觀念，新方法 　　本書嶄新內容包括：說明2022年台灣上市的衍生物、彙整出股價指數的計算方法、

提出新的匯率計算觀念、提出新的債券期貨CF計算方法、提出除權除息保護的觀念、彙整出商品適用的除權除息保護機制、提出賣權提早執行的原因、求出賣權提早執行價格的方法、求出新的美式選擇權平價準則、求出新的利率交換評價公式、求出新的換匯換利評價公式、以及搭配最新全真測驗題庫。

應用Q學習實現智慧交易代理人機制-以加密貨幣市場為例

為了解決交易策略的問題，作者江宇祥 這樣論述：

程式交易是根據事先定義的交易策略進行自動交易，然而，有學者指出事先定義交易策略的程式交易並不能對所有加密貨幣都產生獲利空間；而是要因應當前貨幣價格的變動趨勢來產生最適合的交易策略並產生獲利。因此，本研究將應用強化式學習之Q學習方法來建構智慧交易代理人，讓其能因應當前貨幣價格的變動趨勢來產生最適合的交易策略。再者，本研究也發現智慧代理人建構最適合交易策略的效能高低，是在於狀態(State)的描述，因此本研究也將提出狀態描述的方法並運用於加密貨幣市場中。本研究將使用6種加密貨幣，分別為BTC、ETH、VET、ADA、TRX和XRP，其中，BTC和ETH設定為上升趨勢，VET和ADA設定為盤整趨勢

，TRX和XRP設定為下降趨勢。另外，本研究也將6種加密貨幣區分成3個時間區間，分別為5分鐘、15分鐘跟1小時，最後使用強化式學習之Q學習進行回測。實證結果顯示，在上升趨勢中，ETH在1小時區間內的年化報酬為725.48%，而在盤整趨勢中，VET在1小時區間內的年化報酬為-14.95%，最後在下降趨勢中，XRP在1小時區間內的年化報酬為-3.7%。若與買入並持有的策略進行比較，本研究發現不管是上升、盤整和下降趨勢，在1小時區間內，6種加密貨幣的年化報酬都會比買入並持有策略的年化報酬還要來得更好。