個股期貨的問題，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

寫給散戶的18堂實務課：股票投資與實務操作

為了解決個股期貨的問題，作者鄭廳宜 這樣論述：

本書特色   　　♦厚實基本功 　　作者長期觀察書局暢銷書區，往往所談的只是投資理財中的片段，小者最簡單的技術分析，大者談論外匯與總體經濟。經深思熟慮規劃多年後，決定出版一本與市場上有所區隔且少見的工具書。這本工具書是作者多年在各大學與社區大學多年講授股票操作的重要心血結晶，讓現在與潛在的投資人們看完該工具書後，強化自身的基本功，再經過實際的交易經驗與歷練，從中檢討精進，最後找出最適切自己的操作模式。   　　♦快速解析財報 　　本書解決未曾學過會計學的投資人長期對財務報表分析的恐懼。因為一般散戶投資人不見得人人都有會計與財經的背景，所以作者在本書第十二章中，教授投資人能在最短時間內有效率

地掌握一家公司的財務狀況，並清楚分析各項財務報表中的每一個環節。   　　♦無風險套利   　　本書中亦談到有錢人在做的事情，簡言之，有錢人會擔心錢變不見，但卻一點也不擔心賺錢賺得少。投資人要如何學會跟有錢人做一樣的事？在本書中，將提及一般投資人可以利用各種投資商品的特性，達到逼近無風險套利的方法，若投資人學會此方法，一年能穩穩賺個 5～10%，絕對不是夢！

個股期貨進入發燒排行的影片

投資人注意力與價格發現-以ETF 為例

為了解決個股期貨的問題，作者蔡己生 這樣論述：

本研究分別以台灣50、寶滬深、FB上証與FH滬深四檔指數的日資料報酬率為樣本，檢視投資人注意力是否會影響期貨與現貨的價格發現能力之探討。另外，投資人注意力變數則採用Google trend (Search Volume Index, SVI)。 根據實證結果，ADF單根檢定得知現貨價格及期貨價格皆為非定態的序列，但調整後搜尋量指數(Adjusted Search Volume Index, ASVI)為一定態序列。再經由ADF單根檢定得知現貨報酬率(SPR)、期貨報酬率(FPR)為定態序列，因此改以SPR、FPR及ASVI為本研究之探討變數。再來，由VAR模型發現，台灣50傳遞訊息

能力相較FB上証、FH滬深及寶滬深快速且伴隨著ASVI越大，對於FB上証、台灣50 在價格發現上較明顯的。第三，由因果關係檢定結果得知，台灣50相較於FB上証、寶滬深及FH滬深來說，FPR對SPR的預測無統計關聯，而SPR對FPR的預測亦無統計關聯。其他三者FPR對SPR的預測有統計關聯。最後，以預測誤差變異數分解得知，台灣50相較於FB上証、寶滬深及FH滬深來說，FPR對SPR反應較為緩慢且解釋能力不足。

最後的贏家

為了解決個股期貨的問題，作者黃正傳 這樣論述：

　　「可憐無定河邊骨，猶是春閨夢裡人」。   　　投資之路縱使有再高明精妙的投資策略，若是忽略了這個關鍵，等待著的將不是天堂，而是地獄。 　　規模只是其中一個因素，重要的是量力而為，實力在哪裡，就只能從那個地方出擊。   　　有實力可以降低防守出重拳，因為即使受傷也撐得住，但是將頭臉都讓人家打，那就受不了了。…創業維艱，守成更是不易呀！   　　承認失敗也是一種策略，項羽如果不在烏江邊自刎，東渡重整，天下未必就是劉家的。 　　即使不能再爭天下，偏安一方也未嘗不可，劉邦不就棄關中入蜀，否則哪裡有後來的漢家天下呢？   　　本書中所提及的投資策略大多

數是筆者親身操作的經歷，少部份是第二手的見聞。透過10篇故事串聯，讀者可以從中一窺衍生性金融商品為何被稱為高風險投資工具，有多少人在浪潮中逐波興起或泡沫化而身家蕩然無存，甚至賠進寶貴的生命。   　　衍生性金融商品是高風險的投資工具，當初被設計出來的主要目的是為了避險，為了達成此一目的，就一定有相對承擔風險的一方。按照財務管理的原理，應該要有承擔風險能力的人，才可以做為避險方的相對交易人，也就是承擔風險的人。   　　書中的主角們，有高資產族、也有一般小資上班族，承擔風險的能力大不同，若又不自量力，隨時就血本無歸，面臨滅頂之災。   　　金融投資史上血跡斑斑。多數人僅見

成功者的輝煌，卻不知這些叱吒風雲的人物鮮有善終。 　　把風險放在心上的意思就是：千萬不要玩大，最後能夠活下來的就是贏家，時間才是你最好的朋友。 　　與魔鬼共舞者，最後只有被魔鬼牽著走的份。

應用深度學習建構投資策略-以元大台灣50個股期貨為例

為了解決個股期貨的問題，作者陳銘宏 這樣論述：

股價資料通常為非線性的時間序列，因此準確預測股價一直是專家學者們的目標，鮮少有研究著墨於訓練模型是否能對未知資料進行有效預測。故本研究目的以深度學習模型預測元大台灣50(0050)之淨值，且將預測結果建構實務投資策略，以驗證長短期記憶神經網路(Long Short-Term Memory，簡稱LSTM)對於股價漲跌幅預測之成效，並探討所建構之模型對於不同標的之泛化性(Generalization)。實驗結果顯示，LSTM模型對於所挑選之54檔標的隔日漲跌幅度皆能有效預測，其預測結果所組成之元大台灣50隔日淨值與實際淨值相比，平均誤差為1.08%、標準差為1.07%及RMSE為1.35。最後本

研究運用所預測之結果建構投資策略，採用元大台灣50個股期貨進行當沖順勢交易策略，結果顯示績效獲得305.7%之報酬，代表LSTM模型之預測結果，確實能實際運用於交易策略。