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證券市場分析的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦專家Dickson寫的 毒捨離 和楊朝軍（主編）的 證券投資分析（第4版）都 可以從中找到所需的評價。
另外網站[Day 5] 站在巨人的肩膀上- 回顧股票市場交易論文 - iT 邦幫忙也說明：一般來說，人工智能被應用於金融的三個不同領域：投資最佳化，股市預測，以及市場情緒分析。儘管每個領域都有差異和特殊性，但一些作品提出了不同領域的技術組合。
這兩本書分別來自白卷出版社 和漢語大詞典所出版 。
嶺東科技大學 資訊管理系碩士班 萬絢所指導 李幸航的 以灰關聯和亂度基礎分類法建構半導體產業之投資模型與比較巴菲特投資之實證 （2019），提出證券市場分析關鍵因素是什麼，來自於灰關聯、亂度基礎分類法、半導體類股、投資組合。
而第二篇論文國立中央大學 資訊管理學系 陳以錚所指導 蔡子涵的 A DQN-Based Reinforcement Learning Model for Neural Network Architecture Search （2018），提出因為有 機器學習、神經網路、強化學習、神經網路架構的重點而找出了 證券市場分析的解答。
最後網站市場分析 - 投資教學| 九哥話則補充：股票指數會不會受到這幾星期技術分析所見的風險所影響？ Published on Sep 30, 2018. 蘋果AAPL下跌將會推冧美國股市？ 之前有九哥話#10 - FAANG股票有泡沫化危險嗎？
毒捨離
為了解決證券市場分析 的問題，作者專家Dickson 這樣論述：
你發現家中有些物件， 總是令你想起仇人、舊情人， 甚至現任愛侶， 從而產生不安、憂鬱、憤怒， 或是莫名奇妙的情緒反應？ 毒捨離收納專家給你的建議是︰「丟！」 本書輯錄全宇宙首位（最後一位）毒捨離專家 二十個關於毒捨離的諮詢個案及部分訪問， 引導大家迎接無毒物的幸福新生活。
證券市場分析進入發燒排行的影片
波浪理論是證券技術分析的主要理論之一，由美國經濟學家艾略特（Ralph Nelson Elliott）提出。一些交易員用以分析金融市場周期，預測市場趨勢。
波浪理論三鐵律：
浪2不可能完全回撤浪1
浪3不可能是驅動浪中最短一浪
浪4的低點不能與浪1頂點重疊
🤵🏼林成蔭簡介🌱
台灣證券分析師、萬寶投顧基金事業處執行副總、新光投信協理、組合基金經理人、政府四大基金代操經理人、各大企業與政府機關講師、《財子學堂》創辦人及專欄作家。著作：股海樂活、遨遊股海、搞定海外投資的8堂課。
以灰關聯和亂度基礎分類法建構半導體產業之投資模型與比較巴菲特投資之實證
為了解決證券市場分析 的問題，作者李幸航 這樣論述：
半導體產業對於各種高科技產業的景氣趨勢，向來有領先指標的作用。因此，本研究將以半導體類股為例，以技術分析為本，對其股票及走勢來進行預測分析。巴菲特投資股票的眼光獨到又奇特，信奉所謂「價值投資法」，投資哪種產業的股票該產業就會走紅，因此巴菲特被眾多投資人尊稱為「股神」。本研究著眼於灰關聯為資料前處理，將要分析的資料輸入至此方法中，分析後可以得到合理的灰關聯度數值，並以亂度基礎分類法分析其財務屬性的重要性。本研究中以巴菲特的投資規則進行比較，也將選股結果和巴菲特選股進行比較，能找出在投報率及選股正確性的整體評估。
證券投資分析（第4版）
為了解決證券市場分析 的問題，作者楊朝軍（主編） 這樣論述：
隨著世界金融市場日新月異的變化，以及中國金融市場近些年突飛猛進的發展，證券投資分析的相關內容也在不斷變化和充實。本書首先從宏觀上對金融市場與投資環境作了簡單介紹；然後，將視角收縮到證券市場，分析了證券產品與證券市場等相關的基礎概念；其次重點介紹了證券投資分析理論，不僅涉及傳統投資理論，如基本分析（包括宏觀經濟金融分析、行業分析和公司估值）和技術分析，而且涵蓋現代金融投資理論，如現代資產組合理論（MPT）、資本資產定價模型（CAPM）、套利定價模型（APT）和有效市場假說（EMH）等；最後，介紹了債券和衍生產品以及如何評估投資結果。本書以培養證券投資人才為目標，授課對象為高等院校金融投資相關專業
的本科生與研究生。楊朝軍，上海交通大學安泰經濟與管理學院金融學教授、博士生導師，證券金融研究所所長；1989年2月率先在全國高校中開授「證券投資分析」教程，至今已近三十年。兼任上海市政府金融咨詢專家、上海證券交易所兼職高級研究員、「上海交通大學教育發展基金會」金融投資顧問，並受聘為多家公司高級經濟顧問/獨立董事，曾獲「1995渣打銀行榮譽研究員」稱號。在金融投資領域，已發表文章一百二十多篇；承接主持國家級科研項目八項，省部級科研項目十多項，企事業單位咨詢項目三十多項；目前為國家社科基金重大項目「產業升級背景下優化發展中國多層次資本市場體系問題研究」首席專家。主要著作有：《香港證券市場縱橫》《決
勝華爾街》《現代公司金融學》《中國股市投資新主題》《金融投資風格與策略》等。
A DQN-Based Reinforcement Learning Model for Neural Network Architecture Search
為了解決證券市場分析 的問題，作者蔡子涵 這樣論述：
機器學習算法是一類從數據中自動分析獲得規律，並利用規律對未知數據進行預測的算法。機器學習已廣泛應用於數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特徵識別、搜尋引擎、醫學診斷、檢測信用卡欺詐、證券市場分析等等，網路時代來臨時帶動了數據量的的成長，但當在設計神經網路時針對某一項資料集設計一個神經網絡架構需要專業的知識、時間以及電算資源。每一個神經網路都是通過專家許多專業知識還有一次又一次的仔細的實驗或是從少數現有的優秀神經網絡更改其架構而來。為了加速建構神經網路的建構，我們建構了一套系統HILL-CLIMBING MODEL；這是一種基於強化學習的建模算法，可以給定強化學習中學習任務自動生成表現優異
的神經網路架構。使用強化學習的訓練並搭配使用Epsilon貪婪的探索策略和經驗回放的DQN讓強化學習經由這些經驗與策略生成表現優異的神經網路。強化學習搭配貪婪式的探索加強了架構的可能性，並經由迭代地發現具有改進的學習任務的設計。即使在圖像分類基準測試中，強化學習的網絡也可以像設計的現有網絡那樣做得一樣好，而且效率更高。