比特幣股市的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列推薦必買和特價產品懶人包

熱手效應

為了解決比特幣股市的問題，作者 這樣論述：

瘟疫竟然成就了一代戲劇文豪莎士比亞？   巴菲特的投資秘訣竟是“被動”？   又是什麼力量促使斯蒂芬·庫裡成為NBA歷史三分王？      當一位籃球運動員手感超絕，接連進球，我們會說“他的手熱了！熱得發燙！”並相信他的下一投也更可能投中，這就是“熱手效應”——在1985年初次研究它的論文中，它被定義為一種認知錯誤。   然而，事實並非如此。   在接下來的幾十年裡，這一撲朔迷離的議題吸引了無數心理學家、經濟學家和統計學家的加入。他們試圖從各個角度論證，“熱手”的確存在，並探究連勝的秘密。   “手氣”究竟是人類的一種認知錯誤，還是一種如天賦、機遇、運氣一般的存在？在《華爾

街日報》記者本·科恩的新書《熱手效應》中，你將讀到斯蒂芬·庫裡如何成為NBA歷史三分王，瘟疫如何幫助莎士比亞成為一代戲劇文豪，拒絕比爾·蓋茨的馬克·特梅爾成為一代遊戲天才，音樂公司為了向使用者澄清歌曲播放的“隨機性”煞費苦心，巴菲特的投資秘訣竟是“被動”，凡·高的畫作如何被視為贗品又如何驗明正身……   本書不僅僅涉及體育和經濟學，還涉及藝術、電影、股市、心理學等各個領域，本·科恩通過一個個真實發生的小故事說明，人類的每一次事件是如何受到“手氣”的深刻影響的。

比特幣股市進入發燒排行的影片

運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策

為了解決比特幣股市的問題，作者尤茜 這樣論述：

在投資國際化的環境下，有許多商品可供選擇，新興國家的逐漸發展以及ETF分散投資標的之特性，新興市場ETF為有潛力的市場。本文以Vanguard VWO、SPDR EWX 及 iShare FM之前一日收盤價為研究對象，研究期間為2012年10月1日至2021年10月1日，資料來源為 Yahoo Finance 資料庫，運用類神經網路搭配技術指標與專家訊號進行對比，應用R-Studio軟體進行分析，使用技術指標包含移動平均線(MA)、隨機指標(KD)、相對強弱指標(RSI)、趨向指標(DMI)、風險值(VaR)等不同短中長期之技術指標以建立買賣策略。為求模型適合之參數而進行靈敏度分析，其神經元

與隱藏層數以一個隱藏層6個神經元有較高準確度與較低總誤差、學習速率增加其準確度有下降的趨勢、賣點的誤差值不適合設為0.005且以logistic為適合的活化函數 ; 實驗結果為其三檔新興市場ETF的VWO以及FM有模擬出較適合之倒傳遞類神經模型，其預測報酬分別為309%及229%，有超過專家報酬402%與418%的一半 ; 在17項變數重要度的分析結果中，以過程中皆呈現正面影響為重要之指標，其買賣點共同顯示成交量為重要的指標，而個別適合的技術指標以買點為RSI6、RSI24、DMI14，賣點為MA60、KD是重要的技術指標參數。

股Morning：一日之計在於晨，股票新手靠這本

為了解決比特幣股市的問題，作者賈股文 這樣論述：

　　想學股票但不知道從何開始嗎？一句Good Morning，學習股票好Easy！   　　◎專為新手所寫，常見專有名詞到正確交易心態，從此擺脫韭菜命運！ 　　◎透過3個W，一次教會你如何看線圖、追籌碼、掌握財務狀況。 　　◎結合基礎觀念和心法養成，用最白話的語言傳達最實用的觀念。 　　◎從短線的投機到長線的投資，為股市新手們快速建立完整的架構。   　　年輕人投入股市尋求額外收益的比例大幅提高， 　　往往抱著賺錢的期待下單，但抱得失望的虧損出場！ 　　所以，學習基本的投資觀念不僅是為自己找尋開源的機會， 　　也是為自己資產的管理帶來一份保障。 　　此時，你需要一本帶你入門的股市聖經！  

　　本書為股市新手提供一個有架構且可速成的學習內容， 　　包含常見的實務問題與觀念與心態建立， 　　以及最重要的三大分析：技術分析、籌碼分析與基本分析， 　　沒有深奧的理論只有用得到的實務， 　　讓讀者們能迅速具備對股票獨立分析判斷的能力。   本書特色   　　‧學習3大主題　向股市小白說Bye Bye 　　‧讀懂專有名詞　掌握遊戲規則 　　‧掌握3個W　獲利自然到手 　　‧扭轉必敗人性　成為少數贏家   誠摯推薦   　　前東森財經台記者　Janie 徐世珍

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決比特幣股市的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。