過往股價查詢的問題，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

千萬富翁致富學問

為了解決過往股價查詢的問題，作者龔成 這樣論述：

　　致富教練龔成投資有道，由普通打工仔成為80後千萬富翁，多年來吸引無數粉絲追隨他的致富心得。本書整理具代表性的152封粉絲來信及他的回應，有投資初哥、迷惘打工仔、專業人士、退休人士、債台高築人士，甚至中學生，希望龔成為其指點迷津。   　　龔成此書由投資入門到理財規劃均有講解，涉及股票、物業、基金、保險產品等，這些粉絲面對的財務憂慮，不難在我們身上看到。   　　龔成於回信中一再強調價值投資的王道，每一封來信有如一堂理財課，讓讀者明白致富的核心理念。   　　致富入門︰龔成分享怎樣有效儲蓄，而且怎樣持之以恆，如何保持一團火追尋理想及財務自由。   　　投資技巧︰儲蓄略有所成，就要學習如何

以小資產追求大資產。你擔心買入蝕差價的股票、擔心股災到來，或買了劣質股票不知怎辦？龔成教你應對方法，拆解迷思。   　　股票分析︰粉絲提供的股票組合，質素良莠不齊，保留哪些好股票，斷捨離哪些劣質股？龔成逐一分析。

過往股價查詢進入發燒排行的影片

以財務及公司治理面向探討台灣半導體產業危機診斷之實證分析

為了解決過往股價查詢的問題，作者莊嘉慧 這樣論述：

台灣半導體產業位居國際供應鏈核心，亦是國內重點產業，為此建構一套適用於我國半導體產業的危機診斷模型。不同於過去研究學者採用全產業上市、上櫃公司之財務面向進行企業危機診斷，本研究除了獨立探討半導體產業，也整合企業內部因素和總體環境變化對企業發生危機風險的影響，相較過往研究考量的面向更具體完善，並能提供給企業經營者、投資大眾、銀行、債權人等市場參與者做為衡量半導體產業之上市、上櫃公司體質的重要參考指標，及早觀察和預防發生危機風險的可能性。 本研究以2005年至2018年做為研究樣本，以邏輯斯迴歸模型探討半導體產業上市、上櫃公司的危機診斷模型，研究共分為兩大部分：第一部份各別建立財務指標面向

、公司治理面向、整合財務指標和公司治理面向模型，探討影響企業發生危機風險的關鍵變數；第二部份再加入總體面向和系統性風險，並以邊際效果方式分析在次貸金融風暴影響下，變數對公司發生危機風險影響的差異。 實證研究結果發現，在第一部份考量企業內部因素的財務指標和公司治理面向之公司危機診斷模型中「總資產週轉率」、「現金流量比率」、「ROA」、「董監事持股比率」、「大股東持股比率」、「轉投資佔資產比率」為顯著影響因素；第二部份總體面向的「GDP成長率」、「CPI成長率」為顯著影響因素，另外在次貸金融風暴發生時，「ROA」、「現金流量比率」、「董監事持股比率」、「CPI成長率」的邊際效果對企業產生危機

風險作用的影響力有明顯的效果。特別是「CPI成長率」和「ROA」不論是否發生次貸金融風暴，對企業危機風險的發生皆有特別顯著的作用力。顯示在總體環境下穩定物價水準，適度提升溫和通膨有助提供企業穩定經營的市場，而企業本身保有體質穩健的獲利能力，不論系統性風險是否發生，皆能顯著有效的降低企業發生危機風險的影響。

消失中的銀行：坐辦公室?穩定?金飯碗?這種銀行會消失。 今後你怎麼存錢、貸款、理財?金融會變成什麼「服務業」?

為了解決過往股價查詢的問題，作者浪川攻 這樣論述：

　　微軟創辦人比爾‧蓋茲早在1994年就預言： 　　「金融始終是必要的，但現存的銀行型態將會消失！」 　　 　　開在11樓的銀行，你去過嗎？ 　　不用填單子、印章不蓋在紙上，也沒有櫃員和辦事員， 　　分行經理親自拿一個平板，從一般借貸、保險規畫，到資產配置，全幫你搞定。 　　這就是我們即將迎來的新金融服務時代， 　　那傳統銀行與櫃員呢？正如比爾．蓋茲在1994年的預言，銀行正在消失……。. 　　根據人力銀行調查顯示，商科文科畢業生最想投入的產業中， 　　銀行的排名總是名列前茅，最大理由就是「坐辦公室，穩定與金飯碗」。 　　但日本三大銀行之一的瑞穗銀行，預計要在2026年前縮減19,0

00人。 　　裁員比例高達23.7%，這代表，每5人至少有1人要被解雇。 　　以前的銀行是大到不能倒，現在是不裁就會倒。 　　當銀行不見了，以後你上哪兒存錢、貸款、理財？ 　　本書是日本財經記者浪川攻走訪日本、美國和英國銀行的第一手觀察。 　　告訴你，誰才是人工智慧無法取代的行員。未來的銀行又是何種模樣。 　　◎銀行業紛紛、悄悄裁員逼退──鐵飯碗的神話瓦解 　　銀行的主要收入，就是存款利率與貸款利率的「存貸利差」 　　偏偏貸款利率這麼低，銀行獲利結構大幅惡化， 　　當銀行股的股價淨值比長年低於1時，誰還要買銀行股？ 　　◎驟變的銀行員人生──刪減人力、轉換配置的背後 　　如果你問行員的

職涯夢想，多數人都會回答「當上分行經理」， 　　但要坐上這個位子，差不多要50歲，偏偏現在分行縮編，沒那麼多的經理缺了， 　　這些在銀行業奮鬥一生，目前人數占最多的50歲員工該怎麼辦？ 　　多半被「轉調」其他子公司，例如信用卡，但其中暗藏很多不為人知的人事陷阱。 　　◎金融業的本質到底是什麼？ 　　分行改革不能只是改裝潢，當網銀變成標準配備後，實體銀行靠什麼吸引顧客？ 　　總部設於美國密蘇里州的一家地方證券公司「恆達理財」的故事，最值得參考。 　　在一份全球顧客滿意度調查中，它的評分甚至比花旗、摩根士丹利和美林證券都高， 　　理由很簡單，他們做到了兩個字。（第四章會告訴你） 　　金融科技將

導致哪些職缺大增？ 　　行員就算掛著同樣職銜，但工作性質大變。     　　面對金融科技業者的逆襲，銀行業贏得了這場戰爭嗎？ 　　金融服務業將成為慢升遷、高流動的行業！喔，還有，低薪。 　　分行經理也將從一城之主變成前線（而且還得是）頂尖的業務。 　　銀行業更會從求職第一志願大幅滑落。 　　今後，誰是人工智慧無法取代的行員，這本書將讓你看見未來銀行模樣。 各界簡介 　　「JC趨勢財經觀點」粉專版主／Jay&Jenny 　　科技財經主播、主持人／朱楚文  

台指期貨不同時間軸之極短期交易研究

為了解決過往股價查詢的問題，作者陳郁旎 這樣論述：

　　近年來隨著預測工具的進步，許多研究指出機器學習被使用在金融方面能達到不錯的績效，常見像是預測股市走向，最佳投資時機預測，大盤訊號分析等等應用。現行方法像是利用時間序列去推測未來走向或是參考相關的文獻。基本分析或是技術分析因子來判斷。然而這些方法僅僅適用中長期即使短期也通常在一兩天的交易期間，這部分並不適用極短期的當沖投資者的交易行為模式，本文研究採用觀察數個回合期間的指數走勢，配合極短期即時進行交易的特徵，制定月結算的週期模式，配合定量研究法與決策樹的分類預測模型，在月結算的觀察期間內，抓取一至二十回合的極短期台股指數期貨做決策樹研究，然後做出不同參考週期的比較性分析。本研究有一些研究上

的貢獻，針對這樣短期當沖投資者的特性，像是解答了極短期的研究問題，不同於參考極短期過往資料，產生的預估正確率來說，確實有顯著的不同。本研究的另一項貢獻在於，針對不同的參考資料，尤其是短期回合的參考資料，例如與投資交易頻率相當的週期回合，以五分鐘與其他較為長期週期的比較來說，確實是產生更高的準確性。實驗結果表明，不同的參考週期，短期僅僅一回合的準確率約為75％，雖然這不是很高的預測準確率，但是卻明顯與較長週期，有很大的不同。該結果有證據力地表明，提供參考週期短期僅僅一回合，可使日間交易者創造更多的短期投資利潤。