美國那斯達克收盤的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列各種有用的問答集和懶人包

我為什麼敢大膽買進暴跌股，挑戰獲利300%：巴菲特心法完全實踐者的投資告白

為了解決美國那斯達克收盤的問題，作者張明華 這樣論述：

　　關鍵時刻，掌握投資關鍵， 　　你也能找到寧靜持股的力量！   　　股神巴菲特有句經典名言：「當別人恐懼時，你要貪婪。」然而面對股市狂瀉，又有多少人看準未來，在底部勇於進場？   　　2020年，一場疫情攪得全球陷入恐慌，華爾街如臨大敵，三大指數劇烈震盪，投資人紛紛出脫手中股票，現金為王。當股市於3月23日觸底後，作者張明華大膽做了進場決定。面對混沌不明的局勢，他和所有投資人一樣感到恐懼，但正因為能擁抱恐懼，更能理性判斷，勇於出手。   　　曾為世界五百大企業和華爾街各大投資銀行提供研究分析服務的張明華，擁有超過二十年專業金融背景，同時也是服膺巴菲特投資哲學的

超級實踐者。他認為要投資一個市場，必須對大環境有所了解，而追求財富自由，就要投資美股。   　　本書有他最全面、宏觀的美國觀察與整體社會經濟剖析，以及透過對巴菲特投資心法的深入研究，實際演練於美股的個案操作與心理應對，最後從美國股市的穩定性、體制面和生產力的來源，介紹美股的優勢。   　　如果你好奇為什麼只有美國的資本市場能造就巴菲特這樣的人物， 　　如果你也想和巴菲特一樣，在不斷變動的市場中找到寧靜持股的力量， 　　透過本書，你將找到解答！   本書特色   　　●透過宏觀視野，從社會經濟解構美股，看見漲跌背後的大局。 　　●運用縝密思維，從生活經驗

透視產業發展，發現公司成長未來性； 　　●秉持嚴謹態度，從數據與現狀分析公司體質，找出潛力黑馬股。 　　●巴菲特投資心法完全實際演練，買進價值成長公司。   強力推薦   　　美股市場是全世界最棒的獲利天堂……推薦大家閱讀這本書，從不同的投資邏輯中找到專屬於自己的投資哲學。──Jenny Wang（JC財經觀點版主）   　　追求投資聖杯，必須廣納資訊、去蕪存菁、摒除雜念，並且相信自己的邏輯，才有可能做出正確判斷。……推薦給所有想一窺危機入市策略的讀者，這部作品絕對值得先睹為快！──林宏璋（法國巴黎銀行財富管理部門執行副總裁）   　　透過本書，讀者可以知

道該如何分析產業結構、評估未來前景及判斷公司價值。……學習投資，讓自己擁有更多金融資產，才能替自己創造財富！──施雅棠（臉書粉絲團「美股夢想家」版主）   　　書中內容詳盡，帶著讀者洞悉疫情風暴之下的市場細節，讓人了解富貴險中求的過程，以及如何洞悉險境、並在關鍵時刻做出正確決定──資工心理人（理財部落客）

美國那斯達克收盤進入發燒排行的影片

強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用

為了解決美國那斯達克收盤的問題，作者高博華 這樣論述：

人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦

遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並

以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材

料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔

股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指

數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。

暗池：人工智慧如何顛覆股市生態

為了解決美國那斯達克收盤的問題，作者史考特‧派特森 這樣論述：

　　台股「逐筆交易」正式上路，你不能不知的他山之石！ 　　了解現今股市樣貌與運作內情，不容錯過的翔實紀錄， 　　讀者與紐約時報同聲讚道，寫得遠比麥可・路易士更出色！ 　　股市閃電崩跌，卻沒有人知道為什麼！？ 　　因為整個市場，如今已是個「大暗池」！ 　　►人類主掌的股市，暗藏什麼難以察覺的弊端？ 　　►交易大廳與證券交易員如何被電腦掃入歷史？ 　　行內人士討價還價完成交易後，才把價格公開讓大眾知道。 　　專業經紀人利用內線消息，搶在客戶委託單前交易。 　　交易員在桌前忙亂地聽取電話裡的股價，或在交易廳群起朝專業經紀人狂喊委託單。 　　交易現場所有人手忙腳亂地抄寫數字，交易過後產生數量驚

人的文件和垃圾。 　　資料錯誤百出或過於老舊，有時甚至只是毫無用處的雜訊…… 　　程式設計天才約書亞・列文痛恨華爾街的積習——內線消息、特殊買賣、有關係就沒關係、落伍而欠缺效率。遵奉「資訊想要自由」的他看著眼前的股市，已經預見一個所有資訊透過微處理機順暢流動的市場：委買與委賣單的報價公開透明，買賣雙方能輕易用電腦查價交易，交易價格變低、買賣效率提升，一般民眾不再被掌握所有資訊的無良行內人士宰割。 　　►電子交易取代人工交易，產生什麼新的不公？ 　　►由電腦程式自行判斷、行動，股市有何風險？ 　　列文起初隱身新興交易商幕後，為他們建立電子交易工具，多年後自己建立電腦化交易所「孤島」，逐步逼使

那斯達克等傳統法人居於下風，並成長為全球性的電子股票交易市場。然而這過程中，他想導正的市場也變了樣…… 　　電子交易取代人工交易無意間創造了能力更強大、更無形、更肆無忌憚的新中間人——高頻率交易者，他們鑽交易系統與法規的漏洞、彼此角力，有的把自家主機搬到主要交易所機器的隔壁，以便搶得先機；有的雖賺微小價差，但一天執行幾百萬筆交易，買進隨即賣出徒增股市動盪；有的讓合作對象為他們量身製作特殊委託單，讓他們賺取手續費。有的設計搜獵演算法，探查法人大單以判斷趨勢；還有些人工智慧機器人程式能夠思考、自行演變，似乎逐漸脫離人類的控制。加上股市電子化後交易量爆炸性成長，諸多因素使整個交易系統能在極短時間風

雲變色…… 名人推薦 　　姜林杰祐（高雄科技大學金融資訊系所教授） 　　邱顯比（台灣大學財務金融學系暨研究所教授） 　　Jay & Jenny（「JC趨勢財經觀點」版主） 　　雷浩斯（作家、專業投資人） 好評推薦 　　►寫得遠比麥可・路易士更詳盡、更具說服力。——《紐約時報》書評 　　►內容豐富、價值非凡……的報導作品，市場主管機關相關人員和股市投資者，都應該看看這本書，它將改變我們對股票市場的看法。——《財星》雜誌 　　►正宗投資人必看的好書。……研究得相當深入，直指現今證券市場的核心問題。美國證券交易委員會應該把作者的發現當成重要參考資料。——布雷爾‧霍爾（霍爾交易及凱

旋交易創辦人） 　　►《暗池》講述信念駭客、舊有大廳交易所和交易員透過機器互相角力的過程。故事一章章接續展開，帶領讀者從看熱鬧轉為看門道。——尋找阿爾法（知名投資社群網站） 　　►以極具娛樂性的筆法，講述（股市中）演算法戰爭中的關鍵戰役，並且介紹參與戰爭的各方數學高手。其中有些高手目前仍在努力駕馭他們自己創造的巨獸，《暗池》中的敘述令人警醒。——加拿大商業 　　►令人激賞……即使是電子市場老手，也能由本書獲益良多。——《金融時報》 　　►讀者１：「暗池、高頻率交易和搶先交易等主題的頂尖之作，讓麥可・路易士黯然失色。」 　　►讀者２：「由於工作的關係，我讀過許多投資和金融相關書籍，這本

是近幾年來我讀過的最佳金融書籍。」 　　►讀者３：「這本書介紹電腦如何以令人驚奇且經常難以捉摸的方式，擊倒股票交易所及華爾街舊勢力，澈底改造市場。作者呈現這些素材的方式淺顯易懂，即使是很少看《華爾街日報》的讀者也能輕易理解。闡述現在的股票市場如何運作，以及它如何發展成目前的面貌，著實讓人大開眼界。……即使只對股票市場或科技發展略有興趣，我依然大力推薦《暗池》。這本書帶我們深入瞭解美國金融現狀，同時闡述人和機器的力量。 　　►讀者４：「想得知科技的強大力量如何改變美國金融市場和交易所，了解邪惡和誠信兩種人分別如何運用科技獲利或改革市場，或是想進一步探索這些科技和高頻率交易技術如何澈底改變金融

市場，讀這本書就對了。」 　　►讀者５：「讀過麥可・路易士優秀的《快閃大對決》後，我又讀了史考特‧派特森的《暗池》。這本書遠遠領先，背景更詳盡、資料更豐富，事件發展脈絡解說也更加清楚。」 　　►讀者６：「介紹大多數投資人無從得知的另一面，以及電腦如何澈底改變了整個制度。」  

台灣 50 ETF 之預測–向量自我迴歸模型與深度學習方法之比較

為了解決美國那斯達克收盤的問題，作者鄭文聘 這樣論述：

證券市場相對於固定收益市場有著高風險高報酬的特性，其中屬於被動式投資的ETF商品，可追蹤標的指數之表現，除可達到分散風險的目的外，也可獲取與標的指數表現相近的報酬，近期隨著台灣加權股價指數屢創新高，此商品吸引了廣泛投資人的注意。 本文嘗試使用時間序列分析法中的向量自我迴歸模型，以及人工智慧中的深度學習方法，以費城半導體指數、那斯達克指數、芝加哥期貨交易所波動率指數、韓國綜合指數與台灣50 ETF歷史收盤價來預測台灣50 ETF次日收盤價，在採用相同變數的情況下比較兩者的預測能力，在2020/10/21至2021/04/20的預測期間，觀察RMSE兩者並無差異，若以預測之結果進行

模擬當沖交易，向量自我迴歸模型的獲利表現優於深度學習方法；但觀察第一個月短期內的表現，深度學習方法則優於向量自我迴歸模型。