電子期貨保證金的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們挖掘到下列精選懶人包

從鬱金香到比特幣的泡沫狂歡：大宗商品市場400年投機史

為了解決電子期貨保證金的問題，作者托爾斯登．丹寧 這樣論述：

速讀橫跨四世紀的投機和商品期貨市場！ 鉅虧與暴富的循環，比股票市場更古老的交易領域！ 凡是能貨幣化的東西，就會有對賭漲跌的投機神話── 大通膨週期裡，人們必須溫習的一本金融史書。 　　收錄原油、貴金屬、農作物、加密貨幣的交易常識， 　　一窺商品炒家與大型機構交易員的預期與意料之外…… 　　從「荷蘭鬱金香狂熱」到今天的比特幣等重大財經市場商品的迷人觀察。本書涵蓋了如「白銀星期四」和亨特兄弟及許多投資機構的厄運；見證銅、黃金、稀土、能源金屬和比特幣，在一年內上百倍的漲跌幅。 　　商品市場的定價往往處於歷史與地緣等大趨勢的十字路口上，緊急的事件與人為的炒作往往使其高度偏離實際交易的價格。本

書通過研究和學習這個市場的災難及狂歡，了解一個比股票市場更為驚人的投機場域，也從中見證了政治、經濟與天候對重要資源世界的金融化效應。 本書特色 　　★從17世紀的鬱金香瘋狂到今天的比特幣，本書涵蓋了商品市場（commodities market）歷史上最大型、最多錢、最有趣的時間。作者結合了真實市場事件以及知名商人的私人經歷，不論是獲得還是失去了一大財富，都在這本書中呈現給讀者。   　　★從「銀色星期四」（1980年代美國白銀市場的重要事件）以及亨氏兄弟的操作、到大型機構交易員的慘烈厄運、剛果以及銅的市場、黃金、能源金屬到比特幣（從1000美元的價值一路升到2萬美元的價格），這一切都將在

本書中一一敘述。商品市場所投資的是大潮流，比如人口統計、氣候變化、電子化及數位化。所以商品市場作為投資未來，一定持續會是熱門的話題；而大好機會背後的大風險也是本書各個狂歡故事的背後教誨，在這個高度炒作的市場中，人類不斷地重複貪婪與破產的循環規律。儘管有這麼多的泡沫歷史──然而，總有新的商品成為投資新聞中的新寵，這慘烈的軌跡也是現代金融值得紀錄的瘋狂一頁。 　　★了解龐大的大宗商品交易市場的交易規格及歷史，重要的交易標的物包括： 　　鬱金香狂熱──史上最大泡沫 　　鑽石──全世界最硬貨幣的崩盤 　　天然氣、可可──驚人的交易幕後 　　黃金與白銀──金本位制的終結之後 　　原油──地緣大事件的投

機 　　糖、小麥與稻米──與天對賭的農產品 　　棉花──「白色的金子」 　　釹、鏑和鑭──稀土狂潮 　　加密貨幣──橫空出世 好評推薦 　　如同犯罪小說一樣的洞察力，本書引導我們經歷大宗商品和加密貨幣市場的興衰。──法蘭克．梅爾，德國電視新聞n-tv記者 　　身為歷史學家，我很愛托爾斯登對於形塑大宗商品產業一些為人所知（還有較不知名）事件的洞察。我非常推薦本書給想要更瞭解大宗商品市場的人。──安德魯．瑟克，網站《礦與金錢》內容主管 　　對商品市場感興趣的私人和機構投資人，都可以透過本書獲得豐富的知識。托爾斯登．丹寧介紹歷史上出現的模式，值得仔細閱讀。──尤申．斯特傑，瑞士資源資本執行長

　　我很期待這本書！這些歷史事件很有趣，而且全都集中在本書中了，真是太好了！──湯瑪士．雷梅特，投資公司布洛索利德營運長暨創辦合夥人 　　不論是人為錯誤、戰爭或是天然災害，從石油、花朵、食品和金屬市場的經濟起落，本書帶領讀者經歷過去400年來的金融風暴。儘管波動劇烈，還是有人想要在危機最嚴重時把握機會。有些人成功，有些人當然會失敗。本書絕對是必讀佳作。──亞歷山大．亞庫布曲克，歐爾蘇金屬公司營運長暨探勘部主任 　　托爾斯登是商品市場真正的學生，他詳述長期以來市場的重大興衰，提醒了我們，所有人都仍在學習。──丹尼爾．布利茲，加拿大蒙特屢銀行資本市場公司董事經理暨地區主管 　　「興衰」一

詞通常是指帳面上的獲利與損失，但是托爾斯登的書破解這個迷思。他引導讀者經歷一段刺激的歷程，解釋興衰究竟是什麼，並指出興衰所呈現的機會。──葛瑞格．哈里斯，CIBC世界市場執行董事

電子期貨保證金進入發燒排行的影片

台指期逆價差下的交易策略績效分析實證

為了解決電子期貨保證金的問題，作者楊哲輝 這樣論述：

本研究根據台指期貨與現貨之價差建立期貨進出場簡單交易策略與涵蓋期貨與台指選擇權之多種組合交易策略，研究期間為2011年1月1日至2021年1月20日，實證依據期貨持有成本理論價差收斂的特性，探討交易策略的可獲利交易次數、累積損益、平均報酬率、標準差、最大及最小報酬率、報酬風險比(RRR)、正報酬機率等績效指標。實證結果發現，1.在基本策略下，開盤價差較低的交易策略累積報酬率較高且標準差較低，但平均報酬率、報酬風險比及勝率以收盤價差較高的交易策略表現最佳。2.在組合策略下，價差位於中間的交易策略累積報酬率較高，但平均報酬率、標準差、報酬風險比及正報酬機率(勝率)則以價差較高的交易策略表現較佳。

3.使用組合策略相對於單純的基本策略，可以有效的降低投資組合的標準差和波動率。和基本的收盤逆價差買進策略相比，會大幅的降低平均報酬率。4.在混合比較基本和組合策略下，優先在大交易價差機會出現時選擇組合價差策略進行交易，其次則是單純的使用基本策略的收盤逆價差策略進行交易，可以出現最佳的報酬風險比。

證券交易法理論與實務(5版)

為了解決電子期貨保證金的問題，作者李開遠 這樣論述：

　　目前正值我國大力推動金融自由化與國際化，規劃發展台灣成為亞太區域金融中心，證券交易為其不可或缺之一環，為促進我國證券市場健全發展，保障投資大眾及責成相關業者適法經營，俾利國家整體經濟發展，實有賴證券相關規範之制定，證券交易法規係規範有價證券之募集、發行及買賣之基本法規，其與證券市場秩序之維持，關係至深且鉅，各國無不制定周延、透明及公正之證券交易規範，我國亦朝此目標努力，對證券交易法及相關法規不斷加以研析修正，以配合國家整體經濟發展之所需。 　　透過股票投資之學習與操作，可讓我們更廣泛、更深入地學習與了解國內外政治、經濟、金融及產業等各類知識之廣度與深度；在某種意義上，

股票之走勢可謂係國內政治、經濟之晴雨表，因之，股票投資除可獲取利潤外，尚是另一種求知學習的途徑，作者期盼諸位讀者在閱畢本書後，皆能體會本書之重點，不只是證券管理法規之介紹，而是正確股票投資觀念之建立，衷心期盼各位讀者皆能體會理性之投資行為比正確之行情預測更為重要，亦祝福各位讀者作一個快樂之業餘投資人。  

運用類神經網路建立與比較指數股票型基金之買賣決策模型-以0050.TW、EWT、SPY為例

為了解決電子期貨保證金的問題，作者鄭馥嫻 這樣論述：

本研究以元大台灣 50 ETF(0050.TW)、iShares MSCI台灣ETF(EWT)以及SPDR S&P 500 ETF(SPY)為標的，應用技術指標結合倒傳遞類神經網路建立買賣決策模型。資料來源為Yahoo Finance資料庫，選取期間自2008年1月2號至2017年12月29日。本研究比較倒傳遞類神經網路與專家策略之買賣決策差異，採取混淆矩陣與報酬率做為績效評估的依據。本研究使用R-Studio軟體建立買賣決策模型，模型的輸入變數包括成交量(Volume)、風險值(VaR)、隨機指標(KD)、移動平均線(MA)、相對強弱指標(RSI)、指數平滑異同平均線（MACD）。透過靈

敏度分析求出買賣決策模型最佳參數。混淆矩陣結果顯示，0050.TW、EWT與SPY的模型準確率(Accuracy)都高於95%。靈敏度分析結果顯示，模型參數設定對報酬率影響很大，0050.TW、EWT與SPY最佳報酬率分別為561%、711%、675%。EWT相較於另外兩個標的，減少輸入項變數後，模型報酬率與專家買賣策略相近，當EWT刪除對模型有負面影響的RSI變數，報酬率為684%，與專家買賣決策(689%)相差5%。實證結果顯示，三個研究對象之模型報酬率皆遠高於買進持有策略，模擬報酬率最高的指數為 EWT，其報酬率遠高於專家買賣策略 22%，而 0050.TW、SPY 之最佳報酬率稍低於專

家買賣策略，報酬率差異分別為12%與4%。實證結果發現，運用倒傳遞類神經網路建立的買賣決策模型皆有良好的預測能力，且模型預測之最佳報酬率與專家買賣決策報酬率相近。