關於
隨著大數據、AI、資料科學的興起，越來越多人對用這些技術來交易感興趣，剛開始進入股市也是想運用機器學習在股市上，但越交易越覺得想分析股市是很困難的
因為無法取得足夠預測股價漲跌的特徵 模型提高準確度，一定是取得一些合理的特徵，這些特徵在丟模型前就可以預期會有好的效果或至少有個合理的說法
而什麼是股票漲跌的合理特徵? 目前我是看，券商分點、大戶持股變化、融資融券、量價、盤中變化、新聞報導來判斷，之後就用資料來驗證這些指標是否有用，也用來檢驗各股票名嘴的方法，來擴充看股票的面向
玩股過程
工作一段時間存了一點錢，想說需要做點投資，於是在2015年台股低點時投入股市，之後台股一路漲到萬點，順利搭上這波上漲，因為持續賺錢，越來越沉迷股市，從原本天天看免費公開課程，熱衷玩kaggle和參加資料分析的比賽，努力工作往資料科學家的目標前進，卻因為股市太有趣(又有很高的回報)，相比工作更讓人沉迷，而變成天天看財金節目和一堆投顧老師的節目youtube，上mobile01、ptt、cmoney討論股市，於是由原本下班還在充實自己的上班族，變成都在研究手中股票的賭徒，離原本的初衷越來越遠
因為覺得花太多時間在股市上，偶爾股票大漲大跌，也會影響心情，希望能更輕鬆的賺，決定把平時每天做的功課盡可能的自動化。一直有在紀錄股市上可用的特徵，希望能結合機器學習優化獲利，成為股市中的資料科學家
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
這個筆記整理並摘錄自 Gooaye 股癌 EP477 | 👽，時間是 01 分 30 秒到 22 分 56 秒。文字產自 AI 與我本人的少量編修，內容相關的權利完全為癌大所有，如果癌大有提出下架的需求就會立刻下架。
挺有趣的，在AI題材炒熱了全球股市的同時，也以令人猝不及防的全面滲透並改變人類的金融、股票市場生態系。
股市下跌時，市場就會找一堆理由，一個一年獲利不到3元，常在1~2元的所羅門，只是黃仁勳講人型機器人，show了公司Logo，就可以從40飆到180。一個獲利大成長但最多也不會超過20元的華城，可以飆到1000以上，不是什麼高深的技術，既非資本密集，又非技術密集，又不是像台積電有資本和技術密集的高牆障
我在意的從來不是多頭行情誰比我多賺幾個%，我真正在意的是當修正結束之後我有滿手資金進場買進優質股票並長抱。
財富重新分配機會的產生從來不是在多頭時期而是在空頭時期。
所有的投資書籍所傳授的觀念最終只有兩個字： 價格。
投資人總喜歡聽故事，但卻怯於解讀冷冰冰的數字，殊不知冰冷數字的背後可以帶來的
本研究使用了盤中逐筆成交資料（Tick-by-tick Data）來進行股票價格的預測，並討論了馬可夫鏈模型和擴散核模型在這方面的應用。研究結果表明，大多數股票的未來三秒價格可以在少於22個狀態中找到，顯示了交易價格的低不確定性。此外，研究還發現波動性更大和價格更高的股票更難以準確預測。
其實做股票大概可以分成幾個階段，選、買、操作、賣、操作、撿討、後續追蹤
在看這篇之前，我真的希望你把我寫的動能交易的三篇文章好好研讀兩遍以上，不管你是新手、遇到瓶頸的中手，或是完全不同模式的交易老手，我認為台灣目前還沒有人寫過類似的動能交易文章，其實在我眼中，個股，沒有所謂的短線長線交易，持有
2024年，美國主要股指勇攀新高，投資者關於通膨與高利率的憂慮似乎已被對人工智慧的熱情所取代，牛市趨勢佔據了上風。
然而，股市的牛市究竟是什麼？面對這些新高點，投資者應該如何反應？本文將揭示股市牛市的技術性定義，講述如何交易於牛市，以及牛市對更廣泛經濟的含義。
牛市的定義與成因
從實證角度
記得我在前某篇文章講到如果聽到股市正在炒作甚麼題材，大部分時候你聽聽就好。因為一個技術或新興市場要起來，不是你想的那麼容易，比如現在炒得兇的AI，其實至少10幾年前各科技大廠就在做了，ChatGPT都不知道在微軟內部做多久了才一舉成名，然後搭著他的熱潮，AI伺服器等為因應大量運算需求硬體的設備才會需
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