Stochastic Gradient Descent，隨機梯度下降
更新於 2024/12/04閱讀時間約 1 分鐘
SGD（Stochastic Gradient Descent，隨機梯度下降） 每次迭代僅使用一小部分數據，通常是一個樣本或一個小批次(minibatch,要平均)來計算梯度，從而更新模型參數。
優點:
1.更新速度快，適合大規模數據。
2.可跳出鞍點或局部極小值。
應用:
1.機器學習模型（如線性迴歸、SVM、深度學習）。
2.優化非凸函數（如神經網絡）。
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本文探討了複利效應的重要性，並藉由巴菲特的投資理念，說明如何選擇穩定產生正報酬的資產及長期持有的核心理念。透過定期定額的投資方式，不僅能減少情緒影響，還能持續參與全球股市的發展。此外，文中介紹了使用國泰 Cube App 的便利性及低手續費，幫助投資者簡化投資流程，達成長期穩定增長的財務目標。
本策略採用台指期五分K的成交量進行判斷是否當日為弱勢盤，當成交量能達到當日一定的量能時，當日順勢向下的盤面機率就會增加，適合空方的順勢盤面。
此策略主要是針對看盤的經驗，將策略轉化為程式進行自動化交易，減少人為的操作，即使沒看盤也能自動化的完成交易。
本文深入解析成交量與均線的結合應用，包括量價配合原則、均線突破與成交量的關係、成交量萎縮的意義、均線糾結時的成交量變化、高低點的成交量表現，以及均線支撐與成交量的關係。透過這些技巧，投資者可以更全面地掌握市場脈動，提高投資決策的準確性。
本文深入探討均線的應用技巧，包括均線排列、斜率變化和交叉信號的解讀，強調了均線在判斷市場趨勢中的重要性，並提醒投資者需要結合其他因素做出全面的投資決策。
本文深入淺出地解析均線使用技巧，包括均線排列、股價與均線關係、均線斜率及交叉等重點，幫助投資者掌握趨勢判斷的關鍵，提升投資決策能力。
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。
用多空趨勢線串聯股市金脈簡單來說內建一套投資邏輯，這套系統基於經濟學中的「適應性預期理論」發展而來，主要依賴過去的觀察和經驗來進行投資。這本書橫跨了產業面、基本面、技術面與籌碼面，我覺得下面的重點，你可以思考一下對你的投資有沒有幫助。
投資成功需掌握趨勢及區間兩種策略的差異,前者追逐主要趨勢,後者把握區間盤整機會。採取分批進場、設置止損等風險控制措施,在不利時切勿勉強,待有利趨勢再進場。提高期望值才是關鍵,除極致報酬,還須最小化資金耗損。
以下為個人研究心得分享，主要是判斷趨勢用於日內交易(當沖為準)，僅供參考，不構成投資建議，當沖有風險一定要注意，該停損停利勿凹單勿貪！
周五盤前公開分享大盤看法，壓力支撐點位和趨勢，馬前砲可自行回測。
周一到周四沒意外的話盤前會在付費專欄更新。
偶爾會有個股分享(權重股為主)。
操作理念
前陣子被YT演算法推薦了這篇: 點我
大約整理了3個重點：
MACD指標本身其實是代表多空強度大小，而非網路上常說的多空訊號。
在一個時間格局中用在小周期較合適。
MACD快線慢線和柱體分離時可以試著作為進場多空訊號。
在這裡先小小科普MACD算法
EMA(n)=(前一日EMA(n) ×
本文探討了複利效應的重要性，並藉由巴菲特的投資理念，說明如何選擇穩定產生正報酬的資產及長期持有的核心理念。透過定期定額的投資方式，不僅能減少情緒影響，還能持續參與全球股市的發展。此外，文中介紹了使用國泰 Cube App 的便利性及低手續費，幫助投資者簡化投資流程，達成長期穩定增長的財務目標。
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