K線圖形技術分析與應用
本文探討三白兵、三黑鴉、Tasuki、三法與 Hikkake 等 K 線圖形的技術分析方法，並提供 Python 程式碼實作自動化辨識。文章分析這些圖形背後的心理學基礎，並以實證結果評估其在不同市場的表現，提供交易策略參考。
量化交易
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移動平均與神經網路的量化交易整合策略
本文探討如何整合傳統技術指標與現代人工神經網路，建構穩健的量化交易策略。文章首先解析移動平均線與布林通道的統計學原理及實務應用限制，闡述其在趨勢判讀與波動性分析中的角色。接著，理論核心轉向介紹人工神經網路如何透過非線性模型捕捉市場隱藏模式，突破傳統線性分析的侷限。透過結合移動平均線、布林通道等多維度特徵作為神經網路輸入，此整合模型能有效過濾市場噪音，提升交易訊號的準確性與策略的長期穩定性，並強調風險管理在系統中的關鍵地位。
Python 金融資料分析與交易策略回測
本文使用 Python 和相關套件，示範如何進行金融資料分析、動量策略評估、均值迴歸策略回測以及移動平均線策略的向量化回測。文章涵蓋資料讀取、預處理、策略實作、績效評估及圖表呈現，並探討了資料搜尋和過度擬合等議題。
交易策略績效評估指標應用
本文探討投資交易中績效評估指標的重要性，涵蓋利潤因子、風險報酬比率、盈虧平衡勝率等關鍵指標，並以 Python 程式碼示範如何計算這些指標。文章也深入討論了技術分析的應用，包含圖表分析、K線圖繪製與解讀、支撐阻力水平、趨勢通道以及費波那契回撤等技術，提供投資者一套完整的績效評估和市場分析框架。