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macd參數最佳化的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦酆士昌劉承彥寫的 Python：股票×期貨交易策略116個關鍵技巧詳解 和陳宏傑的 自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts 基礎、實戰與釋疑都 可以從中找到所需的評價。
另外網站Multicharts在程式交易之應用與實作也說明：可由外部”設定訊號”、“設定指標”中的“參數”進行修改值。 ... 參數最佳化-結果 ... 例如想以MACD指標來作為交易訊號，遇到第一個難題.
這兩本書分別來自博碩 和Smart智富所出版 。
中原大學 資訊管理學系 李維平所指導 張家瑜的 以深度學習結合定期式投資策略之實證績效探討 — 以台積電為例 （2021），提出macd參數最佳化關鍵因素是什麼，來自於LSTM、定期定額式策略、定期定值式策略、定期不定值、台積電。
而第二篇論文華梵大學 智慧生活科技學系碩士班 張志平所指導 洪御仁的 應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究 （2021），提出因為有 機器學習的重點而找出了 macd參數最佳化的解答。
最後網站很少有人知道MACD中最厲害的三大功能則補充：MACD 線：DIFF線與DEA線的差，彩色柱狀線；. 參數：SHORT(短期)、LONG(長期)、M天數，一般為12、26、9。
Python：股票×期貨交易策略116個關鍵技巧詳解
為了解決macd參數最佳化 的問題，作者酆士昌劉承彥 這樣論述：
使用Python實作程式交易，掌握自動化投資理財趨勢 靈活運用技術指標及策略組合的交易實戰指南 交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，未來交易者須善用資訊工具，才能創造更多的收益與機會。 對於交易策略，多數人都有著迷思，期望能找到聖杯，一個永遠不變的通用獲利策略，但事實上交易策略與資金部位（有多少錢）、交易者的心態、市場與國際局勢的變化都是息息相關的，並非透過歷史數據加上最佳化就能找到好策略，也不是參考別人的想法就能產生適合自己的交易策略。 有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身操作簡單、易於上手，是切入程式交易的方便工具。本書中的內容均可實作，搭配下單程式
，可連接多數的券商進行實單交易。 本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，每個人還是得根據自己的條件、狀態以及環境，找尋比較合適的投資方式，以及適合自己的策略邏輯。 【精采內容】 ✪金融資料的取得 ✪技術指標的介紹及計算 ✪金融圖表的繪製 ✪量化交易邏輯 ✪交易策略的建構流程 ✪交易績效的介紹及計算 ✪最佳化的應用 ✪推進分析的應用 本書特色 ✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 ✪了解建構交易策略的流程，逐步建立自己的交易策略 ✪以Python套件計算技術指標，透過圖表繪製找出交易邏輯 ✪
應用最佳化以及推進分析，尋找正期望值的策略 作者簡介 酆士昌 畢業於清華大學數學研究所應用數學組，專注於系統規劃、軟體開發與金融交易系統。目前任職金融科技公司CEO，在系統建構上有二十餘年的經驗。近年來潛心於金融科技領域，將金融大數據應用於策略回測、推進分析與實單交易的領域。 目前著作共有一百餘本，在多所學校演講並擔任業師，講授大數據分析、程式交易、作業系統、程式語言等相關課程。 劉承彥 目前任職於金融科技公司經理，專注於專案管理、演算法開發與資料庫管理，擁有多年程式交易與教學授課之經驗。目前共有金融演算法相關著作近十本，並在多所學校擔任業師，講授Python基礎
、大數據分析以及程式交易相關課程。 |CHAPTER 01| 認識交易策略 技巧1 【觀念】尋找交易策略的目的 技巧2 【觀念】常見的投資錯誤 技巧3 【觀念】什麼是Python？為什麼要用Python？ 技巧4 【操作】本書的Python範例執行方法 技巧5 【觀念】什麼是交易策略？ 技巧6 【觀念】選擇商品標的 技巧7 【觀念】進出場策略介紹 技巧8 【觀念】認識自己的性格 技巧9 【觀念】了解自己適合的操作模式 技巧10 【觀念】現貨與期貨的本質 技巧11 【觀念】證券的相關交易制度 技巧12 【觀念】證券交易方法 技巧13 【觀念】期貨的相關交易制度 |CHAPTER 02|
K線取得及指標計算 技巧14 【觀念】什麼是K線？ 技巧15 【觀念】什麼是逐筆資料？ 技巧16 【操作】取得分K資訊 技巧17 【觀念】技術指標介紹 技巧18 【觀念】技術指標真的有用嗎？ 技巧19 【觀念】技術指標－移動平均（MA）介紹 技巧20 【觀念】技術指標－相對強弱指標（RSI）介紹 技巧21 【觀念】技術指標－指數平滑異同移動平均線介紹 技巧22 【觀念】技術指標－布林通道（BBANDS）介紹 技巧23 【觀念】技術指標－隨機指標（KD）介紹 技巧24 【觀念】技術指標－量能指標（AD）介紹 技巧25 【觀念】技術指標－逆勢操作指標（CDP）介紹 技巧26 【觀念】自訂指標－成
本線介紹 技巧27 【觀念】如何計算技術指標？ 技巧28 【操作】安裝技術指標套件 技巧29 【操作】Talib套件操作介紹 技巧30 【操作】計算移動平均（MA） 技巧31 【操作】計算相對強弱指標（RSI） 技巧32 【操作】計算指數平滑異同移動平均線（MACD） 技巧33 【操作】計算布林通道（BBANDS） 技巧34 【操作】計算隨機指標（KD） 技巧35 【操作】計算量能指標（AD） 技巧36 【觀念】如何自行計算指標 技巧37 【範例】計算逆勢操作指標（CDP） 技巧38 【範例】計算成本線 |CHAPTER 03| K線指標圖像化 技巧39 【操作】K線圖繪圖套件安裝 技巧40
【操作】繪製K線圖 技巧41 【範例】K線圖繪製函數 技巧42 【範例】K線圖搭配MA 技巧43 【範例】K線圖搭配BBANDS 技巧44 【範例】K線圖搭配RSI 技巧45 【範例】K線圖搭配MACD 技巧46 【範例】K線圖搭配KD 技巧47 【範例】K線圖搭配AD 技巧48 【範例】K線圖搭配CDP 技巧49 【範例】K線圖搭配成本線 |CHAPTER 04| 量化交易靈感 技巧50 【觀念】找到自己的交易靈感 技巧51 【觀念】趨勢判斷 技巧52 【範例】MACD趨勢判斷實作 技巧53 【觀念】價格區間突破 技巧54 【範例】K線價格突破實作 技巧55 【觀念】開盤跳空 技巧56
【範例】K線跳空實作 技巧57 【觀念】黃金交叉與死亡交叉 技巧58 【範例】均線交叉實作 技巧59 【觀念】市場超買超賣 技巧60 【範例】RSI買超賣超實作 技巧61 【觀念】背離 技巧62 【範例】AD價量背離實作 技巧63 【觀念】通道操作 技巧64 【範例】布林通道訊號實作 技巧65 【觀念】K線型態是什麼？ 技巧66 【範例】K線型態（1K）－上吊線實作 技巧67 【範例】K線型態（1K）－墓碑線實作 技巧68 【範例】K線型態－抓轉折點實作 |CHAPTER 05| 策略建構 技巧69 【觀念】建構交易策略的想法 技巧70 【觀念】找出交易策略的流程 技巧71 【觀念】策略建構
的預備知識 技巧72 【觀念】建構交易部位管理物件 技巧73 【操作】MicroTest 平台介紹 技巧74 【觀念】寫入交易紀錄至MicroTest 技巧75 【觀念】期貨手續費稅金計算並寫入MicroTest 技巧76 【觀念】證券手續費稅金計算並寫入MicroTest 技巧77 【操作】基本回測架構介紹 技巧78 【觀念】如何開發策略雛形 技巧79 【範例】MACD 策略雛形建構 技巧80 【觀念】檢驗正確性 技巧81 【範例】繪製下單點位圖 技巧82 【觀念】挑選更適合的進場選擇 技巧83 【範例】MACD策略進場優化－順勢逆勢進場 技巧84 【範例】MACD策略進場優化－搭配量能指標
操作 技巧85 【觀念】挑選常見的出場選擇 技巧86 【範例】MACD策略搭配固定停損停利 技巧87 【範例】MACD策略搭配移動停損 技巧88 【範例】MACD策略搭配箱型操作 |CHAPTER 06| 策略績效探討 技巧89 【觀念】如何評量策略？ 技巧90 【觀念】權益變動圖 技巧91 【觀念】績效分布圖 技巧92 【觀念】盈虧次數比、盈虧績效比 技巧93 【觀念】各種績效指標介紹 技巧94 【範例】計算總績效、平均績效、勝率 技巧95 【範例】計算平均獲利、平均虧損 技巧96 【範例】計算最大連續虧損、最大資金回落 技巧97 【觀念】滑價是什麼？ 技巧98 【觀念】估計策略初始資金
技巧99 【觀念】如何找到適合自己的策略？ |CHAPTER 07| 參數最佳化 技巧100 【觀念】何謂參數最佳化 技巧101 【觀念】最佳化方法 技巧102 【操作】MACD策略參數格式化 技巧103 【觀念】何謂最好的績效 技巧104 【範例】策略最佳化實例 技巧105 【觀念】參數過度最佳化 技巧106 【操作】最佳化績效圖視覺化 技巧107 【觀念】推進分析 技巧108 【範例】推進分析實例 |CHAPTER 08| 開始歷史回測的旅程 技巧109 【範例】價量突破案例 技巧110 【範例】RSI案例 技巧111 【範例】KD案例 技巧112 【觀念】交易的事前準備 技巧113
【觀念】執行交易的方法 |APPENDIX A| 安裝haohaninfo套件及Talib函數表 技巧114 【操作】安裝haohaninfo套件 技巧115 【觀念】Talib函數表 技巧116 【觀念】常見問題錦囊
以深度學習結合定期式投資策略之實證績效探討 — 以台積電為例
為了解決macd參數最佳化 的問題，作者張家瑜 這樣論述：
證交所於 2022 年 6 月公布了定期定額投資族群中最受歡迎的個股，由台積電榮獲寶座，顯示其在台灣股民心中的受歡迎程度。然定期定額在過去研究中，已被大量文獻實證並不是最有效利用資金投資的方法，因此哈佛大學 Edleson 教授在 1988 年提出了新的投資方式：定期定值法。該方法被後續學者證實能夠擁有更好的報酬率以及更低的買入成本，也陸續吸引更多學者加入不同的指標與模型進行改良，以尋求更好的投資報酬率。本研究以原有定期定值為基礎，進行了兩階段的實驗。第一階段以原有定期定值為基礎，加入 LSTM 模型預測月均價漲跌，提出了在上漲、下跌與平盤時，有三種級距的購買值，並分別回測五年、三年、兩年的
年化報酬率、總報酬率與每股平均成本，實證結果皆贏過原有的定期定值法；第二階段分別加入 KD、RSI、MACD 三種技術作為購買值判斷，觀察以 LSTM 改良的投資策略輔以該三種指標判斷後，能否有進一步的績效提升，結果發現僅 MACD 與 KD 指標能夠突破績效，MACD 突破的績效幅度最大，其次是 KD 指標，RSI 則會拉低報酬率。綜上述結果可知，針對台積電此檔標的，利用 LSTM 於定期定值的策略是可行的。
自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts 基礎、實戰與釋疑
為了解決macd參數最佳化 的問題，作者陳宏傑 這樣論述：
程式交易，輕鬆入門！ 致富關鍵字：Multicharts ─它是進入門檻最低，同時也是全台灣最多人使用的程式交易語言 金融科技成為近年來的火熱話題，在這一波熱浪的席捲下，藉由電腦程式自動讀取市場資訊，並且利用演算法判斷買賣策略，進而透過API進行即時自動下單的「程式交易」，逐漸成為期貨投資人，甚至是一般散戶另外一種下單選項。 而在眾多的程式交易語言中，Multicharts是進入門檻最低的一種，因為它不像Python、R語言等，需要有程式相關背景才能上手，只要願意下工夫，人人都可以成為Multicharts高手。本書的作者陳宏傑就是最好的例子，他大學時期雙主修歷史與
國貿，與「程式」完全不相干，不過他卻靠著自修就學會了Multicharts，甚至還出書、開講座，引領其他投資人了解程式交易。 陳宏傑在書中透露一個觀念，「程式交易」的重點不是在「程式」，而是在「交易」，如果程式寫得好，應該進入Google、台積電等公司當工程師，一般投資大眾要聚焦的地方是「交易」，也就是說，必須要了解什麼是交易、什麼是低買高賣、什麼是多頭趨勢、什麼是震盪盤整等財經知識，這些才是程式交易者應該具備的基本技能。這樣的觀念大大降低了投資人的心理障礙，同時也增加了在股市獲利的可能性。 本書《自學也能輕鬆上手的程式交易：Multicharts基礎、實戰與釋疑》就是作者匯集多年
來的交易經驗，以及初學者在學習路上可能會遇到的投資障礙後，所誕生出來的一本著作，希望能透過本書提高大家學習程式交易的意願，同時幫助初學者迅速進入程式交易的世界。 本書必看重點》 ◎讀完本書你會「了解程式語言Multicharts」 Multicharts是一套整合式的交易平台，它可以運用數據源串接報價，並且透過內建的軟體，使用Power Language這種簡單的程式語言，來編寫屬於自己的指標與訊號，同時自動執行下單交易。目前Multicharts是全台灣最多投資人使用的程式交易語言。 ◎讀完本書你會「避開程式交易語言常見的陷阱」 在程式交易語言中，最常見的陷阱包括手續
費滑價、this bar close、過度最佳化、忽略大賠時間、set系列的停損停利。作者陳宏傑不但運用簡單的文字解說這5種陷阱可能的出現時機，而且還利用自己多年的交易經驗，教導投資人如何避開這些常見的陷阱。 ◎讀完本書你會「學會如何用Multicharts下單」 作者陳宏傑利用深入淺出的文字，教導投資人從最基礎的認識電腦規格、了解安裝方式、新增指標開始，一步步到撰寫投資策略，甚至到最後進行停損與停利的設定等，進行系統化的解說，讓程式交易的初學者能輕鬆進入Multicharts的殿堂，並且跟上程式交易的時代潮流。 ◎讀完本書你會「破解所有Multicharts的疑難雜症」
作者陳宏傑從零開始，靠著自修學會了Multicharts，因此，他完全了解Multicharts初學者可能會遇到的疑難雜症。有鑑於此，陳宏傑特地開闢了專章，將他多年來所遇到的障礙，以及其他程式交易者的問題匯集起來，一次提供完整又精闢的解說，讓讀完本書的你，能夠避開其他人犯過的錯誤。
應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究
為了解決macd參數最佳化 的問題，作者洪御仁 這樣論述：
本研究為參考台灣證券交易所公開資訊觀測站、各部會官網及資料開放平臺刊載的統計報表，取用公開歷年來的證券交易資料。因為目前人工智慧（AI）在金融投資中的應用是自1990年代個人電腦技術飛速發展和大眾化以後引起廣泛研究關注的研究領域。第一款人工智慧ETF「AI Powered Equity ETF」，於西元2017年10月橫空出世，為當時全球第一使用AI選股的基金，年化報酬率多達11.81%。經過研究，股票市場的特點是極端波動、非線性以及內部和外部環境變量的變化，而AI中的機器學習技術可以檢測這種非線性，從而大幅改善預測結果。本研究蒐集股價影響因素與預測分析文獻，藉由機器學習技術包含類神經網路、
支援向量回歸、隨機森林、決策樹等演算法，進行預測驗證，並提高預測準確度。研究結果顯示使用隨機森林預測股價，準確率高於類神經網路與支援向量迴歸，後續會提出股市預測分析的結論與建議提供給未來投資理財與研究者參考。關鍵詞：類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、機器學習、決策樹