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macd最佳參數的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦股市風雲寫的 135均線技術分析：170張圖精通MA的極致用法，學會如何順應局勢，實現暴賺目標! 和酆士昌劉承彥的 Python：股票×期貨交易策略116個關鍵技巧詳解都 可以從中找到所需的評價。
另外網站macd 指標參數如何設定 - Dongfeng也說明：經典參數「12,26,9」 反應更敏感的參數「5,35,5」 MACD參數設定步驟MACD公式如何計算？ ... 運用MACD捕捉最佳賣點的方法如下： 首先是調整MACD的有關參數，將MACD的 ...
這兩本書分別來自大樂文化 和博碩所出版 。
國立高雄科技大學 金融資訊系 楊耿杰所指導 張珊菱的 交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例 （2021），提出macd最佳參數關鍵因素是什麼，來自於程式交易、技術分析、技術指標。
而第二篇論文國立臺北科技大學 資訊與財金管理系 王貞淑所指導 王怡芬的 結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例 （2021），提出因為有 LSTM(長短期記憶模型)、多元迴歸、技術指標、官方網站新聞、情感分析的重點而找出了 macd最佳參數的解答。
最後網站可修改指標參數，否則就使用預設參數計算。則補充：工具功能鍵為輔助交易時的系統工具，包括交易系統評價、探索最佳參數、優選交易系統。 ... 先選交易系統，目前系統提供隨機指標KD、簡單移動平均MA、MACD指標等，三種 ...
135均線技術分析：170張圖精通MA的極致用法，學會如何順應局勢，實現暴賺目標!
為了解決macd最佳參數 的問題，作者股市風雲 這樣論述：
★ 170張實戰K線圖 × 145個案例解析 ★ 帶領你征服股海，創造一億人生！ 【3條均線】13MA、34MA、55MA， 清楚揭示股價趨勢，開啟便捷的致富之路！ 【雙十獲利原則】持有20個交易日、賺20%賣出， 助你一定獲利，不會因後續下跌而化為烏有！ ‧均線的種類那麼多，到底怎麼看最快速又有效？ ‧為什麼炒股高手都說，沒有形態千萬不能進場？ ‧發現飆股後，何時該逐步加碼，何時要投入全部資金？ ★★用135均線交易法，能速戰速決、漲跌都賺 大盤與個股的走勢變化多端，還有老謀深算的主力攪弄風雲，散戶若不做好準備，哪裡有勝算？其實，孫子兵法有云：「多算勝，少算不勝
」，本書教你運用135均線交易法，看透各種K線形態和技術圖形，穩穩提高投資勝率！ 什麼是135均線？它是由13日、34日、55日均線（MA）所組成，能準確揭露股價走勢的軌跡。本書透過170張圖解和案例，結合成交量、MACD、籌碼分布、布林通道等技術，讓你掌握135均線交易法的基本原則和實戰技巧，無論K線圖出現什麼難題，你都可以見招拆招、迎刃而解。 ★★買股27招＋賣股14招，抓對股價高低點 ◎買股時，3個步驟選出潛力股 1. 日線初選：將日線參數設定為13、34、55，篩選出符合買進條件的股票。 2. 週線複查：當日線和週線都呈現上揚，漲勢才能長時間延續，確保進場能獲利
。 3. 短週期圖定買點：若股價強勢可以買進，但若股價處於下跌，不可以逢低買進。 ◎賣股時，雙十獲利原則保駕護航 ‧獲利20％：達到這個目標後，不要貪心再等待後續行情，才能屢戰屢勝。 ‧持股20個交易日：若期滿後股價仍上漲，可以繼續持有，但不能超過55天。 ◎觀察K線形態，識別買賣機會 買點1：顯現「馬前失蹄」，股價即將見底 買點2：「四渡赤水」產生，表明主力洗盤結束 賣點1：看到「過河拆橋」，應當及時賣股出場 賣點2：「一陰破三線」形成後，股價會暴跌 ★★135均線＋重要指標，預測多空趨勢更精準 ◎成交量：當股價處在低位區，成交量溫和放量，1
3MA與55MA呈現黃金交叉，代表主力不斷加碼，後續漲勢可期。 ◎MACD指標：若13MA和DIFF線同時上揚，表明震盪結束，股價將開始上漲，投資者應果斷買進。 ◎籌碼分布：當出現2個以上籌碼峰，上方的籌碼峰向下散開，13MA緩緩下彎，代表主力開始出貨，股價即將由漲轉跌。 ◎布林通道：如果有收口型喇叭口，且13MA轉向下滑，是股價走勢轉弱的徵兆，應及時賣出持股。 此外，書中還告訴你更多135均線交易技巧，不容錯過！ ‧要掌握第二個買點，應留意日月合璧、駭客點擊…… ‧想在盤整後進場？關注浪子回頭、雙飛燕等8種形態 ‧為了搭上飆漲的順風車，一定要瞄準哪5種形態
？ ‧股價即將反轉直下！看到烏雲蓋頂、三隻烏鴉就快逃 ‧你怎麼用均線底背離找買點，用均線頂背離抓賣點？ ‧一旦忘記調整均線參數，判斷結果就會南轅北轍 推薦人 飆股教主 陳弘 暢銷書《關鍵K線》作者 劉宇玹
交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例
為了解決macd最佳參數 的問題，作者張珊菱 這樣論述：
本研究以臺灣五十指數（FTES TWSE Taiwan 50 Index）成分股作為研究標的，進行研究分析，本研究之研究期間在2017年1月1日至2021年12月31日為止，以日資料進行交易模擬回測，並且考慮交易成本。本研究利用嘉實資訊公司的XQ系統建構六種技術分析交易策略，分別為策略一（KD隨機指標＋RSI相對強弱指標）、策略二（CCI指標＋ATR指標）、策略三（MTM動量指標＋ATR指標）、策略四（RSI相對強弱指標＋CCI指標）、策略五（RSI相對強弱指標＋MTM動量指標）、策略六（ATR指標＋KD隨機指標），藉以檢定技術分析策略之有效性，並且與買進持有（Buy and Holding
）策略進行比較，驗證是否可以透過策略組合操作臺灣五十成分股獲得超額報酬。實證結果如下：一、六種操作策略的總報酬率皆優於買進持有策略之績效。在六個策略中，策略二（CCI指標＋ATR指標）之績效表現最佳；策略三（MTM動量指標＋ATR指標）之績效最差。二、透過單一樣本T檢定的結果顯示，六種技術分析策略與買進持有策略，其回測績效皆顯著高於銀行一年期定存。三、透過成對樣本T檢定的結果顯示，在2017年至2021年間，2018年在∝=5%顯著水準下，顯示六種技術分析策略與買進持有策略沒有顯著的差異，因此針對本研究之樣本進行檢驗效率市場，臺灣股市支持弱勢效率市場，表示技術分析失效。其他四年，在∝=5%顯著
水準下，顯示六種技術分析策略與買進持有策略有顯著差異，因此針對本研究之樣本來進行檢驗效率市場，臺灣股市否定弱勢效率市場，表示技術分析有效。最後本研究由上列幾項研究發現提出實證結果，並提出建議與改善，期望作為未來研究之參考。
Python：股票×期貨交易策略116個關鍵技巧詳解
為了解決macd最佳參數 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
結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例
為了解決macd最佳參數 的問題，作者王怡芬 這樣論述：
2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對
股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵
值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。