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謝宸峰分析航運股票日報酬

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程式碼: import csv              #輸入import輸出export,輸入csv套件 import math             #輸入math套件 from tkinter import *   #或者import tkinter as tk scale = 2000   # 放大倍率 base = 600     # 圖形中心高度 def transposeMatrix(m): #自訂轉置transpose函數     N = []     for j in range(len(m[0])):         row = []         for i in range(len(m)):             row.append(m[i][j])         N.append(row)     return N def getMatrixMinor(m,i,j):     return [row[:j] + row[j+1:] for row in (m[:i]+m[i+1:])] def getMatrixDeternminant(m):     #base case for 2x2 matrix     if len(m) == 2:         return m[0][0]*m[1][1]-m[0][1]*m[1][0]     determinant = 0     for c in range(len(m)):         determinant += ((-1)**c)*m[0][c]*...

謝宸峰python 讀入csv檔案計算黃金交叉和死亡交叉

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import pandas as pd #謝宸峰googlen搜尋AI模式copy貼上 # 1. 讀取 CSV 檔案 df = pd.read_csv('stock_data.csv') # 確保日期格式正確並設為索引 df['Date'] = pd.to_datetime(df['Date']) df.set_index('Date', inplace=True) # 2. 計算移動平均線 (MA) # 例如:短線MA(5), 長線MA(20) short_window = 5 long_window = 20 df['SMA5'] = df['Close'].rolling(window=short_window).mean() df['SMA20'] = df['Close'].rolling(window=long_window).mean() # 去除 NaN 值 (MA 前幾天無法計算) df.dropna(inplace=True) # 3. 定義交叉訊號 (Signal) # 黃金交叉: 短線 > 長線 (1), 死亡交叉: 短線 df['SMA20']).astype(float) # 4. 找出訊號改變的點 (交叉點) # 差異 > 0 是黃金交叉,差異 目前台股市值前十大 使用聯發科驗證黃金交叉與死亡交叉 影片

謝宸峰蒙地卡羅模擬,遊戲驛站軋空事件

謝宸峰蒙地卡羅模擬資產價格 切割期數 0 1 2 3 500 1000 遊戲驛站軋空事件 遊戲驛站軋空事件(或稱遊戲驛站空頭擠壓事件,又簡稱GME事件,部分中文媒體又以「史詩級軋空」稱之)是指在2021年1月,美國電子產品銷售商遊戲驛站(GameStop)股票發生持續軋空的現象,導致對部分對沖基金造成重大財務影響。一些對沖基金賣空遊戲驛站,押注股價將繼續下跌,相當於遊戲驛站總股本140%的股份被做空。然而因遊戲驛站股價高漲且持有者惜售,空方無法獲得足夠股份履行期權合約,不得不急於彌補倉位,反而推動股價繼續上漲,產生軋空現象;或因無法履行期權合約而被強行平倉,產生巨額損失[2]。遊戲驛站股價因軋空使得其最高點價位比歷史低點飆升近190倍(截止1月28日),在2021年1月28日每股股價最高達483美元,對空頭造成了巨大損失。這次軋空事件主要是由Reddit社群網站上的r/wallstreetbets討論板和其他線上交易論壇的使用者透過羅賓漢等免費交易app觸發。 1月28日,多個證券經紀公司,包括羅賓漢暫停使用者購入遊戲驛站及其他一些關聯股票,後來援引稱他們無法在清算公司張貼足夠的擔保物權來執行客戶的訂單。這一決定引發了來自跨黨派的政治家和商人的批評,指責這一行為操縱市場[3][4]。有投資者在美國紐約南區聯邦地區法院和美國伊利諾伊北區聯邦地區法院對羅賓漢發動集體訴訟[5]。 除了遊戲驛站之外,多個被嚴重做空的股票,以及和這些股票代碼近似的股票亦出現股價井噴。此外在券商限制購入這些股票後,加密貨幣及一些金屬期貨的總市值也大幅上揚。 證明自己做 心得 老師最愛拍馬屁,大家都拍馬屁,大家都高興 《 我的英雄學院 》(日語: 僕のヒーローアカデミア )是 日本 漫畫家 堀越耕平 創作的一部 現代社會 背景下 英雄 題材 少年漫畫 ,該作於日本 漫畫 雜誌 《 週刊少年Jump 》2014年32號起開始連載 [ 1 ] ,至2024年36、37合併號連載結束 [ 2 ] 。 連載開始後被改編為各種系列的衍生作品,主要包括同名的 動畫 、 電影 、 小說 和 電子遊戲 等周邊 媒體 產品。2017年榮獲 SUGOI JAPAN Award 漫畫部門首獎 [ 3 ] 。截至2024年4月, 單行本 全球累計發行...

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補充常識 1971年生效的美國《統一假期法案》(Uniform Monday Holiday Act)旨在將多個聯邦假日固定在星期一,以創造連續三天的周末假期(如總統日、陣亡將士紀念日、勞動節等),促進旅遊與休閒產業。該法案主要影響聯邦雇員、銀行及部分公立學校,部分私人企業則會選擇性跟進。   2026年美國聯邦國定假日一覽: 元旦 (New Year's Day): 1月1日 馬丁·路德·金紀念日 (MLK Day): 1月19日(1月第三個星期一) 總統日 (Presidents' Day): 2月16日(2月第三個星期一) 陣亡將士紀念日 (Memorial Day): 5月25日(5月最後一個星期一) 六月節 (Juneteenth): 6月19日 獨立紀念日 (Independence Day): 7月4日(7/3補假) 勞動節 (Labor Day): 9月7日(9月第一個星期一) 原住民日/哥倫布日 (Indigenous Peoples' Day/Columbus Day): 10月12日(10月第二個星期一) 退伍軍人節 (Veterans Day): 11月11日 感恩節 (Thanksgiving Day): 11月26日(11月第四個星期四) 聖誕節 (Christmas Day): 12月25日 *結論:美國大多數都是放星期一* 謝宸峰蒙地卡羅證卷價格模擬 切割期數 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 200 300 400 500 1000 google搜尋的演算法順便google自己名字 Google 搜尋演算法是一套複雜的系統, 旨在瞬間評估數十億個網頁,依據相關性、實用性、專業度(E-E-A-T)和使用者意圖,提供最高品質的搜尋結果 。核心機制結合了機器學習(如 RankBrain)與傳統關鍵字比對,主要評估因素包括內容品質、網頁結構、反向連結權重及位置設定。     NC網頁設計  +2 以下是 Google 搜尋演算法的關鍵組成與運作機制: 1. 核心評估因素 搜尋意圖 (Search Intent):  演算法會分析使用者搜尋背後的真...

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謝宸峰程式交易Markowitz 1952投資效率前緣 3月 05, 2026

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程式 import csv #輸入import輸出export,輸入csv套件 import math #輸入math套件 from tkinter import * #或者import tkinter as tk Dim = 10 def draw_circle(x, y, label): canvas.create_oval(100+x-5, 700-y-5, 100+x+5, 700-y+5, fill="black") canvas.create_text(100+x+20, 700-y, text = label, anchor='w', font=('微軟正黑體',20)) file = open('台灣.csv','r',encoding='utf-8') read = csv.reader(file) header, rows = [], [] header = next(read) for item in read: rows.append(item) file.close() num = len(rows) #資料表長度 #print(header) mean = [0 for i in range(Dim)]; mean50 = 0; vari50=0 meanTemp = [0 for i in range(Dim)] vari = [[0 for i in range(Dim)] for j in range(Dim)] for k in range(num): for i in range(Dim): meanTemp[i]=float(rows[k][i+1])/100 #轉換為小數 mean[i] += meanTemp[i] for j in range(i+1): vari[i][j] += meanTemp[i]*meanTemp[j] meanTemp50 = float(rows[k][33])/100; mea...

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