富台指即時的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和整理懶人包

零基礎入門的Python自動化投資：10年操盤手團隊量化通，教你從零開始學程式交易，讓你輕鬆選股、判斷買賣時機，精準獲利

為了解決富台指即時的問題，作者量化通 這樣論述：

沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯ 讓投資新手或資深股民都相當困擾， 其實，只要學會程式交易，機器人幫你自動化投資， 這些問題就能一勞永逸， 連文科人也可以輕鬆上手！   　　★ 第一次用Python投資理財就上手 　　★ 5大策略╳3大數據整理套件╳2大爬蟲基礎╳基礎語法╳選股模型╳LINE即時通知 　　★ 超過5,000名學員實證，可以簡單學習、好用的自動化投資法   　　如果你有這些問題，必讀本書： 　　．想要投資卻不知道怎麼開始 　　．沒有程式基礎，也不知道怎麼入門用Python投資理財 　　．資訊爆炸的時代，不知道哪些才是有用的數據

　　．到底要怎麼快速取得股市的報價 　　．總是沒有時間看即時的股市資訊，導致錯失進出場良機   　　◎ AI取代人工投資，程式交易已成為時代主流 　　隨著科技與網路的進步，AI逐漸取代人力，處理重複且瑣碎的工作， 　　也可以應用在投資理財的領域， 　　無論是基金、股市、期貨、加密貨幣，都可以看到AI的應用， 　　就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員，幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化， 　　國內外金融機構導入金融科技（FinTech）推出相關服務，大專院校紛紛開設相關課程， 　　「程式交易」明顯已經成為時代的主流。   　　◎ 程式交易，讓你更輕鬆賺錢

、賺自由 　　程式交易可以把原本由「人」操作的投資，全部交由電腦程式自動執行， 　　不僅能隨時追蹤股市行情，讓你不錯過買賣時機，減輕盯盤壓力， 　　更能用最嚴謹、最即時的數據，優化你的投資策略，戰勝不敢停損的心魔， 　　輕鬆獲利的同時，更獲得自由！   　　◎ 程式交易的入門首選──Python 　　目前有各種可以應用在投資的交易程式，包括：Python、Multicharts、TradingView、MT4…… 　　而Python是一種廣泛使用的程式語言，適用於各作業系統，函式庫也非常豐富， 　　就連沒學過程式的小學生、文科生，都能輕鬆上手。   　　

◎ 第一次用Python投資理財就上手 　　致力於提供程式交易教學的量化通， 　　團隊累積數十年的投資經驗，管理資產規模達上億元， 　　多次受邀至各大專院校與知名企業擔任講師， 　　擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易， 　　因此，透過本書，你將從零開始學到──   　　．5大策略：趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略 　　．零基礎學Python：從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理 　　．3大數據整理套件：datetime、csv、pandas 　　．2大爬蟲基礎：get、post 　　．選股模型：建立選股架構，實踐

個人的選股策略 　　．LINE即時通知：設定不同種類的訊息，免費推送至到不同的群組   　　本書會用圖解和步驟的方式，帶你從零開始學會用Python投資理財， 　　還有許多實戰技巧和範例，讓你能避開人性的投資盲點， 　　優化選股策略，自動化投資，精準獲利！   　　本書幫你解決對程式交易的疑問： 　　．要選擇哪種程式語言與軟體呢？ 　　．完全不會寫程式，要怎麼開始？ 　　．要準備多少資金？如何用最小的成本開始？ 　　．電腦設備要很好才能做程式交易嗎？ 　　．要如何知道程式執行的結果？ 專業推薦   　　Adam｜HiSKIO專業線上

學習平台CEO 　　Nic｜在地上滾的工程師  　　蔡明志｜輔仁大學資管系副教授、多本Python程式語言書籍作家   好評推薦   　　「很開心聽到量化通即將出版新書，他們對於量化交易領域一直有著自己的堅持與想像，在過去與他們合作的過程當中，感受到他們在內容製作上相當用心，並且對簡單化專業知識與複雜資訊的企圖心非常強烈。如果你在網路上看過相關內容卻仍然一知半解，透過本書，相信能以友善且有系統的方式，從零開始一步步建構必要的知識點，無痛地上手Python程式交易，開啟新的投資方式。」──Adam，HiSKIO專業線上學習平台CEO   　　「不管先學

程式還是先學投資，當兩個技能組合在一起的時候，可以探索不一樣的收入模式，透過這本書入門會是個不錯的選擇！」──Nic，在地上滾的工程師  

富台指即時進入發燒排行的影片

以隨機森林模型、極限梯度提升模型及支持向量機模型進行台灣指數期貨的分析與比較

為了解決富台指即時的問題，作者張耀文 這樣論述：

影響期貨市場的因素有利多因素的影響，包含當沖稅率減半、海外資金回流、美中貿易惡化造成台美藍色供應鏈的興起、新冠肺炎疫情正面影響; 有利空因素的影響，包含台股屬淺碟市場、紅色供應鏈衰退、新冠肺炎疫情負面影響。當大多數投資者在期貨市場作投資決策時，大多採用準確率(ACC)這個指標用來預測「明天股票是否會漲」、採用精確率(PPV)這個指標用來預測「勝率」、採用召回率(TPR)這個指標用來預測「大盤是否會有大波動」以這三項指標作判斷工具，本研究想利用短分K模組、長分K模組、隨機森林模組、極限梯度提升模組、支持向量機模組共五種模組的實證研究結果，透過交叉驗證並將結果加以歸納整理，以便可以提供投資人在不

同情境下，可以根據自己的偏好與投資習慣去找到自己喜歡的機器學習模型並從混淆矩陣相關指標中找出適合自己的投資判斷指標，讓自己的投資績效表現變好。根據實證結果並加以歸納整理可以給投資人以下的建議，首先，當投資人要預測「明天股票是否會漲」-以ACC為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇15分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇60分K資料;其次，當投資人要預測「勝率」-以PPV為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇30分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇30分K資料;最後，當投資人要預測「大盤是否會有大波動」-以T

PR為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇10分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇10分K資料。

自組ETF，讓我股利翻倍的存股法：忙碌理科工程師打造屬於自己的ETF，月領4萬被動收入

為了解決富台指即時的問題，作者吳宜勲（老吳） 這樣論述：

ETF，是投資股票的首選， 雖然可以分散風險，但不是每種ETF都適合存股， 也有成本高、溢價、組合不理想的問題， 與其被動承受各種缺點，不如打造屬於自己的ETF， 舍短取長，讓存股獲利翻倍！ 　　★ 從年年虧損到每年穩穩獲利超過25％，他是如何辦到的？ 　　★ 自組ETF，第一年股利年領18萬，第二年50萬 　　★ 財務自由10年目標，45歲前股利年領200萬 　　◎ 從「股市韭菜」晉升「靠股市生財」 　　身處物價上漲、薪資停滯的時代， 　　小資族為了不被工作綁住、實現財務自由， 　　除了斜槓兼差，不靠勞力增加被動收入的方式就是投資理財。 　　忙碌工程師老吳一開始想靠幾次交易就能賺到

大錢， 　　不僅沒獲利出場，甚至淪為任人採割的「股市韭菜」， 　　慘賠後，調整自己投資策略，找到適合自己的方法，開始轉虧為盈── 　　2014年，老吳為了快速致富，投資小台指，犧牲生活，一年還慘賠二三十萬元 　　2015年，資金少，融資買股，想槓桿翻身，不到兩年，把所有積蓄賠光 　　2017年，買書學技術操作，每天下班後，記錄一堆指標、畫線圖，一樣賠錢出場 　　2019年，不再以小搏大，改換存股的方法，設定10年後45歲股利年領200萬元 　　2021年，存股第1年股利年領18萬元、第二年50萬元，2年獲利超過25％ 　　這是老吳的投資歷程，可能也是你正在經歷的階段， 　　其實，你可以不必

先成為股市韭菜，就能直接靠股市生財！ 　　◎ 做自己的選股經理人，打造屬於自己的ETF 　　老吳開始存股後，他發現到ETF，其實是一種投資組合的股票， 　　雖然具有分散風險的作用，但不是每種ETF都適合存股， 　　也有管理費高、溢價、不滿意成分股的缺點， 　　因此老吳認為，如果懂得ETF的概念，自己制定選股標準和策略， 　　也能做自己的選股經理人，打造專屬自己的投資組合。 　　短短兩年，報酬率就超過25％，除了成功把過去的虧損賺回來，資產也快速累積。 　　如果順利的話，就能比預期的時間，提早達成財務自由的10年目標。 　　2021年4月，老吳在臉書成立粉專「打造屬於自己的ETF」， 　　記

錄自己的投資績效和心得，分享給同樣走在財務自由路上的存股族，獲得不少回響。 　　◎ 自組ETF存股法，平均月領4萬元被動收入 　　老吳採用「買進好公司、分散風險」的自組ETF存股法， 　　讓他第一年存股就年領股利18萬元，第二年成長到50萬元， 　　相當於平均月領4萬元的被動收入，截至2021年底，總報酬率是30.45％── 　　．利用ROE和EPS獲利指標，找出值得留意的「候選股」 　　．從股價與季線乖離率，掌握買進時機點，成為自組ETF的「獲選股」 　　．檢視「獲選股」的成本狀況，帳面報酬率小於20％優先加碼 　　．當「獲選股」EPS為負值、ROE大幅衰退，就必須停損變成「淘汰股」

　　本書還有更多選股的指標與心法， 　　也會提供即時檢視帳面成本的Excel表格範例， 　　讓你在工作忙碌的狀態，輕鬆管理投資組合， 　　打造實現財務自由的被動收入！ 　　【老吳的股海金句，陪你存股致富】 　　#投機不是不好，只是投機背後的風險，往往是遇到了才能體悟。 　　#存股只怕不開始，一旦開始了就永遠不嫌晚。 　　#很多時候，我們以為面對的是廣大的市場，但在投資過程中，更多時候，我們面對的，其實是人性，只要心態正確了，就是成功的開始。 　　#在越短時間累積的財富，就容易在越短時間失去，所以風險要放在賺錢的前面。 　　#投資一定有風險，但長期下來，不投資才是最大的風險。 　　#

寧願少賺，也不要將自己的投資暴露於高風險中而不自知。 　　#原來我一直追求的財務自由，不可能靠著幾次交易、賺數萬元或數十萬元的價差達成，但有可能靠著每年持續增加的股利完成。 致富推薦 　　大俠武林｜《股息Cover我每一天》作者 　　股海老牛｜價值投資達人 　　雷浩斯｜價值投資者、財經作家 　　「時時細心照料，年年豐收生財。打造一座屬於自己的富裕花園。」──股海老牛，價值投資達人

多技術模型分類長照失能險問題

為了解決富台指即時的問題，作者丁敏慧 這樣論述：

台灣高齡人口比率急速攀升，失能身心障礙人口比率持續增加，促使長期照護需求增加。亦因低出生率造成家庭平均人口數減少，家庭照顧功能逐漸弱化，使得個人與家庭的照顧壓力日增，進而成為社會與經濟崩潰隱憂，衍生可能的社會問題。本研究基於上述的議題，希望以需要長期照護保險者為研究對象，建立一個可行的預測模式。本研究旨在透過建立分類預測模型為模型I~X，以比例分割與10折交叉驗證二種方式將資料拆解，再加上特徵選取及數據離散化兩種技術的應用，並以七種不同分類類別(貝氏分類、函氏分類、懶人法、群體學習、混合式、規則分類與決策樹)內之23種演算法，經由保險公司資料庫蒐集資料進行資料採礦，挑選出20個條件屬性和1個

決策屬性-「是否購買長照與失能保險保單」，決策屬性為二分類法進行數據實證分析。經實證結果得知：(1)找出影響決策屬性之3個重要因子分別為婚姻狀況、購買保單總張數與保單總保額(含長照與失能保險)；(2)最穩定模型為混合型的模型V與X；(3)最佳分類器為決策樹J48演算法。本研究結果有2個重要貢獻：(1)對壽險業者而言，「商業長照與失能保險」絕對是一個極具發展潛力的市場，藉由運用大數據分析工具與資料採礦技術，協助業界篩選出潛藏的客戶名單，讓銷售人員有效率的達成銷售業績及提升公司的收益來源，亦期本研究結果，對業者在未來的行銷策略及經營績效上，能有所貢獻；(2)對學術界而言，本研究所提出之預測模型，可

應用於其他不同的產業領域上，對不同的實務問題產生不同的實證分析支持結果。