元富期貨的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

超五系統交易：竹科工程師絕處逢生的量化交易世界

為了解決元富期貨的問題，作者廖建松 這樣論述：

聰明投資、掌握獲利，一套可以傳家的量化交易系統，期貨投資別錯過！   　　◎透過資料分析尋找市場規律，建構一套可長可久的期貨交易策略與系統化程式。 　　◎無需隨時看盤，可同時交易多個商品，並透過系統程式檢視交易績效。 　　◎作者具工業工程管理專業及竹科實務經驗，研發出一套標準化的投資系統，以圖文並茂的方式與有意系統交易者一同分享。   　　X5Super和他的超五系統團隊，2020年第一季報酬將近20%，日最大淨值回撤率只有3.5%，驗證系統交易是可以訓練的！   　　●打開天窗說量化 　　1個絕症，換到人生主宰權， 　　20年經驗，創造系統交易優勢， 　　化成5步作法、125張圖說、方法

實作與故事。   　　超五系統包含策略開發、回測、實際上線與部位控管，作者提供了全自動化的管理方式，把工程師魂運用在金融交易上面。不論你是喜歡人工交易的快感、還是目前正在尋找程式交易系統開發的交易人，都應該要閱讀本書。   　　●本書包含三部： 　　第一部主要介紹系統交易，從期貨初體驗開始，接著進入系統交易的主題，帶出重要的觀念與系統化的5個步驟，是很重要的內功心法，所以稱為X5三部之《九陽真經》。   　　第二部寫系統交易實作的5大步驟，展示交易軟體TradeStation的實作結果，這也是超五系統顧問提供系統訓練的最終四階課程內容，就像X5三部之《降龍十八掌》。   　　第三部有介紹如何從

簡單數學的期望報酬率與風險計算，進入資金管理的核心，所以是X5三部的《易筋經》。 　　附錄則是網路文章分享與X5學堂課程介紹。   強力推薦   　　高雄科技大學金融資訊系所教授／姜林杰祐 　　藍色投機客部落格版主／何志偉 Derek Ho 　　知名作家與部落格版主／Parkson Dow 　　QQFund.com LLC 創辦人／黃堃義 　　交易醫生／徐國華 　　台灣量化交易協會理事長／吳牧恩   　　更多精彩內容請見 　　www.pressstore.com.tw/freereading/9789869941303.pd 好評推薦   　　◎高雄科技大學金融資訊系所教授／姜林杰祐 　　建

松的交易課程內容，是建立在他多年來摸索、累積的經驗，所建立的一套思考模式與操作程序，藉此引導學員自行體會，找出自己的尋杯道路。   　　◎藍色投機客部落格版主／何志偉 Derek Ho 　　很高興建松兄能將自己的寶貴交易經驗整理出書，讓一般交易者可以快速的學習他十多年的經驗。在這裡推薦給想要進入程式交易／系統交易的朋友，對於已經使用台指期程式交易，想要跨入國外商品交易的朋友，這更是一本不可多得的經典佳作。   　　◎知名作家與部落格版主／Parkson Dow 　　誠心致意的推薦現在或未來的交易者、新手或入門：如果一定要找一本可以細讀一生並在交易路上遇上瓶頸時可以適時提供我們方向的書，那就是這

本了。   　　◎QQFund.com LLC創辦人／黃堃義 　　如果您想要系統化／程式化的研究，開發挑戰度比較高的多商品與多策略程式交易系統，來增強優化您的風險調整後的投資績效，我相信《超五系統交易》這本書能幫助您加速系統研發並且減少錯誤。   　　◎交易醫生／徐國華 　　這本書，不論是和我一樣喜歡人工交易的快感、還是目前正在尋找程式交易系統開發的交易人，都必須要看的，誠摯地向各位好朋友們推薦，讀完這本書，你將會被貫通任督二脈，由內而外，改變你的交易觀。   　　◎台灣量化交易協會理事長／吳牧恩 　　還是那句話，X5Super寫太多了，這本書絕對是要進入量化交易與程式交易的必須收藏經典，對這

方面有興趣的朋友千萬不能錯過。買到看到讀到，就是賺到！

機器學習的數學基礎 : AI、深度學習打底必讀

為了解決元富期貨的問題，作者西內啟 這樣論述：

〇國立台中教育大學數學教育學系 胡豐榮博士 與 清華大學數學系畢 徐先正 合譯 　　『進入 AI 時代，數學突然紅起來！』 　　現在資訊科學界最夯的主題就是 AI、機器學習、深度學習。Google、Apple、Amazon、台積電……等世界大廠都在爭搶 AI 大餅，比的是誰家的 AI 比較聰明、比較準確，因此發展出許多先進的技術，甚至把 AI 直接植入晶片中。每家好像都很厲害，然而高下區別的關鍵在哪裏？ 　　大家使用的開發工具不外乎 TensorFlow、Keras、Numpy，你會用，別人也會，那你憑甚麼贏人家？當然要靠獨創的技術、神秘的參數配方，而這些都是開發工具給不了的。如果只

靠土法煉鋼，不斷「Try Try 看」各種參數組合，這實在太不科學，根本無法提升能力。所以必須徹頭徹尾弄懂 AI 技術裏面在做甚麼？才知道應該用什麼參數去試、用甚麼演算法去算……，想做出比別人更好的 AI，就必須自我蛻變，這一切的打底功夫就是「數學」。 　　『AI、機器學習、深度學習需要的數學，你懂了嗎？』 　　數學領域的學科龐雜，國中、高中學完之後也不知道幹嘛，或是不求甚解，久而久之就還給老師了。然而在 21 世紀進入機器學習、深度學習領域，完全避不開下面這些東西，你懂了嗎？： 　　「邏輯斯迴歸／線性迴歸／合成函數／鏈鎖法則／條件機率／貝氏定理／ 最小平方法／最大概似估計法／常態分佈／

機率密度函數／向量內積／相關係數／ 誤差函數／代換積分／多元迴歸分析／神經網路／多變數偏微分／矩陣偏微分／ 梯度下降法／隨機梯度下降法／非線性邏輯斯函數／Sigmoid／反向傳播／more…」 　　媽呀！誰來教教我？ 　　小編看過市面上數本主打機器學習或深度學習的數學書，主要分兩類：其一是內容太過簡單講得不夠深入，其二是假設你的數學能力已經很強，直接跳過許多細節，這兩類讀了還是不知所云。沒關係，本書就是為你設計的，帶你從基礎開始複習，搭配實務案例，讓你知道數學可以怎麼用。而且最重要的是「只教機器學習、深度學習用得到的數學，講清楚、才能吸收」，其它用不到的不講，節省大家的寶貴時間。 　　本

書設計的巧妙之處在於前面講過的內容，到了進階的部份仍然會不斷前後呼應，不斷提醒。書中的運算步驟，像是梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播... 都一一手算推導給你看。認真讀完本書，機器學習與深度學習的數學就能深印腦海。 本書特色 　　〇只講機器學習、深度學習用得到的數學，追根究底且看得懂 　　〇梯度下降法、隨機梯度下降法、反向傳播... 一步一步手工算給你看 　　〇利用實務範例，更能了解數學可以用在哪裏 名人推薦 　　〇清華大學榮譽教授 李家同博士 推薦：『數學是 AI 的根本, 你可以跟著本書扎實理解機器學習最根本的數學基礎。』