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國立彰化師範大學 會計學系企業高階管理碩士在職專班 吳明政所指導 楊耀德的 虛擬貨幣期現貨套利交易策略之研究-以ETH乙太幣為例- （2021），提出台指期貨計算機關鍵因素是什麼，來自於虛擬貨幣、配對交易、比特幣、乙太幣、期現套利。
而第二篇論文華夏科技大學 資訊管理系碩士在職專班 陳祐祥所指導 丁敏慧的 多技術模型分類長照失能險問題 （2020），提出因為有 長期照護、特徵選取、數據離散化、資料採礦的重點而找出了 台指期貨計算機的解答。
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高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利(第二版)
為了解決台指期貨計算機 的問題，作者黃正傳 這樣論述：
有用的策略為什麼不自己賺？ ➢那是因為我的目的不在賺錢，人生有許多更有意義的事要做。 被說出來的策略還有用嗎？ ➢有用的。如果市場夠大，說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法，這些投資方法簡單又有用，完全不怕被人知道。Ｈ模型也是。 投資策略總是模稜兩可，不知如何執行？ ➢不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定，有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬，操作完全有公式可遵循。 數學不好，不懂投資怎麼辦？ ➢要學。本書盡力求通俗，讀者有任何困難歡迎到作者的ＦＢ粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問。 「吾未聞枉己
而正人者也，況辱己以正天下者乎？」不能面對自己，就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯，才能忠實面對自己與環境的關係，訴諸各種花俏的投資心法，不能量化統計，就是逃避卸責之道。 程式交易的殿堂無比深遂，期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步，並展示切實獲利的方法，照亮前方的康莊大道。
虛擬貨幣期現貨套利交易策略之研究-以ETH乙太幣為例-
為了解決台指期貨計算機 的問題，作者楊耀德 這樣論述：
虛擬貨幣的基礎技術架構源於區塊鏈，區塊鏈技術利用了不對稱的加密技術、雜湊函數、共識演算法等資訊方法，建立了一套新式的電子現金系統，並經過13年的時間證明該系統的可靠度。由於虛擬貨幣並無任何物理價值，所以必須透過演算法採礦的過程注入成本價值，形成共識。虛擬貨幣作為一種新興的投資工具，不僅實現了與其他傳統資產類似的價值保存功能，許多研究也在探討虛擬貨幣的價值是貨幣、商品，抑或只是技術產品。在法律的相關領域也對虛擬貨幣的的特質、管制及犯罪行為多所研究。但由於虛擬貨幣的單位價格具有劇烈的波動度，其風險及報酬顯著異於傳統資產，在傳統的人為操作模式下，易受情緒與市場面的影響而影響投資決策。因此本論文將研
究利用傳統金融技術的配對交易方式，套用於虛擬貨幣市場的永續合約及現貨價格，實現程式化期現套利策略用於波動度大的虛擬貨幣市場的的可行性及績效探討。
高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利
為了解決台指期貨計算機 的問題，作者黃正傳 這樣論述：
本書特色 有用的策略為什麼不自己賺？ ➢ 那是因為我的目的不在賺錢，人生有許多更有意義的事要做。 被說出來的策略還有用嗎？ ➢ 有用的。如果市場夠大，說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法，這些投資方法簡單又有用，完全不怕被人知道。Ｈ模型也是。 投資策略總是模稜兩可，不知如何執行？ ➢ 不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定，有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬，操作完全有公式可遵循。 數學不好，不懂投資怎麼辦？ ➢ 要學。本書盡力求通俗，讀者有任何困難歡迎到作者的ＦＢ粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問
。 「吾未聞枉己而正人者也，況辱己以正天下者乎？」不能面對自己，就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯，才能忠實面對自己與環境的關係，訴諸各種花俏的投資心法，不能量化統計，就是逃避卸責之道。 程式交易的殿堂無比深遂，期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步，並展示切實獲利的方法，照亮前方的康莊大道。
多技術模型分類長照失能險問題
為了解決台指期貨計算機 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。