富邦證券app教學的問題，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

概念股夯什麼?從零開始的IT圖鑑：蘋果概念股、AI概念股、雲端概念股、半導體供應鏈、虛擬貨幣……從基礎入門到上下游整合，一次看懂。

為了解決富邦證券app教學的問題，作者岩﨑美苗子 這樣論述：

　　概念股是什麼？ 　　指依靠相同題材，將同類型股票列入選股標的組合。 　　那……正夯的概念股有哪些？ 　　哪些被低估（或者還沒夯）的好股票可以先關注、先入手？ 　　‧伴隨5G網路發展，5G網路手機的市占率已達四成，之後會越來越高。 　　‧虛擬貨幣可規避弱勢美元風險，成為未來支付工具之一，連特斯拉都大舉投資。 　　‧受COVID-19影響，遠端工作帶動電子商務，龐大商機背後仰賴伺服器提供服務。 　　‧遊戲族群數量不斷上升，「宅經濟」題材備受市場注目，包括電競、遊戲機等。 　　你喜歡網購嗎？用《精靈寶可夢GO》抓過寶嗎？你的手機可以無線充電嗎？ 　　還有，電競可能納入奧運項目，帶動相關

市場；雙十一活動帶來大量獲利…… 　　這些都是某一種概念股。 　　本書由專業IT顧問三津田治夫精選出100個科技關鍵字， 　　從基本入門到上下游整合，告訴你，概念股為什麼這麼夯， 　　再搭配臺灣相關上市櫃公司總整理，選股不再霧煞煞。 　　◎概念股背後的隱藏技術： 　　半導體可製作電晶體或IC（積體電路），使用在各種產品上， 　　如智慧型手機、個人電腦、遊戲機、電視、冰箱、汽車、醫療設備…… 　　相關公司如台積電（2330）、富鼎（8261）、漢磊（3707）等。 　　◎概念股如何影響你我生活： 　　‧電商實力與規模已凌駕傳統零售業者，節慶限定活動（例如雙十一）也是商機。 　　線上零售業龍

頭momo的富邦媒（8454），就是概念股之一。 　　‧5G（第五代行動通訊系統）發展，逐漸取代目前市占率六成的4G手機。 　　概念股有哪些？鴻海（2317）、宏碁（2353）、聯發科（2454）都是。 　　◎AI、金融都是最夯概念股： 　　人工智慧（AI）越來越有智慧，例如智能喇叭、AI機器人，還有人臉辨識。 　　宏碁（2353）、華晶科（3059）、浩鑫（2405）……都因AI產業受矚目； 　　許多金融股，如玉山金（2884）、富邦金（2881）等，也是理財機器人概念股。 　　蘋果概念股、AI概念股、5G概念股、半導體、虛擬貨幣…… 　　等到媒體報導才查、等到分析師推薦了才跟，往往買

貴了。 　　本書從基礎入門，帶你搶在趨勢路人皆知之前，趁早布局。 各界推薦 　　竹謙科技研發工程師、資工心理人／洪碩廷 　　「紀老師程式教學網」粉專版主／紀俊男 　　泛科知識公司知識長／鄭國威  

富邦證券app教學進入發燒排行的影片

影響學生使用電子支付的因素-以國立高雄科技大學學生為例

為了解決富邦證券app教學的問題，作者郭志信 這樣論述：

隨著金融科技及智慧型手機的快速發展，電子支付系統也跟著滋長，逐漸取代原有的交易方式，臺灣政府也積極推動相關政策，訂定目標在2025年讓電子支付及行動支付普及率達到90%。本研究欲了解學生於校內外使用電子支付的因素，本研究以UTAUT2模型為基礎，探討績效預期、付出預期、社會影響、配合設施條件、價值衡量等構面對學生接受與使用電子支付是否具有顯著的影響力，藉以了解哪些因素將是校園未來開發或推動電子支付系統時，必須高度重視的。透過網路問卷的發放，本研究總共回收310份有效的高雄科大學生問卷。驗證性因素分析的結果發現，在測量模型上，本研究的所有構面都確實達到收斂效度及區別效度；SmartPLS3的結

構方程式模型分析上，本研究發現績效預期、社會影響、配合設施條件、價值衡量這四個構面會對學生選擇使用電子支付的行為意圖產生正向的影響，而學生的行為意圖也對電子支付的實際使用也產生顯著的正向影響。然而，與本研究預期有所不同的是，學生對於使用電子支付的付出預期，並不會影響其行為意圖。本文建議後續研究可以進一步驗證上述發現。

金融科技：基礎與應用

為了解決富邦證券app教學的問題，作者翁禮祺 這樣論述：

　　本書是一本「老師方便教學、學生容易學習、課後可以習作」金融科技教科書。內容循序漸進闡述金融科技的基礎知識，並挑選全球以及臺灣經典案例輔助學習，適合作為學習金融科技的入門書，適用於數位金融、金融科技等課程，凡是對於金融科技有興趣之學生，皆可從本書獲得金融科技的基礎認識與案例啟發，進一步結合領域知識與創新發想。 本書的特色歸納如下： 　　1.全方位學習的四大面向：第一本含括金融科技的完整面向有金融應用、商業模式、科技創新、風險監理等，架構清晰、條理分明。 　　2.教師方便授課：依據實際教學經驗的章節設計，所附課綱即可供教學使用，並可依學分時數彈性調整。 　　3.學生容易學習：每章均有前言

、學習目標、FinTech視窗、FinTech補給站、FinTech全球視野、重要名詞，幫助學生進入各章主題，輕鬆掌握各章重點，加強實務面的應用。 　　4.收錄著名案例：除全球案例，亦加入與臺灣相關的案例，利於學生深入了解臺灣與國際在金融科技實務面的應用。 　　5.納入時事重要議題：摘錄最新議題，如純網銀、開放銀行、臉書的加密貨幣、歐盟個人資料保護規則、防制洗錢以及監理沙盒等主題，掌握最新趨勢。 　　6.多元題型深入思考：章末附有實際教學經驗設計的多元習題，包括是非題、選擇題、問答題、網路題等題型，方便老師依學生程度進行複習與討論。   作者簡介 翁禮祺 　　現職 　　鉅資科技 

創辦人暨總經理 　　臺灣財務工程學會  理事 　　政治大學財管系  兼任助理教授 　　清華大學計財系  兼任助理教授 　　中央大學財金系  兼任助理教授 　　東海大學財金系  兼任助理教授 　　經歷 　　科技部南部科學園區  金融科技創新競賽決賽評審 　　教育部高教深耕金融科技共學群  大數據分析競賽決賽評審 　　教育部全國計算機會議  金融科技小組審稿主編 　　暨南大學財金系課程結構  審查委員 　　大同大學資訊經營系  兼任助理教授 　　台新金控子公司台証證券  資訊部門協理 　　美商湯森路透(Thomson Reuters)大中華區高階主管 　　專長 　　金融科技專題、新創事業經營

　　特聘教學與講座 　　立法院研習計畫、科技部跨領域工程教育人才培育計畫、證券商業同業公會、遠傳電信教育訓練中心、台灣金融研訓院、國際資訊安全組織、中國新華都商學院金融科技論壇、浙江省杭州論壇等數十個著名機構與學術單位。 　　著作 　　發表多篇論文於全國計算機會議、臺灣網際網路研討會等學術研討會議。另有多篇文章發表於《台灣銀行家》、《會計研究月刊》以及報章媒體。 Part 1 　金融應用篇 第01章　金融科技導論 FinTech視窗　金融科技服務帝國——螞蟻金服 1.1　金融科技與生活 1.2　金融科技的意涵與發展 FinTech補給站　世界經濟論壇小檔案 1.3　金融科技的服務領域

與創新應用 1.4　金融科技的技術領域 1.5　本書的特色與章節架構   第02章　機器人理財發展與應用 FinTech視窗　機器人不僅會下圍棋，也能夠提供理財建議 2.1　機器人理財的源起與發展 2.2　機器人理財簡介 2.3　機器人理財的內涵元件 2.4　機器人理財的系統架構 2.5　機器人理財知名公司介紹 2.6　機器人理財的機會與挑戰 FinTech全球視野　智能信用卡管理   第03章　互聯網保險與金融服務帝國 FinTech視窗　你知道多運動，也可享有保費折扣嗎!? 3.1　互聯網保險——以眾安保險為例 3.2　金融服務帝國——以螞蟻金服為例 FinTech全球視野　螞蟻金服帶來的

生活便利   Part 2  商業模式篇 第04章　金融通路演變與純網路銀行發展 FinTech視窗　結合社群、遊戲、電商的純網路銀行——德國Fidor Bank 4.1　金融通路的演變 4.2　金融通路轉型的發展與作法 4.3　純網路銀行的發展 4.4　臺灣純網路銀行的發展 FinTech全球視野　掌握都市生活圈族群的數位銀行——越南Timobank   第05章　開放銀行發展與應用 FinTech視窗　揪企業共創新局——好心肝基金會與永豐銀行 5.1　開放銀行簡介 5.2　開放銀行的應用領域與案例 5.3　開放銀行國際主要國家政策 5.4　開放銀行在臺灣的發展 5.5　開放銀行對傳統銀行的

機會與挑戰 FinTech全球視野　手機記帳APP——臺灣金融科技業者開放銀行   第06章　平台經濟與金融創新應用 FinTech視窗　旅遊住宿媒合平台——Airbnb 6.1　平台是什麼 6.2　平台建立的關鍵要素 6.3　平台經營的主要特性 FinTech補給站　平台的補貼策略 6.4　平台在金融創新的應用 FinTech補給站　供應鏈金融平台——鴻海公司 6.5　平台經營的新金磚 6.6　平台經濟的機會與挑戰 FinTech全球視野　由叫車平台發展為成功金融科技公司——Grab   Part 3  科技創新篇 第07章　人工智慧在金融的創新應用 FinTech視窗　人工智慧就在你身邊—

—IBM華生專家系統 7.1　人工智慧簡介 7.2　機器學習簡介 7.3　人工智慧的應用案例 7.4　人工智慧在金融的應用 7.5　人工智慧在金融的機會與挑戰 FinTech全球視野　人工智慧審核貸款——台北富邦銀行   第08章　區塊鏈與金融創新應用 FinTech視窗　自己的醫療紀錄，自己掌握——Gem Health 8.1　什麼是區塊鏈 8.2　區塊鏈使用的技術、特性、與發展階段 8.3　區塊鏈在金融領域的應用 8.4　區塊鏈在非金融領域的應用 8.5　區塊鏈與智能合約的應用 8.6　區塊鏈的機會與挑戰 FinTech全球視野　以區塊鏈打造版稅結算機制的音樂發行平台——KK Farm  

第09章　加密貨幣原理與應用 FinTech視窗　社群媒體也要發行加密貨幣——Facebook 9.1　加密貨幣簡介 9.2　使用區塊鏈技術生產加密貨幣 9.3　加密貨幣的交易方式 FinTech補給站　加密貨幣交易平台遭駭——Coincheck與Youbit 9.4　加密貨幣的應用場域 9.5　監理單位對於加密貨幣的態度 9.6　加密貨幣的機會與挑戰 FinTech全球視野　推動全球第一個官方區塊鏈加密貨幣——杜拜政府   第10章　雲端運算與金融創新應用 FinTech視窗　雲端運算與生活應用 10.1　雲端運算簡介 10.2　雲端運算的定義與範疇 10.3　雲端運算的應用案例 10.4

　雲端運算在金融的創新應用 10.5　雲端運算的機會與挑戰 FinTech全球視野　雲端運算用於銀行內外部作業——星展銀行   第11章　物聯網與金融創新應用 FinTech視窗　物聯網打造智慧家居生活 11.1　物聯網簡介 11.2　物聯網應用案例 11.3　物聯網在銀行的應用 11.4　物聯網在保險的應用 11.5　物聯網在支付與供應鏈金融的應用 11.6　物聯網在金融的機會與挑戰 FinTech全球視野　使用物聯網技術的保險——駕駛人行為車險   Part 4  風險監理篇 第12章　個人資料保護與網路安全 FinTech視窗　用戶資料遭濫用，面臨巨額罰款——Facebook 12.1　

認識《個人資料保護法》 12.2　個人資料的去識別化技術 12.3　金融科技與個人資料保護的關聯 FinTech補給站　推動生物識別數據庫，被控違反隱私權——Aadhaar FinTech補給站　蒐集網路足跡與替代數據，進行P2P 貸款信用評分——Zest Finance FinTech補給站　利用汽車物聯網，蒐集駕駛人行為資料——Adimral 12.4　網路安全與個人資料保護 FinTech補給站　網路安全所引起的資料外洩事件 FinTech全球視野　遭駭 8,000萬筆資料外洩——摩根大通銀行   第13章　防制洗錢與打擊資恐 FinTech視窗　防制洗錢缺失——兆豐銀行紐約分行 13.

1　什麼是防制洗錢與打擊資恐 FinTech補給站　各國的洗錢與資恐事件 13.2　國際防制洗錢組織與防制洗錢評鑑 13.3　臺灣《洗錢防制法》的重要項目 13.4　面對防制洗錢與打擊資恐的機會與挑戰 FinTech補給站　防制洗錢的執行步驟 FinTech全球視野　防制洗錢查詢系統——臺灣集中保管結算所   第14章　金融監理沙盒 FinTech視窗　新創公司要不要進入監理沙盒——High Five 14.1　監理沙盒的意涵 14.2　全球金融監理沙盒的發展情況 14.3　臺灣金融監理沙盒 14.4　各國監理沙盒的特色比較 14.5　進入監理沙盒的機會與挑戰 FinTech全球視野　金融監理

沙盒首案核准啟動——凱基銀行攜手中華電信   第15章　監理科技 FinTech視窗　全球監理資訊分析平台——FiscalNote 15.1　什麼是監理科技 FinTech補給站　國際金融協會小檔案 15.2　監理科技的驅動因素 FinTech補給站　自動化監管報告系統——Ripcord FinTech補給站　客戶生命週期管理解決方案——Fenergo 15.3　監理科技的類別與範疇 FinTech補給站　打擊金融詐欺犯罪——NetGuardians FinTech補給站　網路安全公司——RiskIQ 15.4　監理科技的科技涵養 15.5　經典監理科技公司 FinTech全球視野　比特幣區塊

鏈監控公司——Elliptic  

以機器學習預測短期比特幣價格之研究

為了解決富邦證券app教學的問題，作者洪宜琳 這樣論述：

近來，金融科技蔚為顯學，破壞式創新正逐漸顛覆傳統金融業既有的面貌，其中的區塊鏈技術更是後起之秀，未來發展潛力不容小覷。區塊鏈技術是一種分散式帳本技術，藉由數位簽章及數位憑證實踐去中心化的核心思想；另一方面，市值第一大之密碼貨幣─比特幣頗受熱議，在過去八年來暴漲逾兩千萬倍，值得進一步探討與研析。本文首先探討區塊鏈技術的運作原理與應用，及公開金鑰密碼之概念，並釐清數位貨幣、虛擬貨幣及密碼貨幣之差異，矯正一般大眾對加密貨幣的錯誤認知；再者，比較市值前五大之密碼貨幣，並進一步探討其他文獻鮮少提及的擴容方案，包含閃電網路、隔離見證、軟分岔及硬分岔；最後比較世界上主要的密碼貨幣交易所，與台灣常見之代買代

賣平台。本文的研究方法為質化與量化分析並行，旨在預測短期比特幣之價格，藉由蒐集2013年4月至2018年5月之歷史資料，整合得出事後預測的結果。質化部分採用PEST分析法，並列舉金融市場上實際發生的案例，加以分析出影響比特幣價格漲跌的關鍵要素；量化部份採用增生少數合成技術完成資料前處理，再依是否發生突發事件，分為迴歸分析與機器學習兩個部分。迴歸分析中採用普通最小平方法，並將前一日比特幣之價格、流通供給量、Google搜索量納為解釋變數，得出MAPE為3.96%，預測能力為高度精確；機器學習則採用決策樹、貝氏網路及支援向量機，分別預測比特幣價格之漲跌與變動幅度，實證結果有三：一為預測漲跌之準確度

普遍高於預測變動幅度，二為採用100％訓練、100％測試的準確度普遍高於70％訓練、30％測試，三為若採用100％訓練、100％測試則準確度最高為決策樹，但若採用70％訓練、30％測試則支援向量機為第一首選。