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文字學家的寫字塾 一寫就懂甲骨文01：動物篇

為了解決幣虎台灣的問題，作者施順生,許進雄 這樣論述：

本書將帶給你最「酷」的能力——你會寫甲骨文！ 「文字學家的寫字塾」帶你了解古人造字創意，並且教你寫甲骨文。 認識日常用字的前世今生！穿越時空，體驗古代社會文化。 　　本書根據國際甲骨學權威許進雄教授的《字字有來頭：文字學家的殷墟筆記》〈動物篇〉，精選最具代表性的甲骨文字形共52字（含異體字形共153字），由許進雄教授與施順生教授，專業解說每個字的造字創意以及字形演變，並分解甲骨文的筆畫與筆順，製作甲骨文習寫圖例，帶大家一筆一畫的學習書寫甲骨文。 　　每頁一字。首先，以5.5 × 7公分的大字格製作圖例，清晰呈現這個甲骨文的字形，有助記憶與辨識；並附這個甲骨文的釋義，解說該字的造字創意、

字形演變。其次，以1.8 × 2公分的小字格，製作分解圖例，示範這個字的每一部分的筆畫、寫法，並以標號顯示筆順。接著，當然就是最「酷」的部分囉——歡迎進入文字學家的寫字塾，由兩位塾師指引，利用頁面下半部的練字字格，動手書寫甲骨文！ 　　先寫早期字形，再寫演變的字形。這個過程，幫助我們增進對文字演變的理解，邊寫甲骨文，邊懂古代社會！ 　　「文字學家的寫字塾」系列，依照古代社會生活情況，分為以下主題：動物篇、戰爭與刑罰篇、日常生活篇、器物製造篇、人生歷程與信仰篇。透過這些篇章，一一介紹我們今日常用的字，這些字的前身——甲骨文，長什麼樣子、是怎麼寫的。 　　學寫這些日常用字的甲骨字形，我們彷彿

穿越時空，回到古代社會，寫著古人寫的字，懂得這個字最初的構成、意義，以及背後所反映的古代社會文化。學寫甲骨文，不僅是學會寫古人寫的字，也幫我們打開了一扇出入古今的神奇之門！ 本書特色 　　★精選字形 　　收錄共52字，含異體字形共153個字。 　　★詳盡解說 　　分析甲骨文、金文、小篆、隸書、楷書，不同階段字形演變過程，了解現代文字從何而來。 　　★輕鬆學寫 　　精製筆畫圖例，輕鬆跟著寫出甲骨文。 　　★全新學習 　　首創透過實際書寫，領略古文創字智慧。 　　★權威審定 　　甲骨文權威學者審定，對於字的創造與演變，解說最正確。 　　★主題分類 　　選字多元豐富，依主題有系統的學習

。 聯名推薦 　　曾永義　中央研究院院士 　　黃啟方　前臺灣大學文學院院長 　　蕭麗華　佛光大學文學院院長 　　王基倫　臺灣師範大學中文系教授 　　謝佩芬　臺灣大學中文系教授  

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移動平均線搭配馬丁停損利策略之績效研究

為了解決幣虎台灣的問題，作者嚴楦鈞 這樣論述：

智能自動交易系統，透過自定義的交易策略代替投資者在市場進行交易，在整個交易操作期間投資者無須介入交易，排除投資者情緒影響的交易操作，更能嚴守交易紀律，驗證單純以技術分析取得的績效成果。本研究針對使用技術指標-移動平均線為進場訊號，配合止盈與止損輔助做為出場方針，將其績效做為基本對照組，再與添加馬丁格爾做為進場資金的策略進行對比績效之差異。經研究結果發現添加馬丁格爾策略做為進場資金的投入後，有利提升獲利之穩定性，並降低面臨的虧損風險。

從自己人開始：達成目標又有好人緣的雙贏思維

為了解決幣虎台灣的問題，作者BrianDixon 這樣論述：

　　這本書是教你把格局做大的指南，無論是你的事業或人生。 　　成功的背後不再有破碎、被忽略或犧牲的人際關係。 　　從今天起，把人擺第一位，一切從自己人開始。   　　家人、朋友、同事、客戶、團隊、鄰居......每天和你互動的，就是你的自己人。   　　要活出有意義又有目標的人生，關鍵在於重視自己人——留意觀察並服務他們。不再把人當作達成目標的手段，就不會在追求成果的過程中犧牲與人的關係。   　　將焦點從事轉向人，這個日常決定能改變一切。   　　以人為先，工作的方式就改變；我們知道工作是為了誰而做。 　　以人為先，領導的方式就改變；我們與團隊裡的人彼此連結。 　　以人為先，相處的方式就

改變；我們看見周遭的人的需要。   　　當你決定每一天以人為先，不但能拯救岌岌可危的婚姻家庭、恢復破裂的友誼，更能停止在職場上樹敵、促進事業成長、開啟機會之門、重新愛上你正在做的事！   從心推薦   　　朱家祥｜花蓮縣衛生局局長 　　林立誠｜高雄福氣教會牧師 　　洪英正｜淡江大學企業管理系副教授、Good TV家庭關懷中心主任 　　盧克文｜前宏達電集團副總經理暨子公司總經理、陽光基金會董事

運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策

為了解決幣虎台灣的問題，作者尤茜 這樣論述：

在投資國際化的環境下，有許多商品可供選擇，新興國家的逐漸發展以及ETF分散投資標的之特性，新興市場ETF為有潛力的市場。本文以Vanguard VWO、SPDR EWX 及 iShare FM之前一日收盤價為研究對象，研究期間為2012年10月1日至2021年10月1日，資料來源為 Yahoo Finance 資料庫，運用類神經網路搭配技術指標與專家訊號進行對比，應用R-Studio軟體進行分析，使用技術指標包含移動平均線(MA)、隨機指標(KD)、相對強弱指標(RSI)、趨向指標(DMI)、風險值(VaR)等不同短中長期之技術指標以建立買賣策略。為求模型適合之參數而進行靈敏度分析，其神經元

與隱藏層數以一個隱藏層6個神經元有較高準確度與較低總誤差、學習速率增加其準確度有下降的趨勢、賣點的誤差值不適合設為0.005且以logistic為適合的活化函數 ; 實驗結果為其三檔新興市場ETF的VWO以及FM有模擬出較適合之倒傳遞類神經模型，其預測報酬分別為309%及229%，有超過專家報酬402%與418%的一半 ; 在17項變數重要度的分析結果中，以過程中皆呈現正面影響為重要之指標，其買賣點共同顯示成交量為重要的指標，而個別適合的技術指標以買點為RSI6、RSI24、DMI14，賣點為MA60、KD是重要的技術指標參數。