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被人工智能操控的金融業

為了解決股票手續費計算機的問題，作者（日）櫻井豐 這樣論述：

”一本人工智能如何影響金融業的經濟普及讀物。區塊連、FinTech、人工智能的巨大浪潮已成功席卷了整個金融領域，全球金融業即將面臨前所未有的挑戰和危機，人工智能對未來金融業將產生什麼樣的影響？《被人工智能操控的金融業》一書將為你全面揭開人工智能與金融業界的「台前幕后故事」，透徹講述科技究竟為我們的經濟帶來了怎樣的深遠影響，而我們的生活又將發生怎樣的改變。最近，IBM和谷歌的人工智能研究人員，不斷地被對沖基金公司所挖角，其中具有代表性就是美國的對沖基金公司橋水聯合基金和文藝復興科技。這些研究人員充分利用先進的人工智能技術，開發了「貿易機器人」——這一擁有超乎常人想象的大數據分析能力以及高頻交易能

力的「人力資源」，他們計划以此作為「戰略王牌」在這場金融科技革命中獲得更大的市場份額。由此可見，隨着人工智能技術的急速發展，這一技術將迅速且大規模地去霸占金融領域的雇佣資源。因此有不少相關專家表示擔心：「長此以往世界的兩極分化只會越發嚴重，而一種令人恐怖的經濟形勢也即將呈現——強的科技只掌握在極少數人的手里，而財富則會流向固定的幾家對沖基金公司的腰包里……」如同雷曼事件級別的股價暴跌瞬間引發的閃電崩盤，相繼從IBM及谷歌公司挖走人工智能技術人才的對沖基金公司，今后10年間發達國家將削減30%～80%的銀行分支機構……當前，金融舞台的幕后究竟發生了什麼？如果超級對沖基金公司雇用了AI研究者，擁有

了Deep Mind公司那般的超強技術，其他人只能眼睜睜地看着利益不斷地被它們吸走……”櫻井豐（YUTAKASAKURAI）金融市場、金融產品及金融技術專家。1986年畢業於早稻田大學理工學院數學專業，進入東京銀行（現三菱東京UFJ銀行）工作。2000年加入索尼公司網絡銀行籌建小組，擔任過索尼銀行執行董事、市場管理部部長等職位，自2010年起任Research & Pricing Technology（RPTech）公司董事長。櫻井豐入行以來一直從事金融市場中各類金融產品的交易、資產管理等業務，非常熟悉金融市場的現狀、理論以及所采用的技術。主要著作有《數理金融的歷史》（日本金融財政事情研究會出

版）。自2017年擔任日本AI金融應用研究所所長。 序/姚前前言第1章 金融與技術的台前幕后1金融科技的光與影3美國、英國開創的金融科技熱潮4從根本上改變金融面貌的商業模式登場5迅猛進步的人工智能7谷歌子公司的最新人工智能擊敗圍棋高手9不知道為什麼其成效這麼好11……傳說中的對沖基金公司14金融市場中的機器人交易員15金融機器人化落后的日本16金融機器人化會發展到什麼程度17第2章 機器人交易員充斥金融市場19閃電崩盤21什麼是算法交易23「罪犯」是超高速機器人交易員24《快閃小子》中描繪的搶市26超高速機器人交易員的交易策略28成為造市商是超高速機器人交易員的主要策略29

以令人難以置信的勝率為豪的超高速交易公司31外匯市場也充斥着超高速機器人交易員32算法交易的老牌公司34知名對沖基公司正式參與造市商業務35雷曼沖擊改變金融業37金融機構不再是市場主角38第3章 目前，對沖基金公司正在考慮什麼41貪婪追求盈利的對沖基金公司43對沖基金公司的投資策略44LTCM的嘗試與失敗45不依賴人類經驗和直覺的量化基金之興盛47蒙着神秘面紗的傳說中的對沖基金公司——文藝復興基金公司50數學、物理、計算機專家解析市場模型51世界對沖基金大鱷橋水公司53橋水公司獨特的文化55從IBM挖走「沃森」開發者56運用大數據和人工智能快速成長的Two Sigma基金58嘗試運用人工智能進

行長期資產管理的基金59成效差異懸殊的技術獨占所帶來的風險61第4章 資產管理中人類無法戰勝機器人63智能投顧時代悄然來臨65日本與美國的個人資產管理差異66智能投顧決定資產分配68Betterment公司的商業模式69資產組合模型的結構71陸續進軍智能投顧業務的投資界大鱷72人工智能的活用成為競爭的關鍵74被稱作「聰明貝塔策略」的自動管理盛行75尋求大數據帶來的追加性溢價77人類資產管理者及投資顧問還能發揮的作用78證券公司的存在受到威脅79第5章 改變世界的人工智能的進化81破譯德軍「恩尼格碼」的「傳奇」83判斷機器思考能力的圖靈測試85自達特茅斯會議后興起的人工智能熱潮87金融業內專家系

統的運用89在股票交易和資產管理領域嘗試使用人工智能91開始發揮威力並被重新審視的貝葉斯定理93機器學習——自行學習的人工智能95將棋軟件引進機器學習后98大數據和統計性機器學習的威力100深度學習——差異懸殊的學習102DeepMind公司的深度強化學習103實力與業余高段者持平的圍棋軟件106阿爾法狗的沖擊107人工智能將在金融市場發揮巨大威力109比特幣背后的區塊鏈技術111第6章 被機器人搶走的金融工作113被機器人化的工作115近半數職業將會被機器人奪走的可能性大於90%116金融業中多數非單純性勞動都是機器人化的對象118行情分析和信用風險評估基本上都采用數字模型分析120大數據時

代可進行個人行為模式分析122零售金融的大數據分析競爭開始123美國、英國的銀行正式開始削減分支機構數量124被機器人化風險較高的保險和證券營銷工作125留給人類的工作是什麼126國際清算銀行已關注大數據的洞察力128第7章 要麼適應，要麼准備被替代131日本的金融科技大多停留在提供便捷功能上133對幕后世界所知甚少的日本134保駕護航體制時代形成的官僚性企業文化135對外部環境變化感覺遲鈍的縱向型組織137重視經驗與直覺的交易模式138只追求眼前手續費的證券公司139被制度保護至今的人壽保險公司14020世紀末設立的網絡銀行、網絡證券公司的煩惱142數字性作戰中極其落后的日本金融業143對人

形機器人戀戀不舍，對非人形機器人卻漠不關心145缺乏數字性感覺的日本金融高層146第8章 人工智能與未來金融149有必要修正對人工智能的認識151現在不擅長的事不一定永遠不擅長152經濟與金融理論教科書被大幅改寫的可能性152智能交易只是時間問題154破壞性技術獨占風險令人擔憂156未來的金融業有兩個劇本157金融業終將迎來被顛覆的一天158日本肩負的職責160后記162

股票手續費計算機進入發燒排行的影片

基於多重串流長短期記憶神經網路運用於台灣指數期貨交易之研究

為了解決股票手續費計算機的問題，作者游雯仲 這樣論述：

本論文提出一個以多重串流長短期記憶神經網路運用於臺灣指數期貨交易的交易模型，測試期間為2014年至2019年，透過每年更新神經網路權重，多次重新訓練驗證模型，驗證所提出之多重串流長短期記憶神經網路模型於多頭及空頭市場投資成效。研究結果顯示，基於組合式分類器設計之多重串流長短期記憶神經網路，可學習資料中不同的分類特性，因此，在包含手續費與滑價的情況下，最大回撤(Maximum Drawdown)以及夏普指數(Sharp Rate)皆優於卷積神經網路以及單層長短期記憶神經網路模型。

商品和金融期貨交易指南（原書第4版）

為了解決股票手續費計算機的問題，作者(美)克蘭曼 這樣論述：

8000萬新增消費者在推動全球需求，商品交易的獲利機會十分巨大。活躍的交易者必須要考慮這些市場。然而，在高頻交易推動形成前所未有的巨幅波動時代，統計顯示大多數商品交易者都出現虧損。商品交易是個「零和」游戲，因此肯定也有很多人盈利巨大。喬治·克蘭曼將幫助你成為贏家。克蘭曼介紹了新高效技巧，用以識別符合你的較為確定的走勢的交易機會。你將了解到商品市場如何經歷了改變，此外還將學到如何成功地利用紀律避開鯊魚遍布的水域。克蘭曼根據30多年的成功經驗，闡述了期貨目前如何發揮作用、心理如何影響這些市場以及如何避開陷阱。此次他增加了電子交易的概述、當前合約、高級技巧等內容，尤其是他獨創的樞

軸指標。由喬治·克蘭曼所著的《商品和金融期貨交易指南(原書第4版)》中有：商品交易的盈利之道。持續穩定盈利的交易者所擁有的紀律和關鍵性格品質。簡明的語言表達。講述從農產品到能源、金屬、軟性商品和金融期貨的期貨和期權市場，皆為獲得收益的必知內容。最有價值的技術分析工具。旨在從趨勢中獲利的 指標。專業交易者25個不可或缺的交易秘訣。皆為經歷 了時間考驗的實用技巧。喬治·克蘭曼是(成立於1983年的)商品期貨資源公司(Commodity Resource Corp．)董事會主席。該公司位於內華達州塔霍湖，是一家向個人交易者和企業套期保值提供服務的期貨顧問和交易公司。克蘭曼在商品期貨業務方面有超過30

年的成功業績記錄。 克蘭曼離開美林創立自己的交易公司時，已經是「黃金圈」(國際十大頂尖商品經紀人)成員之一。商品期貨資源公司1983～1995年設在明尼阿波利斯谷物交易所交易大廳，克蘭曼在明尼阿波利斯谷物交易所有多個會員席位，也曾是該交易所董事會成員。克蘭曼還曾是紐約商業交易所(NYMEX)的會員，時間超過10年。1995年他搬至塔霍湖，繼續為客戶和自己積極交易。 克蘭曼曾在大型金融會議上發表過有關其交易技巧的演講，被《華爾街日報》《期貨》Investor’’s Daily和《財富》引述。他此前曾出版過4本商品和期貨交易方面的著作，包括The New Commodity，Trading Gui

de:Breakthrough Strategies for Capturing Market Profits。

三元決策理論應用於國道計程收費議題之情感分析研究

為了解決股票手續費計算機的問題，作者蔡易辰 這樣論述：

交通運輸一直是人類生活需求當中不可或缺之環節，各種交通政策執行績效的成敗與否，使用者網路意見蒐集與即時化解民怨的變化往往影響整體政策的發展大局。實施國道高速公路計程電子收費政策之後， ETC整體用路人滿意度在2015年雖達七成，政策執行過程仍產生諸多爭議及問題，短期間網路上常湧現大量的評論，使得部分民眾消極使用；同時新興媒體的出現，也使得輿情更加多元更具時效性，政府應當正視並避免危機擴大，對ETC使用者之想法、意見與經驗等資訊進行有效的蒐集與分析，將有利於營運管理者能即時掌握重要議題，進而擬訂相對應之策略並有效化解無法預期的危機。有鑒於此，本研究係使用爬蟲系統蒐集輿情文本，以網路評論意見為資

料基礎，進行意見挖掘並建構三元決策情感分析模式。本研究運用三元決策理論於情感分析，輿情文本情感傾向將可具有正面情感、中立情感與負面情感，以較精準的分類方法，輿情文本依其內容計算情感值，並根據情感區間門檻值劃分正面、負面與中立區域。輿情文本情感值計算以正、負面情感詞庫為情感值計算之依據，利用詞頻演算法計算輿情文本的情感值，透過三元決策情感分析模型進行情感分析，最終計算出三元決策情感分析模型之通用模型與情感區間門檻值。在與遠通電收公司達成保密協定下取得客服語音資料，進行ETC使用者對ETC服務項目抱怨程度之分析。本研究利用三元決策情感分析模型對網路評論文本進行分析，而客服語音資料僅藉由計算情感值以

探討民眾抱怨之情感程度。研究結果顯示，ETC網路輿情八大構面與主題之情感分析部分，正面情感傾向之主題以交管措施為主，中立情感傾向之主題以申裝異動/車輛過戶與供裝，負面情感傾向之主題絕大多數為收費員議題；ETC客服語音六大構面與主題之負面情感程度分析部分，繳費服務構面之繳費逾期主題跟平信掛號與通知主題，以及申辦服務構面之查詢管道與流程主題，其為遠通電收公司較需注意與改善之服務項目。ETC網路輿情與客服語音之情感認知迴歸分析，網路輿情之檢定結果係以政策構面為特別顯著構面，而客服語音之檢定結果顯示繳費服務構面為特別顯著構面，其為半年期間內特別會影響ETC整體情感趨勢變化之構面。建議後續情感認知迴歸式

之更新計算宜以年度為時間單位，將使整體分析結果更為完整。