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元智大學 電機工程學系乙組 曾俊雄所指導 艾明緯的 腦波與五大人格特質相關性研究 (2021),提出股票模擬遊戲關鍵因素是什麼,來自於腦機介面、機器學習、EEG腦波、IPIP五大人格量表。

而第二篇論文國立高雄大學 應用數學系碩博士班 黃士峰所指導 柯俊廷的 Q學習及其應用之研究 (2021),提出因為有 納許均衡解、Q學習、強化學習的重點而找出了 股票模擬遊戲的解答。

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除了股票模擬遊戲,大家也想知道這些:

財經詞彙一本就搞定:讓你思考像索羅斯、投資像巴菲特

為了解決股票模擬遊戲的問題,作者傑克.奎南 這樣論述:

  每個月300萬人次的肯定  投資人必備的投資百科   大家都知道學英文的第一步就是學會查字典。  那學投資呢?   《財經詞彙一本就搞定》取材自當今最受歡迎、每月平均流量300萬人次的投資網站INVESTOPEDIA,由網站用戶最常搜尋的詞條彙編而成。本書擷取詞彙包羅萬象,從最基本的資產﹝asset﹞、商品﹝commodity﹞、指數﹝index﹞等概念,到高階術語,像是份額﹝tranche﹞、信用債券﹝debenture﹞、價值投資法﹝value investing﹞等500個財經用語全都涵蓋在內。   本書超越一般詞典的制式內容,用簡潔的文字、透徹的解說,讓你一看就懂。另外,隨書附送約

50幅令人捧腹的漫畫,讓你在嚴肅投資之餘,也會發現投資世界幽默的一面。   擁有《財經詞彙一本就搞定》在手,你就毋須再擔心看不懂充斥艱澀術語的財經新聞,或是搞不清天花亂墜的金融商品,你可以充滿信心和你的理財專員討論投資事宜,並真正掌握自己的錢到底投資到哪裡去了。   ◎針對繁體中文版,本書特別收錄中文字詞單字索引,讓讀者輕鬆上手 作者簡介 傑克.奎南(Jack Guinan)   華爾街資深從業人士,曾服務多家全球主要的金融業者,如花旗美邦(Citi Smith Barney)、富達投資(Fidelity Investments)與Chase/BrownCo等。他著有《線上交易存活指南:一位內

行人的內行話》(The Online Trading Survival Guide: Insights from an Insider)。歸南的「收盤鈴」(The Closing Bell)系列漫畫,刊登於報紙、雜誌、投資日曆與網際網路,廣受世界各地讀者歡迎。 譯者簡介 許瑞宋   香港科技大學會計系畢業,曾任路透中文新聞部編譯、培訓編輯與責任編輯,亦曾從事審計與證券研究工作。譯有《總體經濟的聖杯》、《房子惹的禍》及《10條路,賺很大!》。 前言   「好的,各位,我想,這就是我們一直在找的賣出訊號。」   1999年夏天,我們創辦了Investopedia。如果你還記得當年的股市走勢,就應

該知道,我們的創業時機糟透了。然後,2000年2月,我們正式註冊成立公司時,網路泡沫更達到最高峰。嘿!還真不是創立一家網路金融公司的好時機。   然而,大家還是繼續努力工作。我們有著偉大的計畫,就是要創設最大、最好的財經網站,超越當時每天吸引上百萬投資人與潛在投資人瀏覽的頂級網站。   我們很快就發現,自己擁有的資源,遠遠不足以支持夢想(當時的Investopedia只有我們這兩名員工)。既然如此,就決定只專注做好做得到的事。最後發現,這件「做得到」的事情,跟我們這兩個大學生每天的所學有關,也是我們極感興趣的領域,但幾乎所有網站與刊物至今仍然忽略,或只是聊備一格的內容:理財教育。   當時我們

想,來做個金融詞典吧,這樣一來,公司就能獲得成長所需的動力。起初,我們希望以理財教育為平台,未來再拓展傳統的財經內容,但Investopedia開始做起金融詞典後,便逐漸成為個別投資人倚重的理財教育與工具網站。   在誤打誤撞下,我們找到自己的定位,並填補市場的一塊空白。目前的Investopedia,擁有一個以提高用戶理財智能為宗旨的巨大資料庫,包括一個收錄超過9,300個財經術語的詞典;我敢說,這是同類詞典中內容最完備的。   除了財經詞典外,Investopedia還提供最受投資人歡迎的線上股票模擬遊戲,以及幾千頁的理財教育內容。這些內容,是由世界各地超過兩百位熟悉不同題材的專家提供,由

我們位於加拿大亞伯達省艾德蒙頓總部的分析師與編輯團隊協力完成。   在你閱讀本書前,我們希望說明Investopedia的一些特點,以及我們的經營宗旨:   1. 我們不偏不倚。金融業讓我們最看不慣的一件事,是許多「專家」都試著向你兜售東西,而財經媒體中的許多名嘴,則往往立場偏頗。我們有什麼不同嗎?當然不同。我們沒有金融商品要推銷,所以可以堅持做該做的事---就是解釋財經概念,協助你根據本身的情況,做出對自己最有利的決定。   2. 以簡明文字解釋財經概念。到目前為止,我們還沒有碰到有人需要的,是金融課本裡複雜的概念解說。Investopedia對財經詞彙與概念的解釋總是簡單明瞭,盡可能避免艱

澀的術語,同時以現實中的事例,協助讀者理解。既然以簡明的文字說明金融與投資問題比較容易理解,為什麼還要用其他方式?   3. 最關心自己財富的就是你。這雖是無須言明的事實,但有多少人實際掌控自己的財務前景?這不是說尋求金融專業人士的指點是不明智的,其實,許多人能靠理財顧問的服務而獲益。但即使有專業人士的協助,仍必須掌握必要的財經知識,才能了解自己的錢到底投資到哪裡。如果一來,在跟你的理財顧問討論投資事宜時,你就會比較有信心,問一些真正重要的問題,確保自己理財得當。   理財為什麼重要   Investopedia會這麼受歡迎,部分原因在於年輕人的理財教育往往非常不足。我們認為,金融與財務,跟歷

史、健康、數學、科學一樣重要。我們都學過算術,但有多少人學過怎樣擬好預算、管好支票戶頭?又有多少高中畢業生明白複利的好處?我們認為,懂得計算投資收益(例如,年報酬率10%,投資十年,到期能拿到多少錢),以及了解信用卡欠款的利息成本,絕對名列成年人最需明白事項的清單內。   在理財上,美國(如果說不上是全世界的話)犯了一些重大過錯;不僅一般民眾如此,華爾街也做錯了許多事。因此,我們相信,不只是年輕人需要接受理財教育,那些可能陷入浮動利率房貸(ARM),或是信用卡債務陷阱的成年人也一樣,而華爾街人士當然更是如此。過去數十年來的財務工程,創造出許多金融商品,像是債務擔保證券(CDO)與房貸擔保證券(

MBS),金融業者大舉押注,結果闖了大禍。   人們對「信用狂熱」(credit binge)的現象議論紛紛,但在我們看來,大家很少觸及問題的根源,就是教育不足。以這場信貸危機為例,大致上,各環節的人都有知識不足的問題:購屋者沒有徹底了解房貸條款,而從銷售房貸證券的投資銀行,到購買這些證券的法人、為這些證券評級的信評公司,還有未能有效監管這一切的從政者,他們共同的特徵是:沒有人真正明白這些艱澀複雜的證券。   就像網路泡沫驚醒了許多投資人,我們希望大家能從當前這場危機中吸取教訓,知道財富不是靠鉅額債務創造出來的。財富來自辛勤工作、明智投資,以及創造幫助改善人們生活的商品與服務;個人如此,國家也

一樣。我們希望,Investopedia能避免個人或社會整體的財務危機再發生,儘管我們只能盡一點小小的力量。 Commodity︱大宗商品什麼是「大宗商品」?(1)商業交易中的基本商品,因為規格基本雷同,不同廠商的出品品質或許略有差異,但基本上可互相代替。大宗商品常用來製造其他商品或服務。在交易所買賣的大宗商品,必須符合所謂的基礎級(basis grade)最低標準。(2)泛指商業交易中的任何商品,包括在商品交易所買賣的商品。Investopedia的解釋(1)不同廠商出產的大宗商品,基本上沒有什麼差別,例如,一桶石油就是一桶石油,不管是哪一家油公司出產的。電子設備則通常不是大宗商品,因為不

同廠商的產品品質,可以截然不同。一般人熟悉的大宗商品,有穀物、黃金、牛肉、石油與天然氣。各種外幣與金融指數,近年來也被稱為商品。在某些已開發國家,手機通話時間與頻寬(bandwidth)也正在大宗商品化。(2)許多商品在交易所以期貨合約的形式買賣,由交易所將商品的品質與最低交易量標準化。例如,芝加哥期貨交易所(CBOT)就是指定一張小麥期約,代表五千蒲式耳的特定級別小麥(如北春2號)。相關名詞/Futures 期貨 Futures Contract 期貨合約Hedge 對沖 Net Tangible Assets 有形資產淨值Over the Counter (OTC) 場外交易

股票模擬遊戲進入發燒排行的影片

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腦波與五大人格特質相關性研究

為了解決股票模擬遊戲的問題,作者艾明緯 這樣論述:

由於近幾年來人工智慧開始盛行,也開始帶動腦機介面在市場上掀起熱潮,本研究目的希望透過腦機介面量測出的腦波資料,以及IPIP五大人格量表去分析人格特質與腦波之間的相關性。 本研究透過腦機介面Brain Link Pro,收集受試者在進行2分30秒的TRYBIT LOGIC遊戲時腦波中的Low Alpha波、High Alpha波、Low Beta波、High Beta波、Low Gamma波及High Gamma波數據,並與IPIP五大人格量表去進行人格特質的分析。透過Spearman相關係數找出各腦波與每個人格特質之間的相關性後,將各個腦波數據對應有相關的人格特質,依照平均分數將受試者

分成兩組,再藉由曼惠特尼U檢定去檢定兩組受試者腦波數據是否有差異,將有差異的腦波數據與人格特質,透過隨機森林分類器訓練模型並進行預測,找出腦波數據與人格特質之間的關係。

Q學習及其應用之研究

為了解決股票模擬遊戲的問題,作者柯俊廷 這樣論述:

本研究探討一種強化學習方法「Q學習」在網格遊戲與建構投資策略的表現,Q學習包含三個元素:狀態、動作、與報酬。首先透過設計多樣化的網格遊戲探討Q學習的收斂行為,研究結果發現某一遊戲存在多個納許均衡解時,玩家們可能會在每次進行遊戲時,選擇不同的遊戲策略以收斂到不同的納許均衡解。此外,本研究進一步將Q學習應用於建構股票當沖投資策略,稱為Q學習投資策略,其建構步驟如下:第一步將每日開盤價、最高價、最低價、收盤價和交易量等資料進行轉換以萃取與價格走勢相關的特徵。第二步為使用k-means對訓練集中的交易日進行狀態分群,依據狀態與當日的開盤價決定應該進場進行多頭操作、空頭操作、或不進場等動作,同時記錄每

日相對應當沖交易的報酬,在移動窗口的框架下透過Q學習訓練價格預測模型。我們將所提出的Q學習投資策略應用於2013年11月至2020年11月間不同國家的大盤指數,並與買進持有策略和以決策樹為基礎的投資策略進行比較,數值結果顯示Q學習投資策略具有良好的風險控管與穩健獲利的特性。