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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。

輔仁大學 金融與國際企業學系金融碩士在職專班 高銘淞所指導 曾重彰的 本益比、布林通道選股績效探討: 以台灣高股息ETF為例 (2019),提出複利計算excel關鍵因素是什麼,來自於台灣高股息、本益比、選股、布林通道。

而第二篇論文南華大學 財務金融學系財務管理碩士班 吳錦文所指導 吳淑錂的 以八大財務指標選股並建構投資組合之績效分析 (2014),提出因為有 八大財務指標、夏普指數、複利效應、投資組合的重點而找出了 複利計算excel的解答。

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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了複利計算excel,大家也想知道這些:

Python - 最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】

為了解決複利計算excel的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版     【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】   數量:限量300包   咖啡風味:花神+黃金曼特寧   研磨刻度:40刻度   填充刻度:10g   製造/有效日期,18個月     ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★   ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★   ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★      Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說

。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。     相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Exc

el   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處     多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,

市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限     許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。     就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著

名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。     本書以約950個程式實例和約250個一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開

  ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。  

 ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是MapReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目

錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★

科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹   ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱

複利計算excel進入發燒排行的影片

認購太陽能板替台灣綠能發電貢獻小小心力,還能穩定領到4.25%收益,所有人都能參與的中租全民電廠是什麼?

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▎相關資料
➥ 2019-2025預估發電配比(經濟部能源局 能源轉型白皮書 2020.11)
https://energywhitepaper.tw/upload/20201118/1091118_%E8%83%BD%E6%BA%90%E8%BD%89%E5%9E%8B%E7%99%BD%E7%9A%AE%E6%9B%B8%E6%A0%B8%E5%AE%9A%E6%9C%AC.pdf

➥ 2020年再生能源發電概況(經濟部能源局)
https://www.moeaboe.gov.tw/ECW/populace/content/Content.aspx?menu_id=14437

➥ RE100中文參考資料
https://www.re100.org.tw/

▎綠能減碳詳細計算方式如下:
1. 年發電量=裝置容量kW*每日發電量3.4215度/天*365天。每kW日發電量參考能源局太陽光電單一窗口之估計值。
2 .每戶家庭每月平均用電量為292度。平均用電量參考台灣電力公司107年電價與電費支出之估計。
3. 減碳量=發電量*碳排放係數0.509kg/度 。碳排放係數參考經濟部能源局108年最新之估計。
4. 相當種植樹木棵數=減碳量/樹木年吸碳量12公斤。樹木年吸碳量參考能源局太陽光電單一窗口之估計值。

▎穩健收益舉例B方案IRR詳細計算方式如下:
投入180,000元,在20年間按月回收本金利息,預估總回收270,000元,且第20年期滿後不再有任何收益。此時月利率(即內部報酬率)r 的計算方式:

180,000=第1月回收金額/(1+r)^1+第2月回收金額/(1+r)^2+第3月回收金額/(1+r)^3+…+第240月回收金額/(1+r)^240

即投入金額=加總(每月回收金額以月利率用複利方式折現)

月利率r 無法直接用公式算,但可輸入每月預估回收金額後,利用excel的函數(IRR)算出 r=0.379%

則年利率R=4.55%=月利率0.379%*12


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本益比、布林通道選股績效探討: 以台灣高股息ETF為例

為了解決複利計算excel的問題,作者曾重彰 這樣論述:

本研究針對台灣高股息ETF(股票代號:0056)進行研究,以台灣加權股價指數為標竿,分別比較三種不同持有0056策略之結果:策略一為直接買入0056長期持有;策略二、三進一步加入主動選股的動作,即從0056成分股中再篩選出子投資組合持有。策略二為採用本益比進行進階選股,每季從30檔成分股,找出本益比較前季低的標的納入投資組合,每季替換投資組合標的,計算10年來每季投資平均報酬率。策略三除了比較本益比外再加入擇時指標,以布林通道週線作為指標,設定上下2倍標準差為支撐線與壓力線,作為投資組合買進或賣出訊號。研究結果得到,台灣加權股價指數10年區間年化報酬8.65%;策略ㄧ直接持有台灣高股息ETF

10年區間年化報酬13.06%,且在40個季度中有25個季度報酬優於台灣加權股價指數報酬;策略二使用本益比策略選股後10年區間年化報酬15.54%,且在40個季度中有21個季度報酬優於台灣加權股價指數報酬;策略三10年區間年化報酬為486.18%,唯交易次較少,10年間個股平均只交易過11次。綜合以上,本研究得到從0056成分股中再進一步主動篩選出子投資組合可以有效提升投資績效,且同時加入基本面(本益比)與技術面(布林通道)的效果最佳。

Python-最強入門邁向數據科學之路:王者歸來(全彩印刷第三版)

為了解決複利計算excel的問題,作者洪錦魁 這樣論述:

★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★     Python語言是基礎科學課程,撰寫這本書時採用下列原則。   1:強調Python語法內涵與精神。   2:用精彩程式實例解說。   3:科學與人工智慧知識融入內容。   4:章節習題引導讀者複習與自我練習。       相較於第2版,第3版更加強數據科學與機器學習的內容,與相關模組的操作,同時使用更細緻的實例,增加下列知識:     ★解說在Google Colab雲端開發環境執行   ☆

解說使用Anaconda Spider環境執行   ★PEP 8,Python設計風格,易讀易懂   ☆Python語法精神、效能發揮極致   ★遞迴函數徹底解說   ☆f-strings輸出徹底解說   ★電影院訂位系統   ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表   ★Numpy數學運算與3D繪圖原理   ☆Pandas操作CSV和Excel   ★Sympy模組與符號運算   ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識   ★線性迴歸   ☆機器學習 – scikit-learn   ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ☆決策樹   ★隨機森林樹   ☆其他修訂小細節超過100處

    多次與教育界的朋友相聚,談到電腦語言的發展趨勢,大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了,幾乎所有知名公司,例如:Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python,市面上的書也不少了,但是許多人買了許多書,但是學習Python路上仍感障礙重重,原因是沒有選到好的書籍,市面上許多書籍的缺點是:     ◎Python語法講解不完整   ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例   ◎Python語法的精神與內涵未做說明   ◎Python進階語法未做解說   ◎基礎實例太少,沒經驗的讀者無法舉一反三   ◎模組介紹不足,應用範圍有限

       許多讀者因此買了一些書,讀完了,好像學會了,但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。        就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整,當讀者學會Python後,本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名,語法非常活,同時擁有非常多豐富、實用的模組,本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說,同時穿插使用各種模組,以協助讀者未來可以更靈活使用Python,以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。        本書以約950個程式實例和約250個

一般實例,講解紮實的Python語法,同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書,相信可以學會下列知識:     ★內容穿插說明PEP 8風格,讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式,這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。   ☆拋棄C、C++、Java語法思維,將Python語法、精神功能火力全開   ★人工智慧基礎知識融入章節內容   ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding),到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set)   ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico

de字符集的中文編碼方式   ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立   ★生成式(generator)建立Python資料結構,串列(list)、字典(dict)、集合(set)   ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離,學習取得地球任意位置的經緯度   ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率   ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。   ★基礎函數觀念,也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用   ☆Google有一篇大數據領域著名的論文,MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters,重要觀念是Ma

pReduce,筆者將對map( )和reduce( )完整解說,更進一步配合lambda觀念解說高階應用   ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module)   ☆設計加密與解密程式   ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出   ☆檔案壓縮與解壓縮   ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理   ☆檔案讀寫與目錄管理   ★剪貼簿(clipboard)處理   ☆正則表達式(Regular Expression)   ★遞廻式觀念與碎形(Fractal)   ☆影像處理與文字辨識,更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念   ★認識中文分詞jieba與建立

詞雲(wordcloud)設計   ☆GUI設計 - 實作小算盤   ★實作動畫與遊戲(電子書呈現)   ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製   ★說明csv和json檔案   ☆繪製世界地圖   ★台灣股市資料擷取與圖表製作   ☆Python解線性代數   ★Python解聯立方程式   ☆Python執行數據分析   ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas   ☆網路爬蟲   ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法   ☆機器學習 – 線性迴歸   ★機器學習 – scikit-learn   ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機   ★決策樹

  ☆隨機森林樹   ★完整函數索引,未來可以隨時查閱     圖書資源說明   本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。    本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答,下列是示範輸出畫面。     教學資源說明   教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。     本書習題實作題約285題均有習題解答,如果您是學校老師同時使用本書教學,歡迎與本公司聯繫,本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼,以方便本公司業務單位協助您。     註:教學資源不提供給一般讀者,請原諒。     讀者資源說明   請至本公

司網頁deepmind.com.tw下載本書程式實例與習題所需的相關檔案,以及相關目錄資源,這些目錄以Word檔案呈現。     臉書粉絲團   歡迎加入:王者歸來電腦專業圖書系列         歡迎加入:iCoding程式語言讀書會(Python, Java, C, C++, C#, JavaScript, 大數據, 人工智慧等不限),讀者可以不定期獲得本書籍和作者相關訊息。          歡迎加入:穩健精實AI技術手作坊     

以八大財務指標選股並建構投資組合之績效分析

為了解決複利計算excel的問題,作者吳淑錂 這樣論述:

  本研究以台灣上市(櫃)公司公開財務報表中的財務指標為基礎,分別就獲利能力、償債能力、經營能力和現金流量比率四面向挑選八大財務指標進行篩選,並依股本大小配以不同權重建構投資組合,以期創造超額的投資報酬績效,進而做為投資人選股決策時的參考。資料來源為台灣經濟新報資料庫(TEJ),以國內上市、上櫃公司,平均約1500多檔股票資料,研究期間為2008年至2014年。本研究主要發現如下:一、以估計期126日所建立的投資組合,在2008年以形成期持有5日之前50%股票年報酬率跌幅小於大盤56%為最佳。在2009年以形成期持有5日之前50%股票年報酬率275%表現最佳,大幅超越大盤達243%。二、考慮

公司規模,利用股本大小來調整投資權重,雖無法全面優於均權報酬率,卻能穩健超越大盤報酬率,顯示本研究的投資組合方式有其價值性存在。三、將投資組合做複利累積報酬率計算,不論是前40%或前50%之投資組合,表現皆優於大盤,且能使最初投入本金獲得超出10倍以上之異常報酬。四、以夏普指數來檢驗本研究所建構之投資組合,均權及加權報酬率之夏普指數都介於0.6至0.9之間,皆優於大盤的0.12。五、本研究發現利用此八大財務指標做為選股依據並進行篩選,在均權、加權、累積報酬率及夏普指數上皆明顯優於大盤,且不論是在空頭抑或多頭市場都能顯著提高投資績效,可見本研究之選股策略極具投資參考價值。