NASDAQ AAPL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

美股達人Joseph揭密：巴菲特準星投資術

為了解決NASDAQ AAPL的問題，作者朱建雄Joseph 這樣論述：

股神近30年未變的選股標準──「巴菲特準星」 外商銀行退休主管教你運用「巴菲特準星」聰明存股 　　談到美股投資，就不能不提到股神巴菲特（Warren Buffett）的操作策略。1971年出生，曾在外商銀行擔任主管，並通過CFA（特許金融分析師）Level 3考試的Joseph也不例外。 　　在拜讀巴菲特歷年所寫的「波克夏給股東信」以後，Joseph發現一件令人震驚的事實，從1988年買進可口可樂（美股代號KO）開始、一直到2016年買進蘋果（美股代號AAPL）為止，巴菲特近30年來的選股條件（Joseph稱之為「巴菲特準星」），竟然從未變過。 　　自從發現「巴菲特準星」之後，J

oseph就將之運用在投資美股上面，相繼買進CF工業控股公司（美股代號CF）、汽車地帶（美股代號AZO）等好公司，獲得不錯的成績，第一年美股部位的投資報酬率就有13.6%。 　　2013年，開始投資美股1年之後，Joseph認為自己有辦法不工作，只靠投資過活，決心從職場上退休，轉為專職的投資人。截至2019年3月，Joseph美股部位的總報酬約112%，年化報酬率約13%。 本書必看重點 　　善用「巴菲特準星」 找出可長抱的績優股 　　本書除了探討護城河、能力圈等，股神常掛在嘴邊的投資策略以外，更進一步探討股神從來不說，但卻默默在用的選股公式──「巴菲特準星」。只要善用這套投資術，就能夠

以合理價格，買進可長抱的績優股。 　　掌握3大訣竅 ──杯咖啡的時間就能讀懂美股財報 　　Joseph認為，即使英文只有國中程度也免驚，只要抓住「掌握關鍵字及*」、「注意關鍵數字」以及「專注公司的經營模式而非管理細節」3大訣竅，就能輕鬆用一杯咖啡的時間讀懂美股財報，選出好公司。  

NASDAQ AAPL進入發燒排行的影片

強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用

為了解決NASDAQ AAPL的問題，作者高博華 這樣論述：

人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦

遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並

以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材

料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔

股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指

數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。