Unp stock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

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Unp stock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。

偵測犬在檢驗蔬菜農藥殘留之應用

為了解決Unp stock的問題，作者羅書姍 這樣論述：

穀物、蔬果和茶類等為台灣重要之農業生產，長期以來農夫為了維持品質和產量而施用了大量農藥。然而，現今社會的人們日益重視食安問題，更關切農產品中農藥殘留議題，因此農產品農藥殘留的檢驗為提高食品安全中的重要一環。此實驗中計畫將偵測犬應用於農產品之農藥殘留檢驗，嘗試透過偵測犬敏銳的嗅覺在大量的農產品中快速偵測農藥殘留之可行性，有別於一般只隨機抽樣檢驗，希望可以開發有效且快速之採樣方法提供參考。3隻受訓過之偵測犬針對3種常用於葉菜類的殺蟲劑（亞滅培、陶斯松及因滅汀）進行訓練及實驗。針對法定之農藥殘留容許量，亞滅培、陶斯松及因滅汀分別為2.0ppm、0.5ppm及0.05ppm，訓練當偵測犬辨認出指定農

藥之氣味時即以坐下為反應。經氣味認知訓練後，偵測犬可以辨別噴有目標物農藥之小白菜，整體偵測靈敏度為96.9%，特異性為96.8%。將農藥以對數稀釋至不同濃度（㏒0至㏒10、㏒15、㏒20和㏒30等)，偵測犬之偵測靈敏度為93.1%，特異性為97.5%。為探討偵測犬對於不同曝曬天數，目標物氣味發散之程度之嗅覺能力後，將農藥依照十字花科蔬菜防治方法噴灑於種植之小白菜上至46天，犬隻仍有很高的嗅覺靈敏度（77.8%）和特異性（97.8%）。經過訓練後，偵測犬對亞滅培、陶斯松及因滅汀以外的農藥（達滅芬）也有66.7%之靈敏度。綜觀所有實驗結果，無論是對於極低之殘留濃度，或者噴藥後經過長時間之栽種，偵測

犬嗅覺均呈現高度靈敏之狀態，故不適合進行現場農產品之採樣工作，但可考慮用於有機農業或不得檢出農藥之檢測。