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國立政治大學 資訊科學系碩士在職專班 胡毓忠所指導 林上人的 應用PPO深度強化學習演算法於投資 : 組合之資產配置優化 (2019),提出can i buy deepmind s關鍵因素是什麼,來自於深度強化學習、投資組合、資產配置、機器人理財。

而第二篇論文國立政治大學 亞太研究英語碩士學位學程(IMAS) 莊奕琦所指導 包弗洛的 亞洲電子資訊資本主義: 亞太4.0經濟一體化的研究 (2019),提出因為有 人工智能、經濟一體化、數字經濟的重點而找出了 can i buy deepmind s的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了can i buy deepmind s,大家也想知道這些:

應用PPO深度強化學習演算法於投資 : 組合之資產配置優化

為了解決can i buy deepmind s的問題,作者林上人 這樣論述:

本研究結合深度強化學習和金融科技,探討深度強化學習技術於資產配置議題上的效益,希望建構的模型能同時擁有判斷及學習資產配置優化的能力,因此透過強化學習體現學習的過程,並以深度學習的特徵學習技術加強判斷的能力。利用PPO深度強化學習演算法與GRU循環神經網路的結合來針對路孚特資料庫進行資產配置,最終目標是結合資料、判斷及學習此三項要素產生一個智慧理財軟體代理者,依照經驗與歷史資料來判斷是否要進行投資,並決定資產分配的結果。藉此驗證PPO是否可有效配置資產並提高資產總價值。本研究在比較每日交易與每30日交易兩種情況時,每日交易會因導致手續費過高進而使報酬遠低於每30日交易,因此固定為每30日進行交

易。接著透過調整GRU使用層數與修改數據組成天數進行研究,利用2006年到2016年的股票資料訓練模型,並使用2017到2018年的股票資料做測試。過程中發現在本實驗的實驗設定之下,產生的手續費對報酬的變化影響幅度不足以讓智慧理財軟體代理者因此學到需要考量降低手續費的投資策略,且初期投資資金大小設定讓智慧理財軟體代理者分配的資金大多時候皆不足以買入一張高股價之股票,導致持股變化多集中在股價低的股票。實驗最終得到每30天交易一次、單純使用PPO並且每個資料由7天組成的參數組合能夠得到相對較穩定,表現較好的智慧理財軟體代理者模型,並獲得7.39%的年化報酬率。

亞洲電子資訊資本主義: 亞太4.0經濟一體化的研究

為了解決can i buy deepmind s的問題,作者包弗洛 這樣論述:

This research proposes the term ‘Asian data capitalism’ as a concept to conceive the role of data as a trans-boundary resource in the nascent digital ecosystems in Asia Pacific 4.0 in order to find out whether it can be considered as a potentially new and regionally indigenous variety of capitalism

(VoC). This research applies an exploratory qualitative approach through policy review and analysis with particular regard to artificial intelligence and data privacy protection. I rely on a simple definition model of economic integration. Findings include that digital policies about AI and data se

curity enhance negative regional integration through the removal of restrictions on the movement of digital goods, services, and personal information. However, a lack of policy coordination and international common standards entails a) regulatory heterogeneity and b) forgone opportunities to fully l

everage nascent ecosystems. However, convergence towards policy models with principles pertaining to advanced data-handling frameworks such as the GDPR and APEC Privacy Framework can be expected in the Asia Pacific since they intersect largely with each other and point towards the evolution of globa

l standards in data protection that promote the cross-border flow of data and digital goods. Nonetheless, the rapid proliferation of ICT and AI systems calls for closer attention to streamlining policies, with particular regard to ASEAN’s emerging member states and their integration into digital net

works.