coursera商管程式設計的問題，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

台灣股票市場趨勢預測月營收策略機器學習系統

為了解決coursera商管程式設計的問題，作者林宗穎 這樣論述：

　　股票市場趨勢預測是許多學者在研究的議題，有許多人依據技術分析、基本面分析、籌碼面分析以及消息面分析來構建交易策略，也因為近幾年電腦硬體設備的進步使得運算速度的提升，越來越多的研究者使用機器學習來做金融相關交易策略的研究。　　本研究希望建置一個交易頻率不要太過頻繁而且能夠依據市場動態調整持股的交易策略，而使用月營收策略來研究，每當月營收公布後，該月的11日買，次月的10日賣。使用的訓練特徵有：股價技術指標、成交量技術指標、基本面指標、風險指標以及月營收指標，使用的標籤為該月11日至次月10日股價漲跌幅的排名。使用九種不同的機器學習演算法進行訓練：Random Forest、AdaBoost

、GBDT、LightGBM、SVR、DNN、ResNet、CNN、LSTM+Attention。將九個訓練出來的模型合成為集成模型系統，提升預測的準確度，回測時分別計算做多、做空以及多空皆做，且使用不同數量的股票分析模型績效。以獲利的觀點來看是做多前1檔表現最好，年化獲利率可以到達401.48%、每月交易勝率為90.90%。　　最後探討月營收指標在集成模型系統中的重要性，以及用集成模型系統和一般月營收策略、市售策略、元大台灣50 ETF的績效做比較。

植基於雲端技術的翻轉式教學系統之設計與實作

為了解決coursera商管程式設計的問題，作者陳崇恩 這樣論述：

「翻轉式教學」有別於傳統的教學方式，它代表一種顛覆舊有窠臼的教學策略的與模式。近年來被廣泛應用於國內外各級教育裡，並收到極為不錯的成效，所以在近一兩年來已經是各界所關注的一個議題。翻轉教學可以讓學生得以不受環境及時間的限制，隨時使用電腦、平板甚至是手機透過網際網路連接到支援翻轉式教學的教學平台中，觀看並學習老師所編製的教材影片檔，並能透過系統的發問及練習機制，讓學生可以了解自己所不熟悉的地方，而有更多的時間可以去搜尋相關資料，以達到自我學習的效果等優點，然而這些優點都需要有一個完整配搭的資訊系統才得以有效實現。本研究以大一互動式網頁程式設計課程62名學生為研究對象，其研究核心在於藉由使用雲端

科技，來設計與實作一個能夠有效支援翻轉教學模式的資訊系統，研究目的為：1.分析現有支援翻轉教學系統的需求進而設計與實作一個能夠有效實現翻轉式教學理想的資訊系統;2.導入實作的系統與真實課程的運作，並分別比較「傳統教學法」以及「改良式翻轉教學法」的差異，藉由分析兩種教學法的差異性，也可以瞭解出學生透過這兩種教學法的學習成效，以提供其他相關課堂教學的依據。在為期18周的課程中，以前9周採用傳統教學法；後9周採用改良式翻轉教學法結合雲端翻轉教學系統方式來授課，在學期結束時以問卷方式來調查學生對於這兩種教學方法的看法。經由學生調查問卷發現：改良式翻轉教學法跟傳統教學法相比之下，確實有效的提升學生的專注

力、增加了學習成效，並能獲得大部分同學的認可。在雲端翻轉教學系統中，可以突破不同平台、不同作業系統的限制，在多人上線同時使用上，系統負載也有不錯的表現。