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AI證券投資分析：探索超額報酬，使用Excel實作
作者
：
出版日期
：
2019/10/02
閱讀格式
：
PDF
ISBN
：
9789864344253
☛將「證券投資分析」的專業知識、「人工智慧（AI）」的最新方法，整合運用於一書。
☛本書採用Excel試算表作為證券投資分析的工具，簡單易學。
☛全書使用台灣近年股市的實際資料，即學即用。
☛本書為作者另一本暢銷書「證券投資分析：使用Excel實作」的進階版姊妹作。
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暢銷書《證券投資分析：使用Excel實作》作者又一全新力作！
在風險極高又變化萬千的股票投資市場，只有不斷挖掘潛在的投資模型，才能維持市場的效率。近年來人工智慧（AI）的「復興」，在許多領域都有所突破。本書作者特別從「知識發現」、「計算智慧」的觀點來探討此一主題，並聚焦於類神經網路、決策樹、演化計算等技術，來探索獲得超額報酬的無限可能！
＄現代的投資人欲想獲得更高的「超額報酬」，人工智慧（AI）方法即為一個分析利器。本書使用Excel試算表實現AI方法，提供投資人快速學習在證券投資分析上，運用AI方法的捷徑。
＄全書分為三篇14章：第一篇「證券投資分析」，第二篇「知識發現與計算智慧」，第三篇「知識發現與計算智慧在證券投資分析的應用」。
＄採用簡單易學的Excel試算表作為建立「以人工智慧為基礎」的證券投資分析工具。
＄書中所有範例皆來自台灣近年股市的實際資料。
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第一篇 證券投資分析
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Chapter 01｜證券投資分析與人工智慧導論
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1-1 投資的工具
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1-2 證券的交易
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1-3 證券投資的報酬率與風險的計算
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1-4 證券投資的報酬率與風險的歷史
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1-5 證券投資的目標與限制
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1-6 證券投資的策略
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1-7 證券投資的資訊系統與人工智慧
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1-8 本書的結構
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網路學習：證券投資分析資訊系統
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網路學習：證券投資分析知識的線上百科全書
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Chapter 02｜證券投資的橫斷面分析：選股
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2-1 前言
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2-2 權益證券的價值之本質
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2-3 權益證券之價值投資策略
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2-4 股價評價法1：資產淨值評價法（資產基礎法）
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2-5 股價評價法2：收益折現評價法（收益基礎法）
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2-6 股價評價法3：成長價值評價法
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2-7 股價評價法4：市場比值評價法
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2-8 選股方法1：條件篩選法
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2-9 選股方法2：評分篩選法
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2-10 選股方法3：評分排序法
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2-11 選股方法的實證總結
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2-12 Excel 的應用
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2-13 結語
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附錄：成長價值模型的推導
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網路學習：路上的選股工具
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網路學習：Fama-French 三因子模式
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Chapter 03｜證券投資的縱斷面分析：擇時
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3-1 前言
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3-2 技術面的觀點：價量波動與股市
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3-3 順勢系統經典方法：移動平均線
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3-4 擺盪系統經典方法：布林格帶
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3-5 技術分析的實證總結
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3-6 Excel 的應用
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3-7 結語
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網路學習：網路上的技術分析工具
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第二篇 知識發現與計算智慧
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Chapter 04｜知識發現（一）迴歸分析
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4-1 模型架構
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4-2 演算法：線性迴歸
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4-3 演算法：邏輯迴歸
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4-4 Excel 實作1：線性迴歸—以迴歸工具建構
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4-5 Excel 實作2：線性迴歸—以規劃求解建構
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4-6 Excel 實作3：多項式迴歸
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4-7 Excel 實作4：非線性迴歸—直接法（規劃求解法）
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4-8 Excel 實作5：非線性迴歸—間接法（ 變數轉換法）
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4-9 Excel 實作6：邏輯迴歸—線性
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4-10 Excel 實作7：邏輯迴歸—多項式
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4-11 結語
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網路學習：資料探勘入口網站
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Chapter 05｜知識發現（二）神經網路
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5-1 模型架構
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5-2 演算法：神經網路（迴歸）
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5-3 演算法：神經網路（分類）
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5-4 Excel 實作1：神經網路（迴歸）
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5-5 Excel 實作2：神經網路（分類）
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5-6 結語
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網路學習：Super PCNeuron 神經網路軟體
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Chapter 06｜知識發現（三）決策樹
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6-1 模型架構
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6-2 演算法：迴歸樹
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6-3 演算法：分類樹
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6-4 Excel 實作1：迴歸樹
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6-5 Excel 實作2：分類樹
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6-6 結語
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Chapter 07｜計算智慧（一）非線性規劃
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7-1 簡介
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7-2 Excel 實作1：無限制最佳化
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7-3 Excel 實作2：限制最佳化
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Chapter 08｜計算智慧（二）遺傳演算法
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8-1 資料結構
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8-2 演算法
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8-3 Excel 實作1：演化計算求解無限制最佳化
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8-4 Excel 實作2：演化計算求解限制最佳化
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8-5 Excel 實作3：不可微分的目標函數
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8-6 Excel 實作4：離散的設計變數
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8-7 Excel 實作5：局部最大值的目標函數
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8-8 Excel 實作6：旅行推銷員問題
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8-9 結語
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第三篇 知識發現與計算智慧在證券投資分析的應用
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Chapter 09｜基本面選股系統：單因子排序法
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9-1 前言
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9-2 選股系統使用的選股因子
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9-3 選股因子的排序正規化
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9-4 選股因子效果的回測：評分排序法
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9-5 選股因子效果的穩健性：訓練期與測試期
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9-6 選股因子效果的穩健性：分季
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9-7 選股因子效果的綜效分析
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9-8 選股因子效果的歸因分析
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9-9 結語
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網路學習：投資研究機構
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網路學習：資產管理公司
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Chapter 10｜基本面選股系統：間接法（知識發現）
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10-1 前言
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10-2 基本面選股系統1：線性迴歸
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10-3 基本面選股系統2：邏輯迴歸
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10-4 基本面選股系統3：神經網路：迴歸
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10-5 基本面選股系統4：神經網路：分類
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10-6 基本面選股系統5：迴歸樹
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10-7 基本面選股系統6：分類樹
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10-8 結語
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附錄：相關分析
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網路學習：ModelStation 計量投資管理工具
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Chapter 11｜基本面選股系統：直接法（計算智慧）
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11-1 前言
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11-2 基本面選股系統7：評分篩選法─模擬分析
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11-3 基本面選股系統8：評分篩選法─遺傳演算
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11-4 基本面選股系統9：評分排序法─模擬分析
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11-5 基本面選股系統10：評分排序法─遺傳演算
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11-6 結語
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網路學習：線上選股回測系統
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Chapter 12｜技術面擇時系統：統計分析
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12-1 前言：技術分析使用的變數
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12-2 單變數排序法
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12-3 多變數切塊法
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12-4 結語：技術分析的可行性
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Chapter 13｜技術面擇時系統：直接法（1992-2007）
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13-1 前言
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13-2 簡單價格移動平均法
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13-3 簡單成交量移動平均法
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13-4 規則篩選法：價量移動平均
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13-5 規則篩選法：價量移動平均─多期間
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13-6 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動
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13-7 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動─遺傳演算
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13-8 評分門檻法：價量移動平均─移動波動
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13-9 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─遺傳演算
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13-10 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向
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13-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算
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13-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向（新版）
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13-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算（ 新版）
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13-14 布林格帶法
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13-15 結語
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網路學習：線上技術分析回測系統
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Chapter 14｜技術面擇時系統：直接法（2003-2019）
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14-1 前言
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14-2 簡單價格移動平均法
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14-3 簡單成交量移動平均法
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14-4 規則篩選法：價量移動平均
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14-5 規則篩選法：價量移動平均─多期間
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14-6 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動
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14-7 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動─遺傳演算
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14-8 評分門檻法：價量移動平均─移動波動
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14-9 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─遺傳演算
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14-10 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向
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14-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算
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14-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向（新版）
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14-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算（ 新版）
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14-14 布林格帶法
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14-15 結語
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- 出版地 ： 臺灣
- 語言 ： 繁體中文
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