程式交易極速上手！用 Eleader 30 秒寫策略
1. 學會運用程式來交易股票、期貨等金融商品
2. 學會 K 線實交易理論
3. 學會使用 Eleader 程式交易軟體
4. 學會撰寫 Eleader 交易策略程式
5. 學會評估、選擇與優化交易策略
6. 學會一鍵選強勢股
7. 判別多空趨勢
8. 學會設定自動交易
Hahow好學校104學習精靈
程式交易
程式交易
關注
邀請朋友 
Facebook
Line
複製連結
Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
我要分享
我要提問
程式交易 學習推薦
全部
影片
文章
《洞悉市場的人》讀後心得：希望我在２０歲就學到的觀念：避免依賴情緒和直覺來做投資決策 & 金錢之外？
不管是量化交易或是程式交易，都是在我周遭打轉許久的名詞，對我而言，始終是個熟悉的陌生人。在友人推薦下，我終於拜讀了這本金融史上的偉大傳奇故事，拉近了彼此的距離。
這本書是在描述量化交易之父「吉姆西蒙斯」與他所創立的投資公司「文藝復興公司」的故事，該公司的旗艦基金即大獎章基金，其績效連續稱霸30年，繳出逼近40%的成績；但是，如果你期望由本書中一探究竟，哪可就要失望了，書中並沒有提到任何關於這家公司的投資操作策略。
這名神秘的當代傳奇投資人低調發跡，對於如何創造投資績效守口如瓶，書中寫道「文藝復興公司」員工除了簽署嚴格的保密協議，也避免出現在媒體和產業會議上。因此，競爭對手也就無法從中獲取蛛絲馬跡。
書中述說交易之父如何從零開始，聘請各方頂尖的數學家、物理家與電腦工程師，打造了金融史上最厲害的賺錢機器，掀起量化交易革命，顛覆華爾街的傳統投資決策模式。書中將這些匯聚於一堂的優秀人才描述得栩栩如生，如同置身在你我身旁，讀著書中的微型自傳，原來，這些學霸們是這樣地過著他們的人生！充分滿足了你我的好奇心。
量化投資人的目標，也就是避免依賴情緒和直覺來做投資決策；為了達到量化交易的目標，公司的頂尖專家必須消化大數據、以建立數學模型來預測各種投資走向； 讀著讀著，雖然我並非相關科系，卻彷彿身處在公司辦公室，深深感受到眾多頂尖專家為了大數據及數學模型的精準度而奮戰所必需承受地一次次挫折和痛苦下的高度壓力，正是對「成功背後的汗水」的最佳說明！對於有志從事於行業的職場中人，也可藉此一窺其工作環境與氛圍。
的確，影響投資決策的因素實在太多，還有投資人的主觀偏好及心理素質，我想這也是時下定期定額及ETF蔚為風潮的原因。其實，人生在不同階段的決擇，不也是如此？只可惜，有定期定額的規律投資方式，以降低金錢風險；人生卻沒有如此規律的系統方式，當我們站在人生的十字路口時，可是選定離手，選錯了，日後難免會有再回頭已百年身的感觸。
金錢之外的人生乃是本書的另一亮點，西蒙斯和他的團隊在創造驚人的財富過程中，婚姻、家庭、人生等種種不可控的遭遇，未必盡如人意，留給我們許多省思。人生中的得與失，終究是每個人的終身課題。
1
0
195 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
學習精靈
11/03 00:00
youtube.com
程式交易 - 凱特通道策略|指標教學|投資理財
39 0
分享
Line
複製連結
收藏
職涯診所
03/14 11:45
giver.104.com.tw
金融圈我做過研究，轉銷售，帶過小組，有Ai創投的商轉要走嗎？
0
0
904 0
學習精靈
10/18 00:00
youtube.com
【Python程式交易入門】學用python投資 | 從0開始安裝 | 制定不同投資交易策略 | 嘗試各類回測 | 量化交易增加利潤省氣省力
198 1
分享
Line
複製連結
收藏
推薦給你
全雙工對話框架來襲！Moshi 語音辨識模型開源，效能超越傳統 AI｜功能優勢、應用場景、開源連結
在語音辨識技術飛速進展的今天，速度與精準度成為衡量模型效能的重要指標。Moshi 作為一款全新開源的語音辨識模型，不僅打破傳統語音處理方式，更帶來極低延遲的對話體驗。本文將詳細介紹 Moshi 的核心功能、效能優勢，並分析它如何解決用戶在語音互動中的痛點。
▍Moshi 語音辨識模型：打破傳統 AI 界限
Moshi 是一款革命性的語音辨識模型，於今年 9 月正式開源，讓技術開發者與 AI 研究者有機會深入探索其內部結構。與傳統 AI 語音辨識模式不同，Moshi 採用了全新的全雙工對話框架，不再依賴文本輸出再轉換語音的方式，大幅提升了語音互動的自然流暢度。
● 傳統語音辨識模式的挑戰
傳統語音辨識技術流程繁瑣，通常需要將語音轉換成文本，再通過自然語言處理 (NLP) 模型生成回應，最終再利用語音合成技術 (TTS) 將回應轉回語音，這樣的流程雖然有效，但在實際使用中會導致明顯的延遲感，使人機對話不夠自然。
▍Moshi 的全雙工對話框架：即時自然的語音互動
Moshi 最大的突破點在於其語音輸入與語音輸出的直接連接，取消了中間的文本轉換步驟。這樣的全雙工處理方式大大縮短了延遲時間，達到僅 200 毫秒的回應速度，幾乎與真人對話無異。用戶無需等待機器逐一分析、生成文本再輸出語音，而是享受如同真人之間的自然交流。
這種即時性的回應能力，不僅能應用在日常語音助手中，對於需要高效溝通的場景，如客服應答、自動化電話中心等，更是提供了顯著的效能提升。由於 Moshi 採用語音直接生成語音的技術，它能處理雙方同時發聲的情況，這樣的全雙工架構對於多方對話與協作平台而言，無疑是巨大的技術突破。
▍Moshi 開源的意義：加速語音科技的進步
Moshi 於 9 月中開源，意味著這項強大的技術不再只是企業或少數研究機構的專利，任何開發者都能免費訪問這款模型，進行深度學習和二次開發。開源不僅能促進技術的快速迭代，還能加速語音辨識技術的普及，讓更多場景受惠於這項突破性的技術。
▍Moshi 的應用場景
Moshi 的開源讓開發者有了更多的創新空間。比如，它可以被應用於智慧家居控制，透過全雙工語音框架，家庭設備能夠更即時、更智能地回應用戶需求。或者在車載系統中，Moshi 能為駕駛員提供更即時的導航與指示，減少因語音延遲帶來的困擾。
Moshi 這款語音辨識模型不僅突破了傳統技術的限制，還以其極低延遲與全雙工語音交互成為市場中的佼佼者。隨著它的開源，我們有理由期待更多創新應用的出現。Moshi 的出現，無疑為語音科技的未來打開了新的大門，帶來更自然、即時的互動體驗。
➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！
0
0
25 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
你可能感興趣的教室