組合計算的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

傻瓜學機率&統計：不懂公式也無妨

為了解決組合計算的問題，作者YobinoriTakumi 這樣論述：

YouTube影片播放次數累計突破1億次的「超人氣知識型YouTuber」來了！ 沒錯！就算看不懂複雜的公式，也能夠學會機率＆統計！ 　　在這個資訊爆炸的年代， 　　在短時間內辨別出有用的資訊、了解資訊的正確意義， 　　是商務人士必備的基礎素養。 　　而能夠發揮幫助你完成這個任務的知識，就是──「機率＆統計」！ 　　許多人只要聽到「機率＆統計」就會想起高中、大學的噩夢。 　　黑板上寫滿參雜數字與代號的一長串公式， 　　老師講的話雖然是中文，卻一句也聽不懂…… 　　課桌前的你，開始在腦中思索：「為什麼我要學這個？」 　　本書正是為了這樣的你而編寫的！ 　　全書採用對話形式教學，不使

用複雜的公式， 　　只要懂加減乘除，60分鐘就能學會「分析資料」、「使用資料」的祕訣！ 　　在日常生活和工作上都超有用！ 　　．為什麼要學「機率與統計」？ 　　機率與統計是用於釐清「不確定的事物」的學問，可以幫助我們分析不確定的事物，看穿真相，掌握先機。比如： 　　①做出「最佳決策」 　　許多公司也都是運用機率與統計來做決策的。舉例來說，某間公司打算投資某個領域，但理由只是「好像會賺錢」的話，這公司應該有點危險吧？ 　　如果是體質健全的公司，應該會根據「這項投資有多少成功機率，又能獲利多少」的觀點決定是否投資。 　　②看穿「社會假象」 　　某間補習班宣稱今年的考試合格「人數」是去年的2倍

。請問，這間補習班變得更厲害了嗎？ 　　其實，若只有「合格人數」的數據，是無法斷言這間補習班變厲害的喲。假設這間補習班的學生人數也增加了1倍，那麼這間補習班的學生考上第一志願的比例其實跟去年一樣。 　　③提高「說服力」 　　著名的「白衣天使」南丁格爾在大量分析資料之後，主張「醫院是士兵死亡主因」，同時提出許多統計相關的數據佐證，使掌權者不得不採納她的意見，成功地改善了醫院的衛生環境，讓死亡人數大幅下降。 　　在當時的英國，女性與護理師的地位應該遠比現代來得低。這證明了統計學與「數據」多麼具有說服力。 　　現在是資訊科技非常發達的時代，誰都能隨時取得大量的資訊， 　　但每個人也可以斷章取義，

利用局部的資料製造謊話。 　　只有學會機率與統計，才能導出正確的決策，或是迅速找到優質資訊。 　　換言之，機率與統計是商務人士必備的資訊判讀力！ 　　透過本書，就算是文組腦的你也能輕鬆學會這門知識！ 本書特色 　　◎以對話形式進行教學，決不使用艱澀難懂的術語！ 　　◎只要有國中數學程度，就能快速掌握機率＆統計的基礎！ 　　◎解說概念時，會運用具體的例子，而非數學代號，讓文組腦的你輕鬆過關！

組合計算進入發燒排行的影片

移動平均線技術分析使用在不同公司生命週期獲利率： 以台灣為例

為了解決組合計算的問題，作者陳冠華 這樣論述：

本文使用 1992~2018年台灣上市公司股票樣本，回測移動平均線(MA)技術分析在不同公司生命週期中的獲利能力。透過Dickinson(2011)公司生命週期理論作為資訊不確定代理變數發現：MA獲利能力在公司生命週期起始及衰退階段比成長、成熟階段還高，並呈現U型現象。加入控制Fama-French五因子、動量因子、流動性因子等風險因素後，回測MA策略仍維持前述穩定U型現象。 本研究實證結果支持：移動平均線策略在公司生命週期起始及衰退階段，因為資訊不確定程度愈大，資訊反應不足而導致價格連續性更長久，MA技術分析更易捕抓價格趨勢而獲利，相對於公司生命週期成長及成熟階段，資訊不確定小，

MA技術分析績效相對減弱。後續加入穩健性檢定：不同移動平均線週期、不同樣本期間切割、等值/市值加權投資組合計算方式、不同市場情況如牛市/熊市市場、高/低波動市場、經濟擴張及衰退循環，都得到一致結論。

ETF 智能投資與機器人理財實務與應用

為了解決組合計算的問題，作者劉宗聖,黃昭棠,張明珠,邱鉦淵,李政剛,張克豪,曾逸江,蔡宇倫,楊育晟,蔡雅筑,林恕安,劉維翰 這樣論述：

　　機器人理財發展至今約12個年頭，根據市場調查公司Statista預估，2021年全球管理規模將突破1兆美元，並在2023年翻倍突破2兆美元，顯見全球金融機構與金融科技新創公司，無不重視機器人理財的發展。   　　機器人理財的核心技術，主要體現於資產配置及投資組合管理的能力，與傳統財富管理服務最大的差異，在於從一次一檔（單筆投資）與多次一檔（定期定額），走向一次多檔（投資組合）與多次多檔（定期定額＋投資組合＋再平衡），有利降低風險與提高長期績效。   　　本書從美國資產管理生態談起，楬櫫傳統大型金融機構已跨足機器人理財領域，包括Vanguard、Charles Schwab及TD Ame

ritrade等；接著教導投資人善用元大ETF-AI智能投資平台，補足人為投資的不足，打造更加穩健成長的AI理財計畫。   　　內容精要 　　►一次看懂：海外機器人理財商業模式 　　►操作密技：多檔ETF規畫客製化投資組合 　　►獨家情報：投資組合最佳化技術 　　►實例分享：動態再平衡策略 　　►退休利器：用智能投資累積養老金

利用深度學習建構投資組合-以台灣股市為例

為了解決組合計算的問題，作者王雅樟 這樣論述：

投資理財在人生裡扮演著重要的一門課，擁有正確的理財觀念及投資合適的標的物，使得人們能增加額外的收入。有好的資產配置才能有效地達成目標，對於資產配置的問題與方法一直是投資人所關心的課題。本研究的資料為台灣經濟新報經過資料庫篩選條件的初始資料，選定以成交量、每股盈餘、現金股利，來過濾不適合的公司，並使用深度學習長短期記憶網路將預測優良的標的挑選出來，再以Markowitz投資組合理論為基礎，低波動性獲利的有效策略最小變異數組合模型為架構，依照效率前緣與最小變異數組合，計算出以台灣股市為例風險最小的投資組合。本研究所計算出的投資組合，為以下7檔股票：統一、台達電、鴻海、中華電、國泰金、台灣大、遠傳

，此組合以電信產業為主，收益穩定、波動平穩，預期組合報酬為0.0116，波動風險0.0948，夏普率0.1227，符合低風險低報酬，為本投資組合中風險最小化之組合，適合保守型投資者做為參考的策略依據。使用本研究的實驗環境，也可依照不同需求更改策略條件，設計出符合各類需求的投資組合。