AI Trader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

明日飆股：機器人學、物聯網彩蛋、基因編輯、精準醫療，搶先布局下一個十年的價值成長股

為了解決AI Trader的問題，作者JonD.Markman 這樣論述：

「未來地圖」上的哪些指標股可以買？哪些產業趨勢很重要？ 本書將幫助你：精準掌握科技革命的財富分配紅利！ 　　【價值投資與趨勢交易者必讀】 　　完整解析：12個買點浮現的黑馬產業鏈及其獲利模式 　　數據蒐集與分析、人工智慧與電腦運算能力一瞬千里， 　　備受讚譽的財經記者馬克曼，將透過《明日飆股》鉅細靡遺地回答： 　　12個黑馬產業鏈中，有哪些最值得投資人關注的公司？ 　　他們正在悄悄打造無人能及的商業平台和競爭優勢，準備翻轉市場。 　　●雲端運算 ●感測器 ●人類基因圖譜 ●大數據 ●預測分析 ●人工智慧 　　●機器人學 ●區塊鏈 ●自動駕駛汽車 ●物聯網 ●基因編輯 ●精準醫療

　　面對這場正在進行中的科技與經濟革命， 　　有哪些值得期待的連鎖反應？它們何時會實現？散戶又該如何從中獲利？ 　　本書將揭示超過五十檔值得密切追蹤的個股， 　　更著眼於風險控管的角度，指導我們分辨炒作與現實。 　　關鍵在於：若能做好綜觀全局的沙盤推演，我們就能在主流投資圈中捷足先登。 　　科技進化的速度一日千里，現今的金融市場已不再是二十年前的市場， 　　這將深刻衝擊傳統價值型投資人的策略！ 　　根據2019年的市場資訊， 　　巴菲特旗下的波克夏公司已持有價值9億美元的亞馬遜股份。 　　無論股神及那些最優秀的經理人「看到了什麼」， 　　聰明的投資人都應該思考： 　　如果連「不碰科技

股」的巴菲特都已改變持股策略， 　　我們更應該睜大雙眼，理解未來五年、十年…… 　　有哪些「明日飆股」已潛伏在我們看不到的角落。 本書特色 　　1.趨勢一旦形成，就不會輕易改變。市場行情無法預測，但是你可以選擇站在對的浪頭上，時間會讓獲利奔跑。 　　2.本書所推薦的個股皆附註股票代號，方便讀者研究相關資訊，將之加入你的觀察名單或投資組合中。 　　3.美股、ETF、共同基金，甚或是台股交易者皆適用（讀者可透過搜尋公開資訊，進一步尋找其概念股或相關的台廠供應鏈）。 名人推薦 　　▋市場觀察家、產業分析師、基金經理人、權威財經媒體──盛讚推薦 好評推薦 　　世界變化的速度比多數人所想的更

快。強大的雲端網路將運算能力民主化；人工智慧展現震驚世人的新用途；自駕車獨自在馬路上闖蕩；擬真機器人準備接管你我的工作。在這本開闢新天地的巨作中，作者教我們如何分辨炒作與現實，並提供富饒趣味的真相和軼事，說明「技術融合」何以是投資者千載難逢的機會。──大衛‧卡拉韋（David Callaway）《今日美國》前總編輯 　　隨著2020年代的腳步逼近，我們的經濟即將發生劇變，投資機會就在其中。企盼看清現狀與未來會以何種姿態來臨的投資人，在閱讀本書之前都不該貿然行動。──維特‧倪德厚夫（Victor Niederhoffer）資深避險基金經理、《投機客養成教育》作者 　　馬克曼寫出這部深具權威性

的著作，向投資人闡述該如何去理解當今技術變革的驚人速度，更重要的是，我們該如何善用內行人才看的懂的門道在股市中賺到錢。──霍華德‧林岑（Howard Lindzon）線上投資社群StockTwits共同創辦人 　　我能理解無人車和人工智慧可能造成的產業波瀾，但在讀到這本書之前，我並沒有意識到這些令人乍舌的新事物已如此接近我們的生活。作者把這個主題變得更加平易近人，加入令人意猶未盡的有趣見聞與紮實的立論驗證。更重要的是，他為如我這般的價值投資者──提供許多意想不到的潛力標的，這超級酷！──湯姆‧林（Tom Lin）亞馬遜書店讀者好評回饋 　　我們生在一個令人興奮的時代，但除非你能駕馭即將到來

的技術浪潮，否則結果可能會是個災難。我從90年代末開始就持續關注馬克曼的真知灼見，儘管如此，對於本書的深度與廣度卻依然驚豔不已。我強烈建議大家把作者推薦的個股列入自己的觀察清單，輔以技術分析來找出適合進場的時機點。──瑞奇‧布勞瑟頓（Rich Brotherton）亞馬遜書店讀者好評回饋 　　全球Amazon財經讀者共感推薦──★★★★★ 　　「身為一名證券分析師，在閱讀本書的過程中，我把書中所提到的公司及其概念股全數研究了一遍，對它蘊藏的含金量驚訝萬分──你有充分理由來期待這些股票呈現倍數成長。」

AI Trader進入發燒排行的影片

強化學習應用於外匯交易之回顧與展望

為了解決AI Trader的問題，作者劉玉仁 這樣論述：

外匯市場擁有金融市場中最大的交易量，外匯與各類金融商品時間序列訊息特性相同，其都有著自身的趨勢、週期和不規則性。本研究主要試圖了解有哪些強化學習模型應用於外匯交易以及這些模型的效益或優勢；此外，亦試圖了解強化學習在未來外匯交易中應用的研究方向和潛力。對2001年起至2021年之間有關聯的期刊文章與學位論文做整理、篩選與過濾，在這些文獻綜述中，將41篇研究文本進一步整理加以聚類統計。所有研究的文本都有其自訂的基本假設，這些條件因子幾乎都是不同的，加上外匯交易品項較多、價格時段數據集應用也不盡相同，直接比較文本的結果和算法系統是不現實的。 針對本研究動機的回應整理出結論，所有文本中，有28

.1% 的研究應用了傳統強化學習的算法、有71.9%的研究應用了深度強化學習算法。強化學習應用在外匯交易的研究方向，圍繞在深度Q網絡(DQN)、進階的雙深度Q網絡(DDQN)，以及加入基線的策略梯度(PG)、近端策略優化算法(PPO)、演員-評論家(A2C)等算法和創新的進階策略。算法是針對解決高估問題、減低TD error與加快算法收斂等問題的研究；商業應用則針對高頻交易與量化交易研發具有較大的潛力。算法的交易應用是金融公司極重要的實用技術，特別是與營業收益相關的指標策略或算法模型是不會對外公開的，受限於此，針對本研究主題只能以學界的公開資料，無法將業界的應用同時作探討。回顧本研究中所有文獻

的算法技術成果，外匯交易的實務應用領域存在令人難以置信的機會，而且看起來方興未艾。

Fast Forward Investing: How to Profit from Ai, Driverless Vehicles, Gene Editing, Robotics, and Other Technologies Reshaping Our

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為了解決AI Trader的問題，作者Markman, Jon D./ Grimsley, Steven Roy (NRT) 這樣論述：

Invest in the future Everything you need to capitalize on the tech revolutionOur lives are on the verge of being reshaped by advanced technology. Fast Forward Investing provides the knowledge and insight you need to build and maintain your portfolio accordingly. Author Jon D. Markman is a veteran t

ech investor, money manager, and award-winning author of the popular daily newsletter Tech Trend Trader. There's no one more qualified to help you design a portfolio that extracts huge profits from the shares of public technology companies and helps you augment your gains with conviction during stre

tches of high volatility. In Fast Forward Investing, Markman describes what to expect, when to expect it, and how to profit in impending technological and economic revolution. Revealing the most important companies in the industry that are right now building platforms and competitive advantages that

will disrupt and transform their markets, he shows which trends are important and provides detailed guidance for staying ahead of the curve.Radical advances in data collection and analytics, artificial intelligence and raw computing power are changing human history. And it's happening with sharp ad

vances at incredible speed. Make sure you're at the tip of the spear with Fast Forward Investing.

LQR和強化學習倒單擺控制之比較

為了解決AI Trader的問題，作者張承熹 這樣論述：

隨者電腦軟體的進步，利用電腦軟體模擬機械運動狀態，可更直觀的透過模擬數據去分析機械運動狀態。使用Matlab和Simscape™ Multibody™，除了能夠更方便的計算出如增益值之外，Simscape™ Multibody™利用3D模型，從模型運動過程得知3D模型依照控制器運動的實際狀況。LQR和DDPG皆能成功控制倒單擺上甩至直立角度並讓滑車移動至指定位置。切換使用線性二次最佳化控制LQR驅動單擺到目標位置和直立之角度，DDPG則是訓練單擺從下單擺之直接上甩到直立之角度並移動到目標位置。本研究使用Matlab Simscape™ Multibody™來進行分析及3D模型之模擬。二階段L

QR和DDPG皆能成功控制倒單擺成功上甩平衡到指定角度，並讓滑車移動到指定位置。本研究亦嘗試並設計一個實體倒單擺機台來驗證模擬的結果。