交叉交易的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

AI時代，設計力的剩餘價值：對象×流程×應用×能力塑造，人工智慧浪潮下的設計師生存攻略

為了解決交叉交易的問題，作者薛志榮 這樣論述：

AI歷史×深度學習×互動設計×技術運用×未來發展 人總有疲累、犯錯的時候，但是AI永遠乖巧聽話； 你說AI不懂創意，只能做死板的工作？ 隨著科技發展，AI人性化程度也愈來愈高， 再不懂得提升自己，最後只能被人工智慧所淘汰！ 跨界設計師甘苦談，讓前輩把經驗向你娓娓道來！ 　　【人工智慧在紅什麼？】 　　．AI的誕生 　　1956年8月，在達特茅斯學院舉行的一次會議上，來自不同領域（數學、心理學、工程學、經濟學和政治學）的科學家一起討論如何利用機器來模仿人類學習以及其他方面的智慧，「人工智慧」正式被確立為研究學科。 　　．人機互動的發展歷程 　　60年前，人工智慧和人機互動就像藍綠一樣是

勢如水火的兩大陣營？ 　　明斯基：「我們要讓機器變得智慧，我們要讓它們擁有意識。」 　　恩格爾巴特：「你要為機器做這些事？那你又打算為人類做些什麼呢？」 　　．機器學習和深度學習 　　機器學習是一門涉及統計學、神經網路、優化理論、電腦科學、腦科學等多個領域的交叉學科，它主要研究電腦如何模擬或者實現人類的學習行為，以便獲取新的知識或技能，細分為：監督學習、非監督學習、半監督學習、強化學習。深度學習是機器學習下面的一條分支， AlphaGo正是採用了深度學習算法擊敗了人類世界冠軍，並促進了AI其他領域（如自然語言和機器視覺）的發展。   　　【人工智慧如何影響設計？】 　　．從圖片到影像，Ado

be Sensei平臺幫助設計師解決在媒體素材創意過程中面臨的一系列問題，並將重複工作變得自動化。 　　．看動畫總覺得某些場景崩壞？自動描線的技術能夠自動辨識圖像，並確定圖像的具體輪廓，進而完成描線的工作，大大減輕畫師的負擔。 　　．圖文內容的排版涉及大量的專業知識，包括視覺傳達、色彩與美學、幾何構圖等， Duplo透過模組化和網格系統快速把內容放入尺寸各異的幾千種頁面中，解決不同螢幕尺寸下的圖文排版問題。 　　【AI衝擊！設計師該何去何從？】 　　既然AI如此方便，設計師的存在似乎就可有可無了？ 　　．最容易被取代的三大設計，看看自己符合了哪些！ 　　．深耕藝術設計、個性化設計、跨界思考…

…六種方法助你永保飯碗！ 　　【比人還通人性！談AI的實踐】 　　．AI設計八大原則：個性化、環境理解、安靜、安全「後門」、準確性和即時性、自我學習與修正、有禮貌、人格設定。 　　．產品設計三要素：透過增強記憶、訓練思考和預測行動，將人工智慧最佳化。 　　．從圖形使用者介面（GUI）到語音命令裝置（VUI），為什麼要將GUI轉換為VUI？ 　　【未來五年，人工智慧的發展】 　　．智慧城市 　　下水道設計不良，一遇到暴雨瞬間變水上威尼斯？ 　　每次上路總是提心吊膽，深怕遇到馬路三寶？ 　　警力資源嚴重不足！誰可以代替交警外出巡邏？ 　　交通、能源、供水、建築……數位監控平臺將接管城市管理的工

作！ 　　．商場 　　對商場上的惡性競爭感到厭倦了嗎？透過AI技術，有錢大家一起賺！ 　　讓不同性質的店家組成一個體系，推播優惠券製造雙贏效果。 　　．家園 　　在家裡擺上一幅霍格華茲的胖夫人畫像不再是夢？ 　　Atmoph Window不僅能隨意切換內容，還能配合主題發出相應聲音，彷彿身歷其境！ 　　★特別收錄：跨界設計師甘苦談、針對使用者的人工智慧系統底層設計 本書特色 　　本書從技術角度切入，介紹當前人工智慧的相關知識，再圍繞商業、產品、使用者需求等多個角度闡述人工智慧與設計的關係，提出人工智慧設計的相關見解，同時也結合了作者本身的學習和工作經驗，對設計師在AI時代下的發展規劃

給予相關建議。

交叉交易進入發燒排行的影片

結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例

為了解決交叉交易的問題，作者王怡芬 這樣論述：

2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對

股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵

值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。

膽小者的股票獲利法則全圖解：從選股、短線波段操作，到資產配置，專為沒有強心臟的你設想，每月加薪五成，小賺兩、三萬。

為了解決交叉交易的問題，作者草食系投資家LoK 這樣論述：

　　◎朋友布局鋼鐵人概念、同事搶搭航運海盜船，我膽子小，都不敢碰，怎麼辦？ 　　◎定期定額、ETF、基金……投資商品很多，哪個適合心臟弱的我？ 　　◎通膨越來越嚴重，好想在薪水之外每月多賺點零用錢，賺兩、三萬就好。 　　作者草食系投資家LoK，曾在金融機構工作16年，之後成為專業投資人。 　　2000年開始投資股票，在經歷金融風暴後，一改過去追求高報酬的作風， 　　創立絕對不要賠的膽小投資法，累積小利變大利。 　　他的影片光在YouTube頻道就有超過12.8萬人訂閱，每月觀看超過1,100萬人次。 　　粉絲照他的方法操作，每月經常可賺進10萬日圓（約新臺幣兩、三萬元）

。 　　LoK說，進出股市，害怕是正常的，不害怕才可怕， 　　唯有膽小的人，才能在股市裡賺到錢！ 　　◎怕跌、怕賠、怕買錯？先用定期定額試膽、試水溫 　　膽小者的最佳起手式：定期定額買進，每月只要1,000元，就能當公司股東。 　　遇到下跌就多買，上漲就少買，漲跌你都很安心； 　　不想自己選股，就買基金，但交易成本高。 　　至於每月要投入多少？ 　　設一個你不會想喊停的金額，你就會一直定期定額投資下去。 　　◎心臟弱的人怎麼靠波段獲利？ 　　做波段，不必時時刻盯盤，一天最多看兩次股價就夠了。 　　作者用圖解告訴你：會賺的K線長這樣， 　　小賺的獲利模式就是：移動平均線 + K線（書中

有圖解）。 　　但切記，所有訊號都會騙你， 　　只有成交量不會，因為有量才有價。 　　◎遇到股災也不怕的保本策略 　　投資是一場心理戰，膽小者要怎麼贏？一賠錢就馬上停損，不要猶豫。 　　遇上暴跌別搶進，先看移動平均線。 　　還有，金價和股價，一個漲、另一個就跌， 　　所以，買了股票記得再買點黃金，因為這是抗通膨的最好利器。 　　害怕風險又想賺零用錢？從選股、短線操作、資產配置， 　　就算你心臟比較弱，這套膽小者投資法，每月也能小賺兩、三萬元。 推薦者 　　「A大的理財心得分享」版主／ameryu 　　小資女升職記Angela 　　「拉傻去哪兒」版主／資深券商營業員 Lasha

基於資料科學角度分析台灣50ETF股票於進出場時機回測之實務研究 -以新冠肺炎期間為例

為了解決交叉交易的問題，作者許藝馨 這樣論述：

本研究是以台灣50 ETF股票為分析目標，透過KD指標、RSI指標、MACD指標、MA指標、ATR指標、CCI指標、DMI指標七種技術分析指標，比較2018年1月到2019年05月(非疫情期間)台灣50指數型股票的歷史交易資料以及2020年1月到2021年05月(疫情期間)台灣50指數型股票的歷史交易資料；2018年1月到2019年12月(非疫情期間)台灣50指數型股票的歷史交易資料以及2020年1月到2021年12月(疫情期間)台灣50指數型股票的歷史交易資料，以常見的日線參數設定透過技術分析找出非疫情期間與疫情期間使用七種不同的技術分析指標在股票市場上是否有其差異性，並以黃金交叉及死亡交

叉的方式找出台灣股票進出場時機。此外，由於疫情期間，政府為增進經濟成長，曾二次發行消費券：第一次發行三倍券，第二次發行五倍券，這些類貨幣供給增加的政策，造成股市以及房市一波上升熱潮，當人人把熱錢投入股市，這些技術指標值於疫情期間是否具有與非疫情期間有著同樣的參考效果?故本研究加上了卡方獨立性檢測，以測試這些可能的懷疑。本研究希望能夠找出在疫情嚴重的時空背景下，透過技術分析指標的方式找出最佳的交易策略，並且透過卡方獨立性檢定找出七項技術指標之投資損益是否受到疫情之影響。