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無痛致富：巴菲特測試金律幫你找出鑽石級股票，每年穩穩獲利超過10%，更運用價值投資的「複利雪球效應」把錢滾成巨大財富

為了解決巴菲特的問題，作者FreemanPublications 這樣論述：

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決巴菲特的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。

熱手效應

為了解決巴菲特的問題，作者 這樣論述：

瘟疫竟然成就了一代戲劇文豪莎士比亞？   巴菲特的投資秘訣竟是“被動”？   又是什麼力量促使斯蒂芬·庫裡成為NBA歷史三分王？      當一位籃球運動員手感超絕，接連進球，我們會說“他的手熱了！熱得發燙！”並相信他的下一投也更可能投中，這就是“熱手效應”——在1985年初次研究它的論文中，它被定義為一種認知錯誤。   然而，事實並非如此。   在接下來的幾十年裡，這一撲朔迷離的議題吸引了無數心理學家、經濟學家和統計學家的加入。他們試圖從各個角度論證，“熱手”的確存在，並探究連勝的秘密。   “手氣”究竟是人類的一種認知錯誤，還是一種如天賦、機遇、運氣一般的存在？在《華爾

街日報》記者本·科恩的新書《熱手效應》中，你將讀到斯蒂芬·庫裡如何成為NBA歷史三分王，瘟疫如何幫助莎士比亞成為一代戲劇文豪，拒絕比爾·蓋茨的馬克·特梅爾成為一代遊戲天才，音樂公司為了向使用者澄清歌曲播放的“隨機性”煞費苦心，巴菲特的投資秘訣竟是“被動”，凡·高的畫作如何被視為贗品又如何驗明正身……   本書不僅僅涉及體育和經濟學，還涉及藝術、電影、股市、心理學等各個領域，本·科恩通過一個個真實發生的小故事說明，人類的每一次事件是如何受到“手氣”的深刻影響的。