走在汽車革命的路上論文書籍站
國立政治大學 國際經營與貿易學系 譚丹琪所指導 蔡昀蓁的 貿易商價值創造與核心能力—以台灣進口二手豪華汽車產業為例 （2021），提出汽車掛牌數2022關鍵因素是什麼，來自於中間商、中間化、去中間化、核心能力、二手車產業、策略群組。
而第二篇論文國立臺北科技大學 人工智慧與大數據高階管理雙聯碩士學位學程 尤信程所指導 高博華的 強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用 （2021），提出因為有 深度學習、神經網路、強化學習、政策導向演算法、總體經濟指標的重點而找出了 汽車掛牌數2022的解答。
貿易商價值創造與核心能力—以台灣進口二手豪華汽車產業為例
為了解決汽車掛牌數2022 的問題，作者蔡昀蓁 這樣論述：
本研究主要透過台灣汽車產業分析和深入訪談汽車進口貿易商，探討汽車進口貿易商在產業價值鏈中如何創造價值與展現其核心能力。本研究藉由汽車產業分析，歸納二手車產業內兩個策略群組—「平價型二手車市場」與「豪華型二手車市場」之市場特性和競爭狀況，再採用質性研究之深度訪談法，對進口二手豪華汽車產業作深入研究，分析個案公司—S汽車貿易公司之中間商功能與核心能力。研究發現個案公司作為產業先進者，在成長過程中採用套利、集結、適應策略，充分發揮中間商價值和展現產業所需核心能力，具備價格競爭力、關鍵車輛搜尋和取得能力、市場預測能力、人際網絡經營能力、品牌信任形象能力，公司得以持續在產業內成長，建議未來汽車貿易商能
培養科技創新管理能力，成為其核心能力，強化中間商價值，阻擋去中間化，以在產業中取得優勢競爭地位。
強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用
為了解決汽車掛牌數2022 的問題，作者高博華 這樣論述：
人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦
遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並
以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材
料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔
股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指
數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。