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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

為了解決股票 回 測 軟體的問題，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。

股票 回 測 軟體進入發燒排行的影片

運用類神經網路模型建立與比較新興市場ETF的買賣決策

為了解決股票 回 測 軟體的問題，作者尤茜 這樣論述：

在投資國際化的環境下，有許多商品可供選擇，新興國家的逐漸發展以及ETF分散投資標的之特性，新興市場ETF為有潛力的市場。本文以Vanguard VWO、SPDR EWX 及 iShare FM之前一日收盤價為研究對象，研究期間為2012年10月1日至2021年10月1日，資料來源為 Yahoo Finance 資料庫，運用類神經網路搭配技術指標與專家訊號進行對比，應用R-Studio軟體進行分析，使用技術指標包含移動平均線(MA)、隨機指標(KD)、相對強弱指標(RSI)、趨向指標(DMI)、風險值(VaR)等不同短中長期之技術指標以建立買賣策略。為求模型適合之參數而進行靈敏度分析，其神經元

與隱藏層數以一個隱藏層6個神經元有較高準確度與較低總誤差、學習速率增加其準確度有下降的趨勢、賣點的誤差值不適合設為0.005且以logistic為適合的活化函數 ; 實驗結果為其三檔新興市場ETF的VWO以及FM有模擬出較適合之倒傳遞類神經模型，其預測報酬分別為309%及229%，有超過專家報酬402%與418%的一半 ; 在17項變數重要度的分析結果中，以過程中皆呈現正面影響為重要之指標，其買賣點共同顯示成交量為重要的指標，而個別適合的技術指標以買點為RSI6、RSI24、DMI14，賣點為MA60、KD是重要的技術指標參數。

好策略的關鍵：策略大師從觀念到實作完整教戰，教你一步步擬訂好策略

為了解決股票 回 測 軟體的問題，作者RichardP.Rumelt 這樣論述：

一本從心法到實作的完整策略教戰書！ 策略權威魯梅特繼《好策略、壞策略》，暌違10年最新力作 從診斷企業挑戰、聚焦關鍵點、到採取連貫行動 首度完整全解讀！   　　★《經濟學人》評選當代管理概念與企業實務領域25大最具影響力人物 　　★《麥肯錫季刊》稱「策略大師中的大師」、「策略領域的巨人」 　　★《哈佛商業評論》最貼近實務的策略大師 　　★ 多次入選全球「50大管理思想家」   　　策略到底是什麼？經理人在研擬策略，往往難在以下的挑戰： 　　•是不是套用其他企業的成功策略就好？ 　　→因為商業性質、環境、瓶頸與困境不同，強行套用只會得到不實用的流程計畫。 　　•可把把財務目標，

例如年成長率15％當成策略？ 　　→策略必須包含連貫一致的行動，而願景與財務目標不是行動、更不是公司要挑戰的關鍵點。 　　•策略目標不就是每年年終的重大預算活動之一？ 　　→策略是持續的旅程，想要有成功的策略就須時時衡量決策成果，以十八個月為期最佳。 　　•好策略模型與演算法可以經制定最佳策略？ 　　→理論與實務之間存在巨大落差的一大原因是，理論中考慮的風險是由經濟情勢、競爭情勢，以及計畫相關風險而導致未來現金流量的不確定性。但在現實世界裡，長期投資的最大風險是提議做出此投資者的不勝任或撒謊。 　　實際上策略不是管理、不是財務績效，複製成功策略，只會得到不實用的流程計畫。量化策略，不一定

能找到因果模型。就算好的策略，也無法保證提振股票市值。 　　本書將徹底改變策略制定者最重要的工作――研擬策略――的思考與執行方式！ 　　策略權威魯梅特以實務經驗+教學專業為強大後盾，告訴你好策略──從紛亂的情況中，找出阻礙前進的最大挑戰，將行動和資源聚焦在挑戰的關鍵點上，好制定可連貫的解決方案。從心法到實作的完整教戰： 　　【導入案例培養好策略的思維與執行：】 　　●Space X突破傳統商業模式的創新做法： 　　1.診斷問題→為何把人送上太空要花那麼多錢？ 　　2.關鍵點→昂貴的火箭無法再回收使用導致成本降不下來。 　　3.採取連貫的行動→燃料便宜、火箭貴，增加燃油來減緩火箭外層炭化，

使火箭可以回收再使用，解決單次發送火箭往返的成本。 　　●曾經世界第一的麥格羅希爾出版集團的精簡方針： 　　1.診斷問題→龐雜的併購，導致事業營運效率不彰與人事成本不斷攀升。 　　2.關鍵點→聚焦未來可能成長的業務，決定把財金資料做為公司的核心。 　　3.採取連貫的行動→出售紙本出版事業換取投資未來事業的籌碼，只保留與相關的事業，二度改名來專注經營標普全球公司（S&P Global）事業。 　　●歐蕾新產品想擺脫舊有品牌形象的行銷行動： 　　1.診斷問題→歐蕾品牌形象老舊，後來被年輕一代視為「Oil of Old Lady（老太太的油）」，無法吸引現今消費者。 　　2.關鍵點→寶僑

總公司認為，不是設法為這品牌注入新生命，就是把另一個品牌延伸取代歐蕾占據的護膚市場區隔。 　　3.採取連貫的行動→維持「歐蕾」品牌，把新產品取名「歐蕾全效」延伸至相關的產品。和零售業者合作，創造「大眾精品」通路，重新包裝定價。   　　策略實施之後，人人都能識別出那是不是偉大的策略。好策略並無任何神奇之處，只不過是優秀、具洞察力的管理與行動罷了。本書就是要教你如何做到！ 本書特色 　　•建立策略思考觀念： 　　很多決策者既不了解策略是什麼，也不知道該如何擬定，經常誤把財務目標與願景當成策略，本書將徹底改變決策者研擬策略時的思考與執行方式。 　　•帶領讀者實踐策略三部曲： 　　策略是定義一

個可以克服的「關鍵點」，並設計出可以克服的方法。作者引領你從診斷哪些是真正重要的課題→判斷應付這些課題的關鍵點→聚焦能力、避免資源分散。 　　•透過案例培養策略腦： 　　從作者自身輔導中小企業，到眾多知名企業，包括Space X、網飛、軍方戰術與戰略、貝聿銘羅浮宮設計、AdWords、瑞安航空、微軟、Zoom、Apple、Salesforce、迪士尼、奇異……展開策略探索之旅。 　　•策略鑄造流程與演練： 　　額外運用一家企業的擬定策略過程，展開一場身歷其境的三天策略練習課。從該企業類型、商業背景、遇到的難題與做法等等，讓讀者能夠更好理解怎麼量身打造專屬策略。 　　•十年淬鍊的策略精華：

　　繼《好策略、壞策略》後策略大師暌違十年最新力作，書中總結「好策略」為何看起來簡單、彷彿毫不費力就水到渠成，讓讀者能夠更進一步制定專屬自家公司的好策略。   各界好評 　　本書再次證明何以魯梅特是全球的策略權威，這本新作帶你一覽真實世界裡的策略情境，從網飛公司的串流事業，到美國軍方的制定作戰教條，到詳細解說為期三天的「策略鑄造」。這是一本非常值得一讀的指南，獻給最困難的課題之一：面臨棘手的挑戰時，如何開闢出一條前進之路。――英特爾公司前董事會主席安迪．布萊恩（Andy D. Bryant） 　　魯梅特在這本強大的新作中告訴我們：「策略不是魔法」，但這本書確實施展了魔法，身為策略顧問，我

感覺受到挑戰與啟發，把自己推向更高的思考境界。――麥肯錫管理顧問公司資深合夥人克里斯．布萊德利（Chris Bradley），《曲棍球桿效應》（Strategy Beyond the Hockey Stick）一書合著者 　　魯梅特是對我及我任職過的公司影響最大的思想家，他使我的工作變得更加有趣，也催化了驚人的財富創造。本書成功地朝應付最重要的課題之一邁進了一大步，「辨識關鍵點」這個概念使我們更容易構思出正確、可行的策略。――紅門軟體公司（Redgate Software）共同創辦人暨執行長西蒙．蓋爾布瑞斯（Simon Galbraith） 　　魯梅特在這本精闢實用的著作中提醒我們，策略並

不是訂定財務目標的流程，而是深入、不受限地討論公司面臨的重要挑戰，運用創造力來找出變革性的解決方案，魯梅特引用廣泛引人入勝的例子，展示如何做，以及這麼做的巨大好處。――哈佛大學商學院教授蕾貝卡．韓德森（Rebecca Henderson），《重新想像資本主義》（Reimagining Capitalism in a World on Fire）作者 　　在一片漫談事業目的空洞聲中，魯梅特切入關鍵。這是來自當今最具洞察力且生動有趣的策略論述評論家的又一本傑作。――倫敦政經學院教授約翰．凱爵士（Sir John Kay），《玩別人的錢》（Other People’s Money and Obli

quity）作者  

機器學習結合波動聚集分析之投資策略實證研究

為了解決股票 回 測 軟體的問題，作者李強 這樣論述：

量化投資和機器學習在大數據時代充分展現了其獨特的優勢和魅力，兩者結合更是如虎添翼。機器學習不僅可以彌補量化投資的短板，還可以為量化投資的發展提供新的思路和方向。本文主要研究是否可以通過機器學習算法進行因子合成，以及該方法是否比傳統方法更有效。選取波動率、年化收益率、最大回撤、信息比率、夏普比率等評價指標進行因子分層回測結果的對比分析。本文認為機器學習算法對量化投資和股票預測具有一定的重要性影響，為投資者的決策提供可行的解決方案。另外，本文詳細介紹了波動聚集現象和金融時間序列模型。然後本文將波動聚集性作為因子加入到策略的機器學習部分進行應用，以原策略為對照，並對回測結果進行詳細對比分析。綜上可

見，波動聚集現象的實際應用是值得研究的，這樣可以提高量化策略的性能和穩健性，同時對波動聚集現象的應用和發展提供了新想法。本文對 XGBoost 算法和量化投資中的波動聚集現象進行了研究和改進，為滬深 300 股票市場的量化投資者提供了一個新觀點。