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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 Software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  

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電子化交易對證券營業員的顧客服務影響之研究

為了解決股票 Software的問題，作者王盛弘 這樣論述：

本研究探討證券公司的顧客滿意度，對證券商來說，顧客是最重要的資源之一，要如何跟顧客長期建立穩定的關係，也是券商經營的目標。而數位科技的發展，使證券商都投入金融科技的服務領域，發展新型態的金融商品與服務，並探討電子交易的顧客對證券商服務品質的內涵，找出影響滿意度的因素。本研究以便利抽樣對券商有使用電子交易的顧客進行問卷訪談，研究方法是採用SERVQUAL量表為主體並加入券商服務內容，並將有效問卷進行敘述性統計分析、信度分析、因素分析及相關分析、最後透過量化之迴歸分析，進行研究假說的驗證，本研究證實，數位金融服務品質是證券商影響顧客滿意度的關鍵要素，數位金融也是未來券商發展的服務特色。而證券商所

提供的服務品質對顧客滿意度有顯著的正向影響，則不同的顧客屬性之服務品質有顯著不同，透過本研究結果提供券商作為提升服務品質之參考，提升顧客滿意度以及券商差異化的服務及產品，並創造出券商品牌經營優勢。

Python數據分析活用Pandas庫

為了解決股票 Software的問題，作者（美）丹尼爾·陳 這樣論述：

本書是Python資料分析入門書，每個概念都通過簡單實例來闡述，便於讀者理解與上手。具體內容包括：Python及Pandas基礎知識，載入和查看 資料集，Pandas的DataFrame物件和Series物件，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的繪圖方法為探索性資料分析作圖，連接與合併資料集，處理缺失資料，清理資料，轉換資料類型，處理字串，應用函數，分組操作，擬合及評估模型，正則化方法與聚類技術等。 丹尼爾·陳（Daniel Y. Chen） Lander Analytics公司資料科學家，Software Carpentry和Data Carpen

try的講師和課程維護人員，Data Camp的課程講師。目前他在弗尼吉亞理工大學社會與決策分析實驗室從事政策決策資料分析。 獻詞 iii 序 iv 前言 v 致謝 xi 關於作者 xiv 第一部分 簡介 1 第1章 Pandas DataFrame基礎知識 2 1．1 簡介 2 1．2 載入資料集 3 1．3 查看列、行、儲存格 5 1．3．1 取列子集 6 1．3．2 取行子集 7 1．3．3 混合 11 1．4 分組和聚合計算 16 1．4．1 分組方式 17 1．4．2 分組頻率計數 21 1．5 基本繪圖 21 1．6 小結 22 第2章 Pandas資料結構

23 2．1 簡介 23 2．2 創建資料 24 2．2．1 創建Series 24 2．2．2 創建DataFrame 25 2．3 Series 26 2．3．1 類似於ndarray的Series 27 2．3．2 布林子集：Series 29 2．3．3 操作自動對齊和向量化（廣播） 31 2．4 DataFrame 34 2．4．1 布林子集：DataFrame 34 2．4．2 操作自動對齊和向量化（廣播） 35 2．5 更改Series和DataFrame 36 2．5．1 添加列 36 2．5．2 直接更改列 37 2．5．3 刪除值 39 2．6 匯出和導入數據 40 2．

6．1 保存資料 40 2．6．2 CSV 42 2．6．3 Excel 42 2．6．4 feather檔案格式 43 2．6．5 其他資料輸出格式 43 2．7 小結 44 第3章 繪圖入門 45 3．1 簡介 45 3．2 matplotlib 46 3．3 使用matplotlib繪製統計圖 51 3．3．1 單變數 52 3．3．2 雙變數 53 3．3．3 多變數資料 54 3．4 seaborn 56 3．4．1 單變數 56 3．4．2 雙變數資料 59 3．4．3 多變數資料 67 3．5 Pandas對象 75 3．5．1 長條圖 75 3．5．2 密度圖 76 3．5．

3 散點圖 77 3．5．4 蜂巢圖 77 3．5．5 箱線圖 79 3．6 seaborn主題和樣式 79 3．7 小結 81 第二部分 資料處理 83 第4章 資料組合 84 4．1 簡介 84 4．2 整理資料 84 4．3 連接 85 4．3．1 添加行 85 4．3．2 添加列 89 4．3．3 不同索引下的連接操作 90 4．4 合併多個資料集 93 4．4．1 一對一合併 94 4．4．2 多對一合併 95 4．4．3 多對多合併 95 4．5 小結 97 第5章 缺失數據 98 5．1 簡介 98 5．2 何為NaN值 98 5．3 缺失值從何而來 100 5．3．1 載入

數據 100 5．3．2 合併資料 101 5．3．3 用戶輸入值 103 5．3．4 重建索引 103 5．4 處理缺失資料 105 5．4．1 查找和統計缺失資料 105 5．4．2 清理缺失資料 106 5．4．3 缺失值計算 109 5．5 小結 110 第6章 整理資料 111 6．1 簡介 111 6．2 包含值而非變數的列 112 6．2．1 固定一列 112 6．2．2 固定多列 114 6．3 包含多個變數的列 115 6．3．1 單獨拆分和添加列（簡單方法） 116 6．3．2 在單個步驟中進行拆分和組合（簡單方法） 118 6．3．3 在單個步驟中進行拆分和組合（複雜方

法） 118 6．4 行與列中的變數 119 6．5 一張表中多個觀測單元（歸一化） 121 6．6 跨多張表的觀測單元 123 6．6．1 使用迴圈載入多個檔 125 6．6．2 使用列表推導載入多個檔 126 6．7 小結 127 第三部分 資料整理 129 第7章 資料類型 130 7．1 簡介 130 7．2 資料類型 130 7．3 類型轉換 131 7．3．1 轉換為字串物件 131 7．3．2 轉換為數值類型 132 7．4 分類資料 136 7．4．1 轉換為category類型 137 7．4．2 操作分類資料 137 7．5 小結 138 第8章 字串和文本資料 139

8．1 簡介 139 8．2 字串 139 8．2．1 取子串和字串切片 139 8．2．2 獲取字串的最後一個字元 141 8．3 字串方法 143 8．4 更多字串方法 144 8．4．1 join方法 144 8．4．2 splitlines方法 144 8．5 字串格式化 145 8．5．1 自訂字串格式 146 8．5．2 格式化字串 146 8．5．3 格式化數位 146 8．5．4 C printf格式化風格 147 8．5．5 Python 3．6+中的格式化字串 148 8．6 規則運算式 148 8．6．1 匹配模式 149 8．6．2 查找模式 152 8．6．3 模式

替代 152 8．6．4 編譯模式 153 8．7 regex庫 154 8．8 小結 154 第9章 應用 155 9．1 簡介 155 9．2 函數 155 9．3 使用函數 156 9．3．1 Series的apply方法 157 9．3．2 DataFrame的apply方法 158 9．4 apply高級用法 160 9．4．1 按列應用 162 9．4．2 按行應用 164 9．5 向量化函數 166 9．5．1 使用NumPy 167 9．5．2 使用numba 168 9．6 lambda函數 168 9．7 小結 170 第10章 分組操作：分割-應用-組合 171 10

．1 簡介 171 10．2 聚合 171 10．2．1 基本的單變數分組聚合 172 10．2．2 Pandas內置的聚合方法 173 10．2．3 彙總函式 174 10．2．4 同時傳入多個函數 176 10．2．5 在agg/aggregate中使用字典 177 10．3 轉換 178 10．4 篩檢程式 182 10．5 pandas．core．groupby．DataFrameGroupBy對象 183 10．5．1 分組 183 10．5．2 涉及多個變數的分組計算 184 10．5．3 選擇分組 184 10．5．4 遍歷分組 184 10．5．5 多個分組 186 10．5．

6 平鋪結果 187 10．6 使用多重索引 188 10．7 小結 191 第11章 datetime資料類型 192 11．1 簡介 192 11．2 Python的datatime對象 192 11．3 轉換為datetime 193 11．4 載入包含日期的資料 196 11．5 提取日期的各個部分 196 11．6 日期運算和Timedelta 198 11．7 datetime方法 200 11．8 獲取股票資料 202 11．9 基於日期取資料子集 203 11．9．1 DatetimeIndex對象 203 11．9．2 TimedeltaIndex對象 204 11．10

日期範圍 205 11．10．1 頻率 206 11．10．2 偏移量 207 11．11 移動 207 11．12 重採樣 213 11．13 時區 214 11．14 小結 215 第四部分 資料建模 217 第12章 線性模型 218 12．1 簡介 218 12．2 簡單線性回歸 218 12．2．1 使用統計模型庫 218 12．2．2 使用sklearn庫 220 12．3 多元回歸 222 12．3．1 使用statsmodels庫 222 12．3．2 使用statsmodels和分類變數 222 12．3．3 使用sklearn庫 224 12．3．4 使用sklearn和

分類變數 225 12．4 保留sklearn的索引標籤 226 12．5 小結 226 第13章 廣義線性模型 227 13．1 簡介 227 13．2 邏輯回歸 227 13．2．1 使用statsmodels 229 13．2．2 使用sklearn 230 13．3 泊松回歸 232 13．3．1 使用statsmodels 232 3．3．2 負二項回歸 233 13．4 更多GLM 234 13．5 生存分析 235 13．6 小結 238 第14章 模型診斷 239 14．1 簡介 239 14．2 殘差 239 14．3 比較多個模型 243 14．3．1 比較線性模型 2

43 14．3．2 比較GLM 246 14．4 k折交叉驗證 248 14．5 小結 251 第15章 正則化 252 15．1 簡介 252 15．2 何為正則化 252 15．3 LASSO回歸 254 15．4 嶺回歸 255 15．5 彈性網 256 15．6 交叉驗證 258 15．7 小結 260 第16章 聚類 261 16．1 簡介 261 16．2 k均值聚類 261 16．3 層次聚類 267 16．3．1 最長距離法 267 16．3．2 最短距離法 267 16．3．3 平均距離法 268 16．3．4 重心法 268 16．3．5 手動設置閾值 269 16．4

小結 270 第五部分 終章 271 第17章 Pandas之外 272 17．1 科學計算棧 272 17．2 性能 272 17．2．1 測試代碼執行時間 272 17．2．2 分析代碼 274 17．3 規模更大、速度更快 274 第18章 寫給自學者 275 18．1 不可閉門造車 275 18．2 本地聚會 275 18．3 參加會議 275 18．4 互聯網 276 18．5 播客 276 18．6 小結 276 第六部分 附錄 附錄A 安裝 278 附錄B 命令列 280 附錄C 專案範本 282 附錄D Python代碼編寫工具 283 附錄E 工作目錄 285 附錄F

環境 287 附錄G 安裝包 289 附錄H 導入庫 291 附錄I 列表 293 附錄J 元組 294 附錄K 字典 295 附錄L 切片 297 附錄M 迴圈 299 附錄N 推導式 300 附錄O 函數 301 附錄P 範圍和生成器 305 附錄Q 多重賦值 307 附錄R NumPy ndarray 309 附錄S 類 311 附錄T 變形器odo 313 版權聲明 314

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 Software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。