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XS程式交易煉金術

為了解決xq程式代寫的問題，作者杜昭銘ParksonDow）,數據金,黃建憲 這樣論述：

以機器學習方法進行裸子植物質體基因體親緣演化分析

為了解決xq程式代寫的問題，作者張寓雯 這樣論述：

裸子植物是種子植物的主要分支之一，其影響生態環境與人類經濟活動甚鉅。裸子植物已存活於地球超過三億年，但人們對它們的親緣演化關係仍存在爭議且尚待釐清。本研究開發Python程式，從美國國家生物技術之資訊中心的資料庫，下載與整理至少約一百種以上之裸子植物質體基因體的序列資料，並擷取其83個共有的蛋白質基因序列，經排序處理後的總長度約為105.5 Kb，大小約為12.7 Mb的二維DNA資料矩陣。執行相關的各種前置處理作業後，樣本以機器學習之自主抽樣或馬爾可夫鏈蒙地卡羅採樣的方式，進行距離法、最簡約法、最大似然估算法、貝葉斯推理法之不同權重模式的運算，在反覆且系統式演算訓練或改善後，推估相關之預測

的結果，同時比較親緣演化關係的差異性。分析之結果顯示不論以何種方法，裸子植物的五大分類群（蘇鐵類、銀杏、柏類、買麻藤類及松類）都可以明顯的區分開來，且都擁有100 % 的支持度，符合對裸子植物分類的基本認知，表示本研究所開發的Python程式可準確地處理及轉換DNA資料。本研究從資料矩陣去除密碼子之第三個位置上的核苷酸，此舉除了降低分類群之演化速率，亦可減緩因演化模型因核苷酸替代飽和之現象所造成的影響。以此新的DNA矩陣所建構之親緣關係顯示，無論使用何種假說演算的分析方法，皆高度（89 – 100 %）支持蘇鐵類與銀杏的姊妹群關係，但買麻藤類與其他裸子植物分類群的關係仍待釐清，未來的研究可加入

更多樣性的資料，如核基因體及粒線體基因體資料，以增加親緣關係推論的支持度。

K線理論2：蝴蝶K線台股實戰法

為了解決xq程式代寫的問題，作者戴柏儀 這樣論述：

　　打造從個股篩選、佈局到實戰交易的K線進階應用策略 　　以各產業之個股為實例，學習突破台股市場的技術操作盲點 　　本書為K線理論第一部之進階作品，專為具備基礎技術分析能力之投資人提高盤勢判讀勝率 本書特色 　　公開台股K線理論實戰法，建立四大投資優勢 　　1.將交易的基本心態與原則生活化，貼近於台股現實狀況 　　2.建立標準化的篩股與策略準則 　　3.將市場慣用的技術指標系統化 　　4.針對操作時機上的優劣制定出最佳選項，去蕪存菁 　　判斷何謂股票市場中的「蝴蝶效應」？ 　　如同莊周夢蝶般，戴老師創新的｢蝴蝶K線｣，援引蝴蝶的想像，為百年K線理論注入新生命。而股市的「蝴蝶效應」

，可能源自於一個不起眼的短線賣出訊號，但卻成為了未來的短期、中期甚至長期支撐，關關被跌破的危險開端。 　　當我們只單純運用一項指標時，常會在某些時刻失去賣出的先機；雖然在買進時，可能出現同等訊號，但在賣出時，卻經常掌握不及或是被假跌破的訊號所欺騙。本書教導投資人確認「蝴蝶效應」的形成，也就是要突破投資人的買賣盲點，將多項高勝率指標作實戰上的整合運用，以了解買賣進出的時機，掌控個股舞動的慣性。 　　透過本書的整理，投資人從選股、佈局到指標買賣，可以系統性的累積台股實戰經驗。最重要的是，培養出有紀律的行為準則，創造屬於投資人自己的操作人生，達到如蝴蝶般可以自由自在，翱翔於天地之間的投資境界。