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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

為了解決股票技術面書的問題，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。

股票技術面書進入發燒排行的影片

交易策略績效之實證分析–以臺灣五十成分股為例

為了解決股票技術面書的問題，作者張珊菱 這樣論述：

本研究以臺灣五十指數（FTES TWSE Taiwan 50 Index）成分股作為研究標的，進行研究分析，本研究之研究期間在2017年1月1日至2021年12月31日為止，以日資料進行交易模擬回測，並且考慮交易成本。本研究利用嘉實資訊公司的XQ系統建構六種技術分析交易策略，分別為策略一（KD隨機指標＋RSI相對強弱指標）、策略二（CCI指標＋ATR指標）、策略三（MTM動量指標＋ATR指標）、策略四（RSI相對強弱指標＋CCI指標）、策略五（RSI相對強弱指標＋MTM動量指標）、策略六（ATR指標＋KD隨機指標），藉以檢定技術分析策略之有效性，並且與買進持有（Buy and Holding

）策略進行比較，驗證是否可以透過策略組合操作臺灣五十成分股獲得超額報酬。實證結果如下：一、六種操作策略的總報酬率皆優於買進持有策略之績效。在六個策略中，策略二（CCI指標＋ATR指標）之績效表現最佳；策略三（MTM動量指標＋ATR指標）之績效最差。二、透過單一樣本T檢定的結果顯示，六種技術分析策略與買進持有策略，其回測績效皆顯著高於銀行一年期定存。三、透過成對樣本T檢定的結果顯示，在2017年至2021年間，2018年在∝=5%顯著水準下，顯示六種技術分析策略與買進持有策略沒有顯著的差異，因此針對本研究之樣本進行檢驗效率市場，臺灣股市支持弱勢效率市場，表示技術分析失效。其他四年，在∝=5%顯著

水準下，顯示六種技術分析策略與買進持有策略有顯著差異，因此針對本研究之樣本來進行檢驗效率市場，臺灣股市否定弱勢效率市場，表示技術分析有效。最後本研究由上列幾項研究發現提出實證結果，並提出建議與改善，期望作為未來研究之參考。

當代價值投資： 從選股策略到心智技術，針對現代市場最完整的價值投資寶典

為了解決股票技術面書的問題，作者SvenCarlin 這樣論述：

從葛拉漢、彼得．林區到巴菲特， 價值投資的環境已截然不同…… 價值投資不死，重點是： 在21世紀，你如何判斷價值？ 　　 　　★英國財經媒體《Financial Expert》權威點評★ 　　「史上最佳價值投資書籍 #Top 5」 　　市場反轉！投資人都想知道： 　　如何找出被錯殺的好股票？ 　　4年獲利500％的頂尖選股者斯凡．卡林， 　　教你善用估值工具，挖出價值型千里馬股， 　　真正選到會賺錢的公司，多空你都不漏接！ 　　Step by Step，掌握最經得起考驗的當代價值投資： 　　Step 1──價值投資，攻心為上！「自律」和「情緒控制」是關鍵 　　Step 2──價值投資者的

最強武器：善用波動性和低風險 　　Step 3──價值投資最重要的事：學會估算公司價值，找出讓股價上升的催化劑 　　Step 4──左側交易不凹單！給左側價投者的10大教戰守則 　　Step 5──搭配針對不同環境的因時制宜投資法，市場多空都能賺 　　全球頂尖投資教育家──斯凡．卡林， 　　以25個工具，教你學會： 　　衡量內在價值、尋找催化因子、判斷產業週期， 　　挖出現代價值股， 　　以最低的風險，賺足過人報酬！ 　　自葛拉漢開啟價值投資革命以來，市場環境已大幅改變。本書作者歷經實務淬鍊，傳承並革新原有理論。書中完整涵蓋價值投資的心理面、技術面與應用面，並針對不同市場情境提供可依循的方

法。即使空頭行情，你的資產也能得到足夠的保護！ 好評推薦 　　Kelvin價值投資，投資理財部落客 　　陳啟祥，「修正式價值投資」版主 　　雷浩斯，價值投資者／財經作家 　　「『價值型投資多數時候都很無趣。』這句話看似很簡單，當能夠真正參透其意思之後，也代表著你已經成為真正的價值型投資者了。因為我們該做的是 : 找到被低估的公司，持有並等待市場還公司一個公道。」──Kelvin價值投資，投資理財部落客 　　「估值是所有價值型投資人都要處理的投資課題，但如何去得到不偏離太多的預測數字往往都是個大難題。作者在書中提出了25個好用的策略與工具，來幫助投資人進行估值，讓你能藉此去推斷出一家公司

的價值在哪。接下來，你只要等待市場給出你所能接受的價格，就能享受投資豐厚的果實。」──陳啟祥，「修正式價值投資」版主 　　「本書為現代價值投資者必讀書籍之一。我們必須用嶄新的語言，來描述價值投資恆久不變的原則。這不但能讓我們貼近股市投資的現況，還能深刻地理解到這些原則的重要性。」──雷浩斯，價值投資者／財經作家  

結合技術指標與官網新聞之情感分析預測股價趨勢-以半導體產業為例

為了解決股票技術面書的問題，作者王怡芬 這樣論述：

2020年COVID-19爆發，伴隨全球經濟下滑，在不景氣情況下，縱身投入股市的投資者卻不在少數，根據證交所(2021)統計近半年內新開戶人數就有近四十一萬人。近年來，半導體產業進步快速，在股市交易中也受到高度關注，行政院更將半導體發展納入未來國家政策發展考量之一，可見半導體產業對我國股市經濟與政策發展的重要性。本研究透過相關股價資訊與統整過往文獻中多數研究使用的技術指標，以上市半導體類股為標的，建立多元迴歸分析與LSTM股價漲跌預測模型。然而，不論是網絡謠言、公司澄清公告或新聞不實報導，任何消息面資訊皆可能影響股價漲跌，即財經新聞等文本信息可通過影響投資者情緒而導致投資者行為和決策，最終對

股市波動產生影響。據此，本研究以公司官網發佈具可信度與真實性之新聞，進行文字探勘與情感分析，探討僅參考技術指標與加入官網新聞情感分數為特徵值後，對於股價漲跌趨勢預測的影響。整體而言，不論是在整體平均彙整結果，或針對上中下游產業分析結果，LSTM模型皆較多元迴歸更有效地預測股價漲跌趨勢，且不論加入技術指標或官網新聞情感分數作為特徵值，皆有助於提升模型正確率。在結合官網新聞情感分數後，模型的RMSE與MAE大幅降低，而判定係數(R²)與正確率(Accuracy)也明顯提升，其中正確率最高的是長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之LSTM模型，正確率最高為80.21%，相較僅以技術指標為特徵

值，增加近10%準確率，而加入官網新聞情感分數為特徵值，增加近6%準確率。上中下游分析結果中，長週期(24日)技術指標結合官網新聞情感分數之上游與中游LSTM，正確率為80.39%、81.18%最高。而在三個實驗中，長週期(24日)皆較短週期(6日)正確率來得高，代表天數區間拉得愈長，愈能夠精準預測股價漲跌趨勢。由實驗結果顯示，本研究所提出的技術指標對半導體類股股價漲跌的確具有預測能力；而將官網新聞情感分數結合上述指標，可有效提升股價漲跌預測準確率，尤其對於預測長週期(24日)半導體上游與中游產業的預測效果最佳。故參考官方網站新聞資訊確實有助於投資者在投資股市時，揭露更多股價資訊。