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買對保險了嗎?：保險局外人幫你挖出埋在保單的地雷!把錢花在刀口上，讓你買對保險真正保障未來而 不浪費一分血汗錢!

為了解決金融股有哪些的問題，作者何宗岳（股素人） 這樣論述：

保單中藏了多少地雷，你知道嗎？ 直揭業務員絕不會告訴你的關鍵小細節！！！   　　舉例來說： 　　投資型保單到底幫你賺錢還是賠錢？ 　　要留心！它極有可能變成「地獄保單」！ 　　真要買投資型保單的話，作者建議你不妨這樣做──純保障壽險＋投資金融股   　　投資型保單有一個內扣的費用，保險成本（簡單的說就是保險公司用來支付理賠的費用）。它是直接由你的保單帳戶價值中扣除。因此你很難察覺這筆支出。如果你的保單帳戶價值，小於保險成本，那麼你就要開始繳危險保費，否則保單就會失效。   　　保險成本幾乎是隨年齡而成等比級數增加，例如男性60歲的保險成本是30歲的10.3倍，作者初步估算，如果你的投資保

單的投報率是3%的話，保單價在87歲時失效。如果投報率是0%，會在67歲失效。許多投資人沒有弄清楚，到時白忙一場。說它是地獄保單，也許有點誇張，但不是全無道理！作者在書中公開友人的1,000萬元投資型保單，10年共繳了783萬元保費，但是，保單卻依舊失效，保費全歸零！   　　2019年台灣的人均GDP 25,539美元，全球排行第33，但是，壽險滲透度卻是連續12年全球第一，台灣人平均以五分之一的薪水買保險，不可謂不多！但是據調查自認為已有足夠保險保障的受訪者僅占53.1%。   　　由上觀之，台灣人的保險觀，明顯出了問題。作者認為以下為台灣民眾買保險的最大迷思。   　　（1）買保險，保障

項目要愈多愈好。 　　沒有錯！但是每月保費可能太高而影響基本的生活品質。 　　（2）買保險，要保障兼投資，一舉兩得。 　　保障兼投資？絕對是保障成份減少（理賠時方恨少），投資也未必賺錢，有虧本金的風險。  　　（3）買保險，到期未理賠時，要領回保費。 　　如果是儲蓄壽險，到期尚可領回比總繳保費稍多的錢（不考慮通膨率），但是，如果附加一大堆的附約，或終身醫療險，則必然領不回總繳保費。 　　（4）繳費20年、保障終身最划算。 　　羊毛出在羊身上，保險公司只不過將保障至110歲的保費，要你在20年內付清而已。   　　此四項觀念並非完全錯誤，而是有時候正確；但就因為這四項多數人的買保險觀，保險公司才

會投大眾所好，設計許多高保費、低保障的①終身型、②還本型、③投資型、④類全委型及⑤附保證型等保險商品來賺客戶的錢。   　　其中終身型保單比較貴的可能原因之一是：「目前台灣人平均壽命是80.9歲（男77.7歲、女84.2歲），壽險業的第六回「經驗生命表」，是男81.11歲、女86.64歲（2021／7／1），但是，各保險公司的終身型保單卻依99歲、105歲或110歲年齡來計算保費」。所以，對相同保障而言，終身型壽險的保費，可能是10年期壽險的20倍以上。   　　作者是保險局外人，寫此書不是和保險公司有什麼過節，一開始純粹是因為小孫女出生後，媳婦要為她買一張0歲保單。「主約是20年繳的終身壽險

，加上7種附約，年繳保費23,932元」，引發他對保險的興趣。   　　『直覺上，覺得替「0歲嬰兒」買保險好像怪怪的，通膨效應無止境，等她到35、50歲時的保單價值剩多少？因涉及家人的權益，乃決定進一步研究保險商品，希望能了解「要保人究竟能由保單獲得怎樣的保障」』。   　　作者重視思考的邏輯。1985年在他35歲，因自感「學然後而知不足」，乃決定放棄11年的工作經驗，前往美國攻讀機械碩士。當時的系主任認為「工程師必須懂統計分析」，規定研究生須到數學系修統計學課程，他選了一門統計分析學（Statistical Analysis），上課第一天，教授列了一些參考書籍，其中一本迄今仍記憶猶新、受益無

窮的書是：《How to Lie with Statistics》（如何用統計學說謊）；這是一本出版於1954年的小冊書，全書僅約150頁，共有10個小單元，書中文圖並茂，列舉了許多玩弄統計數據的案例和利用統計學騙人的技巧。   　　作者2年的碩士學習生涯中，並未覺得該書有何用途，然而，回國重新就業後，卻逐漸啟發他的「常識邏輯思考」潛能，對於日後工作上的空調節能評估分析，有很大的幫助。因此，邏輯思考→比較分析→檢討改善，成為作者研究資訊／數據的三步曲，作者曾以此三步曲，寫過《拒當下流老人的退休理財計劃》等4本理財暢銷書，本書即是以常識邏輯思考，進行比較分析，探討（人身）保險商品之必要性與適用性

。   　　邏輯思考及常識貫穿全書的內容。作者一位40幾歲友人想買的保單如下，並問作者的看法。   　　這是○○人壽的「20年繳／終身意外險」，在16歲至50歲買此份「20年繳／終身意外險」的保費，同樣是17,390元／年。保費並無年齡上的差異，20年的總繳保費共347,800元；此份保單給付項目多，還有101歲祝壽金10萬元，看起來很吸引人。   　　作者告訴他，此是終身意外險，疾病死亡或疾病住院醫療非本保單之保障範圍，而且還得挑假日搭大眾運輸工具而意外身故，家人才能領得到800萬元的保險金，否則只好忍耐活到101歲領10萬元祝壽金，加減算一算，他就改買其他保單了。 姑且以常識邏輯來分析此份

保單：「住院2,000元／日，每次最高6萬元（※即住院30天×2,000元／日），需要住院174天（＝總繳保費347,800元÷2,000元／日），才能花完總繳保費，可能嗎？看看自己父母及周遭親朋長輩，有多少人因意外住院超過174天？    　　本書作者在分析台灣保險市場的怪現象之後，也提出了他的保險觀念。   　　保險三訣：救急不救窮、錢花刀口上、保大不保小！ 　　更具體而言： 　　以小於年薪5%金額，買500萬元保障險（10倍年薪）＋日額5,000元住院醫療險。 　　任何想要買保險，或是已經擁有保險的人們，都應當看這本書，以把錢花在刀口上。   本書特色   　　★保險業務員不會告訴你的

細節 　　保險公司開保險公司目的是賺錢，因此設計了許多巧門，來保障自己的利益。只是保險業務員在拉保險時不會告訴你這些。例如：   　　1.買（還本）終身壽險、投資型保單或類全委保單存在一項風險，就是提前解約的損失：銀行定期存款解約時，頂多是利息打7折、8折，不會損失本金，但是，保險若提前解約，多會損失本金。所以，保險商品的DM中，多有一句小字注意事項：「投保後提早解約，將可能不利於消費者」。有些人在需要買房、創業時，可能需要解約一些保險來應急，偏偏保險業務員會說服您不要解約，改以保單借款方式來處理，於是您的保費／利息會愈繳愈多。   　　2.「終身壽險」是相當高明的保單，壽險公司以100歲、1

10歲來規劃訂定保費。而多數人難免在壯年時，因資金需求而提前解約；此外，國人的平均壽命是81.3歲，壽險公司擺明吃定大多數的要保人撐不了那麼久，由此可知，（投資型）終身壽險是壽險公司的金雞母，保證獲利不吃虧。   　　3.別以為「繳費20年、保障終身」的保費永遠不變。保險公司不做虧本生意，照樣會調高保費；某繳費20年的「○○終身醫療險附約」，其合約條文中有「續期保費調整」條款：「本保險採平準保費，可調整費率。本附約依實際經驗損失率達到調整保費之標準時，經本公司簽證精算人員評估並於年終精算簽證報告意見書揭露後調整本附約之保險費率，每次調整後之新費率以不超過原費率的20%為限⋯⋯」。   　　保險

費分為平準型費率和自然型費率。理論上，自然型費率是隨年齡增長而增加，平準型費率是保險公司依年齡、通膨率等風險因素而精算出的費率，將20年的保險費平均分攤到每一年，所以，每一年的保費應維持不變。但是，仍會視狀況調整。   　　★保險相關知識一次說明 　　保險有許多專有名詞，如果沒有相當的了解，很難看懂保險契約的真義。如宣告利率及預定利率。   　　宣告利率及預定利率多會揭露在保單DM中，只不過宣告利率字體大，而預定利率字體小，可能要在注意事項或備註中仔細找找看。通常，當實際的宣告利率高於預定利率時，保戶可獲得增值回饋金／分紅金等；若實際的宣告利率低於預定利率時，就沒有增值／分紅回饋金，對保險公司

是利差損，此時，保單價值準備金只能以預定利率計息增值，所以，預定利率又被視為保單的保證最低利率。   　　★不只挖出問題，也提出明確的建議 　　作者並不否定保險商品的效用。只是要正確的運用。本書在最後兩章，提出明確的具體的建議。讓你把錢花在刀口上。

金融股有哪些進入發燒排行的影片

以隨機森林模型、極限梯度提升模型及支持向量機模型進行台灣指數期貨的分析與比較

為了解決金融股有哪些的問題，作者張耀文 這樣論述：

影響期貨市場的因素有利多因素的影響，包含當沖稅率減半、海外資金回流、美中貿易惡化造成台美藍色供應鏈的興起、新冠肺炎疫情正面影響; 有利空因素的影響，包含台股屬淺碟市場、紅色供應鏈衰退、新冠肺炎疫情負面影響。當大多數投資者在期貨市場作投資決策時，大多採用準確率(ACC)這個指標用來預測「明天股票是否會漲」、採用精確率(PPV)這個指標用來預測「勝率」、採用召回率(TPR)這個指標用來預測「大盤是否會有大波動」以這三項指標作判斷工具，本研究想利用短分K模組、長分K模組、隨機森林模組、極限梯度提升模組、支持向量機模組共五種模組的實證研究結果，透過交叉驗證並將結果加以歸納整理，以便可以提供投資人在不

同情境下，可以根據自己的偏好與投資習慣去找到自己喜歡的機器學習模型並從混淆矩陣相關指標中找出適合自己的投資判斷指標，讓自己的投資績效表現變好。根據實證結果並加以歸納整理可以給投資人以下的建議，首先，當投資人要預測「明天股票是否會漲」-以ACC為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇15分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇60分K資料;其次，當投資人要預測「勝率」-以PPV為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇30分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇30分K資料;最後，當投資人要預測「大盤是否會有大波動」-以T

PR為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇10分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇10分K資料。

雅思寫作聖經：小作文(英式發音 附QR Code音檔)

為了解決金融股有哪些的問題，作者韋爾 這樣論述：

最強雅思寫作小作文學習方式── 納入《劍16》雙圖表題考點 融入時事題和整合能力試題並加以改良 收錄百搭8分字彙 無懼龐大寫作題庫 雅思這項考試，考一次就夠了!   　　精選百搭高分語彙、提升同義轉換等表達能力 　　具體化各數值的表達和就業力，不再少數幾個字彙一路用到底 　　 　　※大幅改善許多考生盲點，細節並具體化各項數值的表達，與各劍橋雅思題本後方範文做出區隔，連續用上許多八分字彙，立即獲取理想成績。   　　強化：時態、慣用語、句型多樣性 　　現在完成式、過去完成式常會誤用者的超級救星，馬上獲取寫作8.0高分 　　 　　※比起稀有水果巨額的花青素含量，草莓每100公克所含有的花青素量

更為稀少。 　　Compared with rare fruits’ whopping quantity of anthocyanin, strawberry’s anthocyanin per 100g contains far less.（具體且豐富表達各數值）   　　※儘管稀有的海藍色蜘蛛的收益上漲了25%來到600美元，投資客對於過去幾周價格的波動仍感到擔憂。 　　Despite the fact that revenue of rare aquamarine spiders ticked up 25% to US 600 dollars, investors still had c

oncerns about the fluctuation of the prices in the past few weeks.（高分慣用語加持）   　　※在11月的調查報告發現，比起在2015年時百分之六十三點五的高點，健康照護的股份降至百分之二點五，來到了最低點。 　　A November survey found that health care stocks had fallen to the lowest of 2.5%, compared with the highest 63.5% in 2012.（時態/過去完成式） （更多部分請看書籍內容...）   　　與坊間寫作書有

所區隔，作文範文均附錄音，且涵蓋「解析」 　　甩脫單純記憶背誦式的學習且絕不詞窮 　　※以萬能藥水雙圖表題為例，關鍵重點仍在於要如何下筆，書籍中解析即提供了，可以採取分別各以一個段落陳述兩個圖表的特色、比較兩個圖表之間的相似點或相異點、具體陳述數值、比較時不犯修辭上的錯誤等，進而協助考生獲取7分以上的寫作成績、藉由兩個圖表數值反推，評估出未來可能產業的趨勢的影響等，下筆後神速有300-400字可以寫，完全超越小作文所要求的150字英文，且絕不會濫用形容詞子句硬湊150字英文作文等等…。（更多部分請看書籍內容...）   　　學測亦適用，一次考好，英文作文滿分，成為那0.1%，順利錄取前段公立大

學和醫科 　　※收錄時事題和看圖說故事題，順道學會新冠疫情相關字彙，例如群體免疫門檻率等單字，提升組織作文的能力並神速答好偶爾出現的圖表題作文，迅速脫穎而出，考取理想科系。   　　新多益考試亦適用，更全面學習生活和商業用語，並大幅提升閱讀和寫作實力　　 　　※包含包羅萬象的商業用語和字彙，一次學全更多用於股市和圖表題作文的慣用表達，擴充商業用語的知識廣度，臨危不亂地應對新多益閱讀試題並獲取高分。   　　中譯英單句規劃和時事段落中譯英強化，多一道檢視，逐步養成作文實力 　　※規劃了中譯英整合強化單元，各程度學習者均適用，高一就開始練習，累積無數中譯英單句翻譯實力後，接續演練150字小作文，信

心滿滿完成各種寫作考題。   　　※中譯英﹕從所提供的資訊顯示，在六個國家中，Country F過去是唯一一個仍只有第一波疫情的國家，而其他國家卻顯示出案例激增且有超過一波的疫情。由於其輕微的情況，Country B和Country F的群體免疫門檻分別僅設在45%，比起Country A的75%和Country C的85%，比例顯然更低。為了抑制進一步的疫情爆發，新冠疫情的群體免疫門檻可能與擴大的社交距離和完全封鎖有高度的相關。 　　（英譯答案請見書籍...）   本書特色   　　精選高分語彙，徹底解決考生在面臨圖表時，題腦海單字貧乏且不知道如何下筆的困境，只要掌握目次所列的單字儘管總字彙

量只有4000單，應考綽綽有餘。小作文更納入時事題和整合考題，協助雅思和學測考生達到佳績。  

利用Python爬蟲技術建置巨量資料之探勘模型

為了解決金融股有哪些的問題，作者李日照 這樣論述：

摘 要台股實施逐筆交易制度，撮合機制變快，市場上交易節奏也加快，投資者很難以人力追蹤多檔股票行情並即時做出交易策略判斷。目前針對股票交易設計的回測或量化系統操盤軟體，大多需要支付費用且有其侷限性，無法適用於各種投資策略。本研究針對金融股十四檔股票，利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型，透過模型導出之技術指標圖，分析預測股價未來走勢。。本研究使用Google Colaboratory環境，利用requests套件於網路爬取2021年1月22日至2021年6月12日之十四檔金融股股價資料，並導入pandas與numpy套件進行巨量資料整理分析，再應用Ta-Lib套件計算成交量

（VOL）、隨機指標（KD）、平滑異同移動平均線指標（MACD）及相對強弱指標（RSI），最後使用 Matplotlib套件導出股價走勢圖表，分析圖表意義。研究發現大多數金融股均齊漲齊跌變化大同小異，針對個股，漲勢較為淩厲，且量能較大的有富邦金控、國泰金控、兆豐金控等三檔股票。本研究利用Python網路爬蟲技術建置股票巨量資料探勘模型，可透過不同的參數設定，產生不同變化之股票技術分析圖表，讓投資者或研究者藉由此探勘模型驗證自己的策略是否擁有良好的損益，作為投資者或研究者股票選擇交易決策之參考。關鍵詞：Python、巨量資料、網路爬蟲