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書中字有黃金屋 社區生活資訊情報站論文書籍站 升幅百分比計算

另外網站香港經貿概況也說明：2022年2月，整體消費物價較上年同期上升1.6%，較1月份的相應升幅(1.2%)為高。 ... 截至2021年底，以市值計算，香港股票市場在亞洲排名第四，全球排名第七，總市值達5.4 ...

中原大學 工業與系統工程學系 呂志維所指導 謝承廷的 肌肉骨骼潛在風險評估改善以鑄造業為例分析 （2021），提出升幅百分比計算關鍵因素是什麼，來自於人工物料搬運、職業性肌肉骨骼不適、重複性抬舉、握持介面。

而第二篇論文國立勤益科技大學 機械工程系 陳紹賢所指導 廖子豪的 智慧化微量潤滑(MQL)系統 應用於超合金 Inconel-718刀具壽命之研究 （2021），提出因為有 刀具壽命、MQL、綠色製造、神經網路的重點而找出了 升幅百分比計算的解答。

最後網站以不同物價指數來量度通脹率,便會對物價的變動有不同的估量 ...則補充：後根據住戶消費模式計算這些報價的加權值;而升10.1%。 ... 甲類消費物價指數:三個月變動百分比以年率計算 ... 我們目的:「剔除了價格升幅特別大的項目,通脹率便.

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧：

除了升幅百分比計算，大家也想知道這些：

升幅百分比計算進入發燒排行的影片

本片內容﹕爆升回調效應 / ROC測試

近來恆生指數一直處於強勢當中，累績近三千點升幅，相信各路戰友都有所斬獲。這個升市中，個別日子的升幅近400點，即恆生指數大約2%，可是升幅之快令市場人士有所懷疑。其實在許多時候，當恆生指數單日出現有大升的情況，市場有傳言指來日將有回調出現。這個暫且稱之為「爆升回調」效應，但準確與否，當然是利用數字來考證。

—以ROC作測試

是次測試將會再次利用到Bloomberg的Back Testing功能，摸擬買入和賣出的情況。而本次運用到的技術指標相信是甚少人會利用到，甚至不會把它列為指標之一，那是變動率，英文為Rate of Change (ROC)。其背後的原理是十分簡單，是計算時期內資產價格的變化百分比。今次測試將以一天ROC超過1%/2%，測試回調真偽。

由於這次是驗證回調，故把ROC設定為大於1%/2%時以收市價沽空，直至下一個交易日收市時平倉。近兩年的結果如下﹕

香港恆生指數
升幅超過1%
命中率: 48.53
P/L %: -12.15
升幅超過2%
命中率: 54.55
P/L %: -2.76

美國標普500指數
升幅超過1%
命中率: 51.92
P/L %: 4.8
升幅超過2%
命中率: 57.14
P/L %: 0.43

從以上數據可見，當兩個指數出現超過1%的升幅後，並不一定立即出現回調，命中率只有5成之間。如單日升幅大於2%，翌日出現回調機會比超過1%為大，看來回調的壓力對下日的表現有不少影響。不過要留意，如果以這個策略做空，賺蝕的表現都不盡人意，所以大家千萬不要因為單日升幅過大而作出沽空的行動，隨時得不償失。

—如跌又如何呢？

既然大升時可能會出現回調，我們嘗試把整個策略反轉，當資產價格出現較大跌幅時，市場亦有不少人抱有「抄底」的想法而買入資產。這次我們把ROC設定為小於-1% / -2%作測試，同樣地以收市價買入，直至下一個交易日以收市沽出。

香港恆生指數
跌幅超過1%
命中率: 41.54
P/L %: -5.16
跌幅超過2%
命中率: 48
P/L %: 4.36

美國標普500指數
跌幅超過1%
命中率: 65.85
P/L %: 4.13
跌幅超過2%
命中率: 60
P/L %: -2.11

在跌幅達一定水平時「博反彈」風險是十分之大，不過跌市測驗的表現卻比升市時做空好一點。以標普500指數為例，買入資產的成功率不俗，可是要小心賺蝕方面的表現，最多亦只有僅僅4.13%的回報，以兩年的機會成本來說是十分差，這個買入策略並不是明智的選擇。

—總結

以單日市場的走勢來判斷市場來日之表現難免有點短視，我們亦不鼓勵戰友們以短線的投機作為策略，風險是十分大，需要很多時間和技術方可。其實單日的走勢只為市況大方向中微小的一部分，作好大方向的分析和步署才是最有效的方法跟市場博奕！

撰文﹕施宏毅

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肌肉骨骼潛在風險評估改善以鑄造業為例分析

為了解決升幅百分比計算的問題，作者謝承廷 這樣論述：

隨著工業的蓬勃發展，為了滿足人們對消費品的需求，許多作業都以自動化的方式取代人力進行生產，以求更有效率地提升產能。不過，無論科技如何進步，在產品製造的過程中，仍無法避免需要使用人力來搬運物料，也就是所謂的「人工物料搬運(Manual Materials Handling , MMH)」。本研究目的在於尋找鑄造業加工製程中的改善方向，利用實驗室模擬現場加工的動作，來模擬場內某一個製程，找出較好的動作與工作配置，以有效防止下背痛與上肢肌肉痠痛等傷害。本研究設計一款手孔箱，於實驗室模擬不同手持位置的物料搬運狀況。以主觀知覺問卷、肌肉電位訊號放大器蒐集受試者在進行抬舉時肱二頭肌與後背部左右兩側豎脊肌

肌群變化量主要目的在於改善鑄造業作業方式並提出相關建議與方法，現場觀察後發現該鑄造場目前的作業狀況為作業員在無擁有握持介面的容器輔助下直接將物料搬運至工作台進行加工，類似本研究模擬的手持於P3位置情形，藉由KIM-LHC檢核表以及肌肉電位訊號與生物力學法，分析抬舉作業時之風險因子評估，受試者配合手孔箱的不同手持位置與物料重量，將其搬運至模擬的工作台。探討物料抬舉時手持位置[兩側對稱手孔的上(P1)、中(P2)，與箱子底部無手孔的(P3)等3 種位置]、物料重量[4.5公斤(W1)、14公斤(W2)等 2 種重量]、有無戴手套[有(G1)、無 (G2)]等三項實驗因子對於受試者在知覺費力評量(R

PE)、肌肉負荷程度(%MVC)[肱二頭肌與後背部左右兩側豎脊肌]與第五腰椎及第一薦椎 (L5/S1)受應力等三項依變項的影響，探討不同手持位置對於受試者作業時的主觀感受與生理變化量。 研究結果發現手持位置、物料重量等因子對於知覺費力評量(RPE)、肌肉負荷程度 (%MVC)皆有顯著的影響，而有無戴手套對此兩者皆則無顯著影響。RPE在手持位置間以無手孔的 P3 最高，其次為有手孔的 P1最後為P2；RPE 在物料重量間，W2 顯著高於 W1。%MVC 在手持位置間以無手孔的 P3為最高，並以有手孔的 P1、P2 負荷較低；重量因子對於左豎脊肌的邊際影響最為顯著，其次則為右豎脊肌，而肱二頭肌被

重量因子的影響最小。腰椎受力評估分析得出，手持於P3位置物料重量為W1時，腰椎(L5/S1)所承受壓應力值為最高3443.06NT，而手持於P2位置物料重量為W1時，腰椎(L5/S1)所承受壓應力值平均為最低3149.73NT有效降低作業員罹患下背痛發生的風險。 透過實驗結果分析，當受試者抬舉兩側對稱手孔的(P2)位置有最好的心理與生理感受，透過KIM檢核表比較改善前後的差異，風險分數從32分的降至16分，為本研究中最佳的手持位置，不僅減少作業員過低的彎腰姿勢，還能有效防止下背痛與上肢肌肉痠痛等傷害。

智慧化微量潤滑(MQL)系統 應用於超合金 Inconel-718刀具壽命之研究

為了解決升幅百分比計算的問題，作者廖子豪 這樣論述：

　切削液對於金屬加工有著至關重要的輔助作用，在參數合理的情況下可大幅提高刀具壽命以及增加表面精度，惟傳統濕式切削液之操作及回收成本太高，且對環境及操作人員的健康極度不友善，在當前綠色製造及碳中和的主流趨勢下，微量潤滑(MQL)技術正好是一項合適的加工輔助方案，而MQL切削油的款式使用更是決定切削輔助成效重要因素，切削油中的含水量則決定了對於切削溫度的散熱能力，含油量則決定潤滑能力，兩者都是影響刀具壽命的重要因素。因此本研究以切削油之油水比例為方向，開發了一套可即時調整微量潤油霧之油水比例的智慧化微量潤滑系統，藉由C#語言編寫設計，可設定並控制5種不同的油水比例，並以此輔助超合金Inconel

-718的切削實驗，本研究第一階段藉由三軸加速規及自行開發之無線溫度量測刀把量測切削振動及切削溫度值等時域特徵，並藉由CCD工業攝影機擷取切屑表面顏色的分析，探討在不同油水比例下對於切削加工的輔助成效，第二階段使用倒傳遞類神經網路(BPNN)、廣義迴歸神經網路(GRNN)以及長短期記憶網路(LSTM)等三種類神經網路進行刀具磨耗與表面粗糙度的預測建模，以切削振動、切削溫度及切屑色度作為輸入，並透過多特徵融合提高預測準確度。最後得出三者的刀具磨耗預測誤差的平均絕對誤差百分比(MAPE)分別為，BPNN的3.94%，GRNN的3.77%與LSTM的5.45%，而表面粗糙度分別為BPNN的3.43%

GRNN的2.94%與LSTM的5.07%，其預測誤差百分比皆在10%以內，屬高度準確預測能力，實驗結果則表明在合適的油水比例下，其對於刀具壽命的提升可達到223%，其提升幅度甚至超過純油切削，並且適當的含水量對於切削溫度及切削振動有顯著的降溫及減振效果。

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