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高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利(第二版)

為了解決指數函數計算機的問題，作者黃正傳 這樣論述：

　　有用的策略為什麼不自己賺？ 　　➢那是因為我的目的不在賺錢，人生有許多更有意義的事要做。 　　被說出來的策略還有用嗎？ 　　➢有用的。如果市場夠大，說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法，這些投資方法簡單又有用，完全不怕被人知道。Ｈ模型也是。 　　投資策略總是模稜兩可，不知如何執行？ 　　➢不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定，有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬，操作完全有公式可遵循。 　　數學不好，不懂投資怎麼辦？ 　　➢要學。本書盡力求通俗，讀者有任何困難歡迎到作者的ＦＢ粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問。    　　「吾未聞枉己

而正人者也，況辱己以正天下者乎？」不能面對自己，就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯，才能忠實面對自己與環境的關係，訴諸各種花俏的投資心法，不能量化統計，就是逃避卸責之道。 　　程式交易的殿堂無比深遂，期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步，並展示切實獲利的方法，照亮前方的康莊大道。  

指數函數計算機進入發燒排行的影片

幾何繪圖軟體融入數學教學對學生學習成就與學習態度影響之研究-以二次函數為例

為了解決指數函數計算機的問題，作者顏華廷 這樣論述：

本研究的主旨在於探討「幾何繪圖軟體Desmos資訊融入教學模式」與「傳統講述式教學模式」對於九年級學生二次函數單元的學習成就及學習態度之影響，並透過實驗組學生填寫「資訊科技融入教學使用調查表」，了解學生對於實驗教學的感受，做為未來自己或其他教師發展Desmos資訊科技融入教學的參考。本研究為準實驗研究，採取不等組前後測之設計。實驗樣本為台南市某國中九年級兩班學生，共計38人，擇其一班為實驗組，接受Desmos資訊融入教學；另一班為控制組，則維持傳統講述式教學，進行為期三週的實驗教學。在實驗教學前對兩組學生實施「二次函數單元數學學習成就測驗」及「數學學習態度量表」前測，實驗教學後進行後測，將所

得資料以獨立樣本單因子共變數的統計方法進行分析。本研究結論顯示：一、 實驗組全體、高分群學生在二次函數單元學習成就之改變達顯著差異；實驗組中分群及低分群學生在學習成就之改變未達顯著差異，但實驗組中分群及低分群學生在學習成就進步幅度仍優於控制組中分群及低分群學生。二、 實驗組全體、高分群、中分群及低分群學生在二次函數單元學習態度之改變都未達顯著差異，但實驗組全體、高分群、中分群及低分群學生在學習態度改變優於控制組全體、高分群、中分群及低分群學生，可知學生接受Desmos資訊融入教學可以正向提升二次函數單元的學習態度。三、 大多數學生對於Desmos資訊融入教學給予正向肯定。

圖解統計學(2版)

為了解決指數函數計算機的問題，作者許玟斌 這樣論述：

　　※一單元一概念，迅速掌握統計基本概念 　　※即學即用，面對新聞報導與政府統計資料不再理盲 　　※圖文並茂‧容易理解‧快速吸收 　　大數據時代來臨，這些躺在雲端與其他地方的儲存媒體，耗費大量資源收集而來的資料們，正在等待我們去處理、應用；而統計學就是一門讓數字說話的科學，也是一門藝術，知識工作者不得不盡快學習。 　　你以為統計很遙遠嗎？即使是一般民眾，每天翻開報紙、打開收音機時，看到或聽到的各類政治、社會、財經、運動、健康、氣象和股市的新聞，除了重要事件的敘述與追蹤，也都會參雜許多統計表格、圖形與數字，由此可見統計跟我們的生活緊密連結，更不用說工作開會時製作簡報也非常

實用。 　　面對社會與生活上的各種資訊與議題，若沒有清晰的統計觀念，很容易陷入五里迷霧、摸不著頭緒。翻開本書，此刻就幫你劈開層層迷障。  

運用粒子濾波法估計馬可夫轉換模型與隨機波動度模型參數

為了解決指數函數計算機的問題，作者許淳輔 這樣論述：

伴隨時代的演進，金融市場也隨著時代發展得越來越多元，市場參與者可以選擇的市場也越來越多，本論文使用了粒子濾波法來對馬可夫狀態轉換模型、馬可夫跳躍狀態轉換模型以及隨機波動度模型做參數估計，粒子濾波法可以經過不斷的抽樣讓權重較小的粒子數減少，這樣會使得粒子對機率密度函數的估計變得更為的準確，改善了粒子衰退的現象，使得參估計值更為準確，在模型中我們將模型分為狀態轉換模型與隨機波動度模型來觀測各個不同的市場，像是在馬可夫跳躍狀態轉換模型，資料時長為一年的時間中沒有跳躍發生的狀態下S&P 500的時報酬率比台灣發行量加權股價指數、比特幣、黃金期貨更好，而在跳躍發生的狀態時台灣發行量加權股價指數是最好的

，但不管有無跳躍的發生，風險最高的都是比特幣。本文不只比較市場也比較模型，像是在比特幣市場，資料時長為十年的時間中隨機波動度模型比狀態轉換模型表現得更為的出色。實證分析中我們可以證實Markowitz(1952)的投資組合理論，任何的模型中，大部分的市場都顯示當資產預期瞬時報酬率越大時市場的變異程度也就越高。也可以證實行為財務學中所說的低波動度異常現象可能來自於投資人的「彩劵型偏好」的特性，在文中我們發現比特幣的風險是最高的，因此使比特幣市場具有了高風險低報酬的特性。