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O 股票分割的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦（美）丹尼爾·陳寫的 Python數據分析活用Pandas庫 和EdwardO.Thorp的 他是賭神，更是股神：從賭城連贏到華爾街的天才數學家，關於風險、財富和人生的第一手告白都 可以從中找到所需的評價。
這兩本書分別來自人民郵電 和商業周刊所出版 。
國立成功大學 法律學系 顏雅倫所指導 蕭閔睿的 新公司法下創業籌資法制之變革與未來－以無面額股、特別股及表決權拘束契約為核心 （2020），提出O 股票分割關鍵因素是什麼，來自於無面額股、特別股、表決權拘束契約、表決權信託契約。
而第二篇論文東吳大學 法律學系 林育廷所指導 洪國鎮的 創投基金之運作—以股權設計為中心 （2019），提出因為有 創業投資、創投基金、特別股條款的重點而找出了 O 股票分割的解答。
Python數據分析活用Pandas庫
為了解決O 股票分割 的問題，作者（美）丹尼爾·陳 這樣論述：
本書是Python資料分析入門書，每個概念都通過簡單實例來闡述，便於讀者理解與上手。具體內容包括：Python及Pandas基礎知識，載入和查看 資料集，Pandas的DataFrame物件和Series物件，使用matplotlib、seaborn和Pandas提供的繪圖方法為探索性資料分析作圖，連接與合併資料集，處理缺失資料，清理資料，轉換資料類型，處理字串，應用函數，分組操作，擬合及評估模型，正則化方法與聚類技術等。 丹尼爾·陳（Daniel Y. Chen） Lander Analytics公司資料科學家，Software Carpentry和Data Carpen
try的講師和課程維護人員，Data Camp的課程講師。目前他在弗尼吉亞理工大學社會與決策分析實驗室從事政策決策資料分析。 獻詞 iii 序 iv 前言 v 致謝 xi 關於作者 xiv 第一部分 簡介 1 第1章 Pandas DataFrame基礎知識 2 1．1 簡介 2 1．2 載入資料集 3 1．3 查看列、行、儲存格 5 1．3．1 取列子集 6 1．3．2 取行子集 7 1．3．3 混合 11 1．4 分組和聚合計算 16 1．4．1 分組方式 17 1．4．2 分組頻率計數 21 1．5 基本繪圖 21 1．6 小結 22 第2章 Pandas資料結構
23 2．1 簡介 23 2．2 創建資料 24 2．2．1 創建Series 24 2．2．2 創建DataFrame 25 2．3 Series 26 2．3．1 類似於ndarray的Series 27 2．3．2 布林子集：Series 29 2．3．3 操作自動對齊和向量化（廣播） 31 2．4 DataFrame 34 2．4．1 布林子集：DataFrame 34 2．4．2 操作自動對齊和向量化（廣播） 35 2．5 更改Series和DataFrame 36 2．5．1 添加列 36 2．5．2 直接更改列 37 2．5．3 刪除值 39 2．6 匯出和導入數據 40 2．
6．1 保存資料 40 2．6．2 CSV 42 2．6．3 Excel 42 2．6．4 feather檔案格式 43 2．6．5 其他資料輸出格式 43 2．7 小結 44 第3章 繪圖入門 45 3．1 簡介 45 3．2 matplotlib 46 3．3 使用matplotlib繪製統計圖 51 3．3．1 單變數 52 3．3．2 雙變數 53 3．3．3 多變數資料 54 3．4 seaborn 56 3．4．1 單變數 56 3．4．2 雙變數資料 59 3．4．3 多變數資料 67 3．5 Pandas對象 75 3．5．1 長條圖 75 3．5．2 密度圖 76 3．5．
3 散點圖 77 3．5．4 蜂巢圖 77 3．5．5 箱線圖 79 3．6 seaborn主題和樣式 79 3．7 小結 81 第二部分 資料處理 83 第4章 資料組合 84 4．1 簡介 84 4．2 整理資料 84 4．3 連接 85 4．3．1 添加行 85 4．3．2 添加列 89 4．3．3 不同索引下的連接操作 90 4．4 合併多個資料集 93 4．4．1 一對一合併 94 4．4．2 多對一合併 95 4．4．3 多對多合併 95 4．5 小結 97 第5章 缺失數據 98 5．1 簡介 98 5．2 何為NaN值 98 5．3 缺失值從何而來 100 5．3．1 載入
數據 100 5．3．2 合併資料 101 5．3．3 用戶輸入值 103 5．3．4 重建索引 103 5．4 處理缺失資料 105 5．4．1 查找和統計缺失資料 105 5．4．2 清理缺失資料 106 5．4．3 缺失值計算 109 5．5 小結 110 第6章 整理資料 111 6．1 簡介 111 6．2 包含值而非變數的列 112 6．2．1 固定一列 112 6．2．2 固定多列 114 6．3 包含多個變數的列 115 6．3．1 單獨拆分和添加列（簡單方法） 116 6．3．2 在單個步驟中進行拆分和組合（簡單方法） 118 6．3．3 在單個步驟中進行拆分和組合（複雜方
法） 118 6．4 行與列中的變數 119 6．5 一張表中多個觀測單元（歸一化） 121 6．6 跨多張表的觀測單元 123 6．6．1 使用迴圈載入多個檔 125 6．6．2 使用列表推導載入多個檔 126 6．7 小結 127 第三部分 資料整理 129 第7章 資料類型 130 7．1 簡介 130 7．2 資料類型 130 7．3 類型轉換 131 7．3．1 轉換為字串物件 131 7．3．2 轉換為數值類型 132 7．4 分類資料 136 7．4．1 轉換為category類型 137 7．4．2 操作分類資料 137 7．5 小結 138 第8章 字串和文本資料 139
8．1 簡介 139 8．2 字串 139 8．2．1 取子串和字串切片 139 8．2．2 獲取字串的最後一個字元 141 8．3 字串方法 143 8．4 更多字串方法 144 8．4．1 join方法 144 8．4．2 splitlines方法 144 8．5 字串格式化 145 8．5．1 自訂字串格式 146 8．5．2 格式化字串 146 8．5．3 格式化數位 146 8．5．4 C printf格式化風格 147 8．5．5 Python 3．6+中的格式化字串 148 8．6 規則運算式 148 8．6．1 匹配模式 149 8．6．2 查找模式 152 8．6．3 模式
替代 152 8．6．4 編譯模式 153 8．7 regex庫 154 8．8 小結 154 第9章 應用 155 9．1 簡介 155 9．2 函數 155 9．3 使用函數 156 9．3．1 Series的apply方法 157 9．3．2 DataFrame的apply方法 158 9．4 apply高級用法 160 9．4．1 按列應用 162 9．4．2 按行應用 164 9．5 向量化函數 166 9．5．1 使用NumPy 167 9．5．2 使用numba 168 9．6 lambda函數 168 9．7 小結 170 第10章 分組操作：分割-應用-組合 171 10
．1 簡介 171 10．2 聚合 171 10．2．1 基本的單變數分組聚合 172 10．2．2 Pandas內置的聚合方法 173 10．2．3 彙總函式 174 10．2．4 同時傳入多個函數 176 10．2．5 在agg/aggregate中使用字典 177 10．3 轉換 178 10．4 篩檢程式 182 10．5 pandas．core．groupby．DataFrameGroupBy對象 183 10．5．1 分組 183 10．5．2 涉及多個變數的分組計算 184 10．5．3 選擇分組 184 10．5．4 遍歷分組 184 10．5．5 多個分組 186 10．5．
6 平鋪結果 187 10．6 使用多重索引 188 10．7 小結 191 第11章 datetime資料類型 192 11．1 簡介 192 11．2 Python的datatime對象 192 11．3 轉換為datetime 193 11．4 載入包含日期的資料 196 11．5 提取日期的各個部分 196 11．6 日期運算和Timedelta 198 11．7 datetime方法 200 11．8 獲取股票資料 202 11．9 基於日期取資料子集 203 11．9．1 DatetimeIndex對象 203 11．9．2 TimedeltaIndex對象 204 11．10
日期範圍 205 11．10．1 頻率 206 11．10．2 偏移量 207 11．11 移動 207 11．12 重採樣 213 11．13 時區 214 11．14 小結 215 第四部分 資料建模 217 第12章 線性模型 218 12．1 簡介 218 12．2 簡單線性回歸 218 12．2．1 使用統計模型庫 218 12．2．2 使用sklearn庫 220 12．3 多元回歸 222 12．3．1 使用statsmodels庫 222 12．3．2 使用statsmodels和分類變數 222 12．3．3 使用sklearn庫 224 12．3．4 使用sklearn和
分類變數 225 12．4 保留sklearn的索引標籤 226 12．5 小結 226 第13章 廣義線性模型 227 13．1 簡介 227 13．2 邏輯回歸 227 13．2．1 使用statsmodels 229 13．2．2 使用sklearn 230 13．3 泊松回歸 232 13．3．1 使用statsmodels 232 3．3．2 負二項回歸 233 13．4 更多GLM 234 13．5 生存分析 235 13．6 小結 238 第14章 模型診斷 239 14．1 簡介 239 14．2 殘差 239 14．3 比較多個模型 243 14．3．1 比較線性模型 2
43 14．3．2 比較GLM 246 14．4 k折交叉驗證 248 14．5 小結 251 第15章 正則化 252 15．1 簡介 252 15．2 何為正則化 252 15．3 LASSO回歸 254 15．4 嶺回歸 255 15．5 彈性網 256 15．6 交叉驗證 258 15．7 小結 260 第16章 聚類 261 16．1 簡介 261 16．2 k均值聚類 261 16．3 層次聚類 267 16．3．1 最長距離法 267 16．3．2 最短距離法 267 16．3．3 平均距離法 268 16．3．4 重心法 268 16．3．5 手動設置閾值 269 16．4
小結 270 第五部分 終章 271 第17章 Pandas之外 272 17．1 科學計算棧 272 17．2 性能 272 17．2．1 測試代碼執行時間 272 17．2．2 分析代碼 274 17．3 規模更大、速度更快 274 第18章 寫給自學者 275 18．1 不可閉門造車 275 18．2 本地聚會 275 18．3 參加會議 275 18．4 互聯網 276 18．5 播客 276 18．6 小結 276 第六部分 附錄 附錄A 安裝 278 附錄B 命令列 280 附錄C 專案範本 282 附錄D Python代碼編寫工具 283 附錄E 工作目錄 285 附錄F
環境 287 附錄G 安裝包 289 附錄H 導入庫 291 附錄I 列表 293 附錄J 元組 294 附錄K 字典 295 附錄L 切片 297 附錄M 迴圈 299 附錄N 推導式 300 附錄O 函數 301 附錄P 範圍和生成器 305 附錄Q 多重賦值 307 附錄R NumPy ndarray 309 附錄S 類 311 附錄T 變形器odo 313 版權聲明 314
新公司法下創業籌資法制之變革與未來－以無面額股、特別股及表決權拘束契約為核心
為了解決O 股票分割 的問題，作者蕭閔睿 這樣論述：
根據經濟部中小企業處於2019年的統計，我國登記在冊的公司約有九成八屬中小企業，由此可知中小企業是我國最主要且最重要的經濟命脈來源之一。雖然中小企業與其中的新創企業是我國重要的經濟命脈，但我國法律環境在2018年大修公司法以前，與其他已開發國家相比，對於此些企業並不友善。終於在2018年公司法進行了重大幅度的修正後，提升了創新創業環境，包含修法後轉採面額股與無面額股並存的制度，以及新增更多種類的特別股，同時放寬表決權拘束契約與表決權信託契約的使用等。這些修法調整使中小企業與新創產業擁有更多的彈性，並能在籌措資金與公司內部股東間處理得更加順利。於本次修法當中，我國雖參考許多美國的立法例，然而法
規訂定上似仍有所缺漏，將可能導致實務運用上的困難以及爭議的發生。主要問題臚列如下：第一點，在無票面金額股方面，我國雖然成功將此制度引進，但對於該制度因與票面金額股不同而需適用的不同規定，尚未於我國法規中訂定詳細規範。而在現行法規下，無面額股制度，發行的股份所得股款全部作為實收資本額，這會導致公司發行價格越高時，資本膨脹越嚴重。另外有關股東以現物出資作為購買公司股份的對價，現行法是否可以解決現物出資財產高估時股東與公司董事對於債權人等之責任。最後雖然引進無面額股並且也沒有禁止股份分割，但依照我國現狀極少數公司採用股份分割的策略，因此是否有必要因引進無面額股後將股份分割的困境與以解決。第二點，在特
別股方面，此次修法雖然新增了更多種類的特別股，但法規並未規定於各種類特別股發行時違反何種事項或規定將會導致發行無效，或是收回特別股時必須遵守哪些條件與程序，以及主管機關是否允許特定特別股為公司登記對特別股種類與設計的影響等問題，都尚待解決。第三點，在表決權拘束契約方面，我國並未特別訂定法規保障未簽訂表決權拘束契約的股東，且並未限制哪些內容不得於契約中規定，否則將導致契約無效。此外，針對表決權拘束契約是否得為強制執行之標的，我國法規亦未明訂清楚。第四點，在表決權信託契約方面，我國並未以法條明訂出是否得以所有權、時效性以及目的性作為表決權信託契約是否成立的判斷標準。針對上述我國法規尚仍未制定明確規
範的問題，本文將藉由參考美國模範公司法與德拉瓦州公司法等美國的立法例與實務見解，幫助我國能夠在有關無面額股、特別股及表決權拘束契約等相關法規訂定上進行增訂與修補，以期我國在相關法律規定上之缺失能有顯著改善，在創新創業環境的領域中亦能夠更上層樓。
他是賭神，更是股神：從賭城連贏到華爾街的天才數學家，關於風險、財富和人生的第一手告白
為了解決O 股票分割 的問題，作者EdwardO.Thorp 這樣論述：
他的故事證明—聰明的投資人確實可以打敗市場！ 從拉斯維加斯連贏到華爾街的數學家， 親筆揭秘：如何在賭局、股市、人生掌握優勢、奪得全勝？ 用算牌法贏遍賭城，二十一點規則因他改寫： 打造第一個穿戴式電腦，他賭贏輪盤； 轉向「地表最大賭場」華爾街，他發明選擇權定價公式擊敗大盤； 「計量金融之父」愛德華．索普用一生教你—— 判斷優勢、精算風險，就能建立策略，把爛牌變好牌； 他說：「打敗市場是可能的，而且每個人都能做到！」 生於大蕭條時期、家境貧困的傳奇數學家愛德華・索普，1959年發明二十一算牌法，讓看起來不可能的事：在二十一點賭桌上戰勝莊家（即電影《決勝二十
一點》的原型）發生了，轟動拉斯維加斯，業者聯手限制他進賭場，甚至一度有性命之憂，最終賭場為他改變規則。1960年還與資訊理論大師克勞帝‧夏儂聯手發明世界上第一個穿戴式電腦（IoT的原型），用以戰勝輪盤。 此後，索普把眼光轉往「地表最大賭場」：華爾街。1964年自修股市交易，1967年導出了權證價格公式，在內含「或有權利」類型（如選擇權、認股權證、可轉債）商品中套利，開啟了今日計量金融的新頁。他成立的普林斯頓新港合夥（PNP）避險基金三十幾年平均績效是20至25%，從未虧錢。（1973年史坦普指數下跌15%，PNP賺7%，1974年史坦普指數下跌15%，PNP賺了9%）。索普因此享有量化投
資之父的美名。生活多采多姿的他，曾和華倫・巴菲特玩過橋牌，與年輕的魯道夫・朱利安尼交過手，也最早揭穿伯尼・馬多夫的騙局。 本書是索普首度告白他的一生：他如何面對並處理問題，他挑戰新知的熱情與動力，以及無視於「不可能」的好奇心；看起來無解的問題，反而刺激他提出改變遊戲規則的解決辦法。他強調「實驗—試誤—修正」。他的成功，靠的是公式和電腦運算的反覆試驗，而不是靠機運押注。在這個看似非理性的世界、看似高度不確定性的市場，《他是賭神，更是股神》挑戰讀者的邏輯思考，看索普如何運用正確的心態，衡量報酬與風險，做出最適當的籌碼配置。正如索普所說：「希望我的經歷能帶給各位讀者一個不同的見解，幫助大家從另
一種角度來思考賭場、投資、風險、現金管理、財富創造以及人生。」這一場令人眼界大開的真實旅程，充滿實用的智慧，將帶你駕馭看似高度不確定性的金融浪潮。 本書特色 1. 賭縱橫場與華爾街的傳奇人生，開啟計量金融革命的天才數學家 索普從拉斯維加斯連贏到華爾街，開啟今日計量金融的新頁。一生經歷宛如現代交易演進史，充滿經驗、策略與智慧。無論是散戶投資人、專業操盤手、金融業者、統計與資料科學相關從業者……他戰無不勝的人生，是不可錯過的無價交易課。 2.機率+模型+永不停止實驗＝投資卓越／幸福人生之鑰 索普並非賭鬼、在華爾街也非瞄準賺錢。他抱著單純和專注的心，將看來隨機、不確定性的賭場與
市場，靠反覆試驗，隨時動態調整，發展出理論模型，也因此大獲全勝。他印證了：「聰明的投資人確實可以打敗大盤！」 3.《黑天鵝效應》作者塔雷伯強推：「拜讀索普的傳記，像是看一部驚悚片！」 索普在賭場一度有性命之憂（遭下毒、車子被動手腳出車禍）；啟發債券天王比爾‧葛洛斯效法算牌實驗；和夏儂共同發明可攜式電腦計算輪盤，差點被揭穿；預言巴菲特成為首富；公司遭到紐約前市長朱利安尼的搜索與起訴；最早揭穿了馬多夫的騙局……他的一生，比電影還精彩刺激！ 專業推薦 【投資天王、金融業界、計量專家盛讚】 查理．蒙格（《窮查理的普通常識》作者）、 納西姆・塔雷伯（《黑天鵝效應》作者）重磅推薦
尼克勞斯・科隆（職業優勢賭客及艾雷雅顧問集團執行董事） 班・梅立克（《贏遍賭城》、《Facebook：性愛與金錢，天才與背叛交織的秘密》作者） 保羅・微蒙（《微蒙》雜誌創辦人） 姜林杰祐（高雄科技大學金融資訊系所教授） 韓傳祥（清華大學計量財務金融學系副教授／台灣金融工程師暨操盤手協會理事長／自強工業科學基金會顧問） 財報狗（台灣最大基本面資訊平台） 吳牧恩（台北科技大學資訊與財金管理系助理教授／幣圖誌財經部落客 牧清華） 「索普是運用演算法於投資的聰明數學家。」——查理．蒙格（巴菲特合夥人、《窮查理的普通常識》作者） 「索普是第一位成功運用計量方法
估計風險的當代數學家，應該也是第一位在金融市場裡獲得成功的數學家。」——納西姆・尼可勞斯・塔雷伯（《黑天鵝效應》作者） 「一本令人驚艷、翔實記載的好書……愛德華・索普在拉斯維加斯和華爾街施以數學魔法，掀起了產業革命。他用終身的學習和經驗轉化成字裡行間，就像是一副滿手A的好牌。」——班・梅立克（《贏遍賭城》、《Facebook：性愛與金錢，天才與背叛交織的秘密》作者）
創投基金之運作—以股權設計為中心
為了解決O 股票分割 的問題，作者洪國鎮 這樣論述：
創業投資，係指創投資金對新創產業進行股權投資，期盼所投資公司發育成熟或相對成熟後通過股權退出獲得資本增值收益的投資方式。其主要目的在於支持「新創事業」，並為「未上市企業」提供股權資本，而非以經營產品為核心。同時，創業投資的經營方針是在高風險中追求高回報，所以特別強調新創產業的高成長性，希望以取得少部分股權，並通過資金和管理等方面的援助，促進新創公司發展，使資本增值。一旦公司發展起來，股票可以上市，創業投資人便通過在股票市場出售股票，獲取高額回報。惟創投模式下，創辦人最初投入現金不多，但持股比例很高；反之，創投基金對公司提供絕大部份的研發和營運資金，但持股比例卻偏低。而投資講求的是將本求利，基
於出資比例的不對等，故創投基金於投資前通常會要求創辦人給予特殊權利之特別股，以確保其經濟上利益。且為確保其投資利益，創投基金還會與創辦人約定對公司擁有一定控制權之特別股，以便就公司經營方向創辦人表達意見，並監督創辦人所為之決策有無損害其利益。又新創公司成長過程中，無法保證最終公開發行成功，創投基金於評估新創公司未來是否仍有發展之機會以及有無退出獲利之可能後，倘決定退出投資，如何將損失降到最低甚至小有獲利，均仰賴特別股條款之保護。一個新創公司以未來的發展吸引創投基金，以「特別股的條款」來保障創投基金。由於創業投資契約之股權設計在國外行之有年，相關配套規定亦較臺灣完善。倘能借鑑外國有關制度設計並構
建出一套符合臺灣自身公司文化之規範，將可使全球投資人對我國投資環境有所改觀。故本文欲從經濟利益、控制權、退場機制等三個主要面向出發，探討創投基金於不同時段介入新創公司之可能股權設計，並歸納我國法令、行政實務、法院實務之見解，同時觀察外國法之運作情形，設計出合適的股權條款，以為國內外創投基金投資我國新創公司時之參考指引。同時釐清個別股權條款設計的背後含義，提供我國未來修法之參考。