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*合作聲明與警語：
本文係由國泰世華銀行邀稿。
證券服務係由國泰世華銀行辦理共同行銷證券經紀開戶業務，定期定額(股)服務由國泰綜合證券提供。
剛出社會的時候，很常在各種 Podcast 或 YouTube 甚至是在朋友間聊天，都會聽到各種市場動態、理財話題，像是：聯準會降息或是近期哪些科
這是一本關於美國大聯盟奧克蘭運動家隊的總經理與助理，利用大數據進行球員挑選的故事。書中揭示了棒球統計對球員挑選和球隊經營的重要性，呈現了大數據時代的棒球故事。
這篇文章介紹如何使用Excel整理期貨交易所資料並追蹤期貨三大法人籌碼數據。文章涵蓋了期貨三大法人的用途、期貨交易所網站資料認識、運用Excel VBA爬取交易所資料以及資料彙整與半自動輔助更新。這些學習將幫助您深入進行期貨交易分析並制定更加細緻的交易策略。
在交易千萬別見樹不見林 中示範如何在同一張圖表上加入不同週期的行情走勢，本篇將對MultiCharts初體驗-函式撰寫、MultiCharts初體驗-訊號撰寫 的程式進行改寫，讓程式可以讀取到多週期的K線資料。
在MC中可以用Data1、Data2、⋯⋯、Data99的指定方式，來存取圖表中的數列
領先的大數據公司Databricks最近以驚人的13億美元收購了MosaicML，開創了生成式人工智能領域的新局面。這筆收購成為今年生成式AI領域最大的交易。MosaicML是一家規模較小的初創公司，擁有62名員工，專注於生成式AI模型。收購後，MosaicML的估值從之前的2.2億美元猛增了近六倍
太多因果關係純屬一廂情願。例如玩暴力電玩的人一定比較容易出現暴力行為、例如強暴都是去危險的地方遇到壞人、例如努力一定能成功。只要因果關係符合直覺或符合我們對世界的期待，我們就不管它真不真確，直接信了。
我們都知道大數據、演算法非常厲害，懂得掌握跟運用數據的人可以說是這個時代的狠角色。數據不僅可以用來分析我們的喜好，沒想到它竟然也可以找出名作家隱藏在作品中的小習慣，以及挖掘出暢銷書的不敗公式!⠀
日前，參與了一個半讀書半社交性聚會，主持人希望我評論吳先生這部著作。我因未能看完而婉拒，後發現會中無人曾閱讀、甚至是首次聽聞，吳先生卻作了過於詳盡的報告，內容足以充實4場報告會，其效應只剩下通告他有新著面世而已。事後我仍想盡責，寫出文字評論，想必比在會上只有5分鐘對談省掉不少敷衍。
吳先生能在20
對量化研究而言，抽樣與選擇研究問題一樣重要。抽樣是重要的過程，如何選擇具有代表性的樣本，決定了是否可以做出正確的推論。甚至解釋因果關係，而不僅僅是發現變項間的相關。
但大數據要說的概念，恰恰與上述的研究方法與假設迥異。透過資料庫和資訊處理科學的發達，發展變相間的數據模型，推論母體變項間的相關，甚至可
車品覺老師告訴我們，大數據雖然聽起來很酷炫，但並非萬能。如果您想要得知問題能否憑藉數據的解讀來解決，首先必須思考五件事以定義需要解決的問題，包括：這是什麼問題？誰的問題？這個問題是由您來解決嗎？需要現在解決嗎？資料能夠解決嗎？
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這是一本關於美國大聯盟奧克蘭運動家隊的總經理與助理，利用大數據進行球員挑選的故事。書中揭示了棒球統計對球員挑選和球隊經營的重要性，呈現了大數據時代的棒球故事。
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領先的大數據公司Databricks最近以驚人的13億美元收購了MosaicML，開創了生成式人工智能領域的新局面。這筆收購成為今年生成式AI領域最大的交易。MosaicML是一家規模較小的初創公司，擁有62名員工，專注於生成式AI模型。收購後，MosaicML的估值從之前的2.2億美元猛增了近六倍
太多因果關係純屬一廂情願。例如玩暴力電玩的人一定比較容易出現暴力行為、例如強暴都是去危險的地方遇到壞人、例如努力一定能成功。只要因果關係符合直覺或符合我們對世界的期待，我們就不管它真不真確，直接信了。
我們都知道大數據、演算法非常厲害，懂得掌握跟運用數據的人可以說是這個時代的狠角色。數據不僅可以用來分析我們的喜好，沒想到它竟然也可以找出名作家隱藏在作品中的小習慣，以及挖掘出暢銷書的不敗公式!⠀
日前，參與了一個半讀書半社交性聚會，主持人希望我評論吳先生這部著作。我因未能看完而婉拒，後發現會中無人曾閱讀、甚至是首次聽聞，吳先生卻作了過於詳盡的報告，內容足以充實4場報告會，其效應只剩下通告他有新著面世而已。事後我仍想盡責，寫出文字評論，想必比在會上只有5分鐘對談省掉不少敷衍。
吳先生能在20
對量化研究而言，抽樣與選擇研究問題一樣重要。抽樣是重要的過程，如何選擇具有代表性的樣本，決定了是否可以做出正確的推論。甚至解釋因果關係，而不僅僅是發現變項間的相關。
但大數據要說的概念，恰恰與上述的研究方法與假設迥異。透過資料庫和資訊處理科學的發達，發展變相間的數據模型，推論母體變項間的相關，甚至可
車品覺老師告訴我們，大數據雖然聽起來很酷炫，但並非萬能。如果您想要得知問題能否憑藉數據的解讀來解決，首先必須思考五件事以定義需要解決的問題，包括：這是什麼問題？誰的問題？這個問題是由您來解決嗎？需要現在解決嗎？資料能夠解決嗎？