統計學
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隨著 Aeluma (ALMU) 在半導體與 LiDAR 感測技術領域的突破，其股價近期經歷了劇烈的垂直波動。對於這類高波動標的，傳統技術分析往往失真，但 Zsigma 研究團隊 透過底層物理慣性與籌碼流向發現，當前的 「市場機制」 隱藏著極高的獲利盈虧比。
穿透市場迷霧：雙重濾網的判決
在我們
Tempus AI (TEM) 作為精準醫療與 AI 數據的領航者，近期股價在 55 美元附近劇烈波動，引發市場多空論戰。對於這家擁有軟銀背景的獨角獸，傳統分析往往陷入情緒化，但 Zsigma 研究團隊 透過底層物理與流體力學模型發現，當前的 「市場機制」 正在發生質變。
穿透市場迷霧：雙重濾網的
在人工智慧 (AI) 戰局如火如荼之際，Google (GOOGL) 的股價卻在震盪中引發市場不安。根據 Zsigma研究團隊 的最新量化報告，儘管表面上看似波瀾不驚，但底層數據已觸發了罕見的 「恐慌底部 (Panic Bottom)」 訊號。當大眾在新聞頭條中感到 Panic 時，量化模型卻捕捉到
隨著全球汽車供應鏈逐步復甦，車用軟板廠 毅嘉 (2402) 在 2026 年第一季交出了亮眼的營收成績單，股價更是站上 70 元關卡，成為市場焦點。然而，在眾人喊衝之際，Zsigma 頂級機構的量化引擎卻在底層數據中偵測到不尋常的「引力偏離」。為什麼我們說目前的 70 元是「超漲乖離」？當 19 維
半導體市況回溫，但矽晶圓大廠 合晶 (6182) 卻在 4 月底遭遇逆風，股價從 45 元一路修正至 40 元大關。投資人都在問：這只是漲多回檔，還是趨勢反轉？Zsigma 實驗室利用頂級機構的「結構漂移模型」發現，合晶正處於一個極其罕見的「相變點」。當散戶在恐慌拋售時，量化數據卻顯示出完全不同的籌
隨著全球車用電子需求回溫，毅嘉 (2402) 在 4 月份展現了強勁的抗跌性，股價站穩 70 元整數關卡。但在市場一片看好汽車組件與穿戴設備毛利提升之際，Zsigma 實驗室掃描發現：數據背後的「物理結構」正在發生變異。為什麼主力吸籌卻無法推升股價？量化模型中的「預測 POC」又在暗示什麼風險？
自從聯發科子公司入股的消息傳出，九暘(8040)就成了市場的寵兒。但在瘋狂的背後，量化數據呈現出完全不同的風景。九暘的波動率已經壓縮到了 -99.9 的極限值，就像在大霧中疾馳的賽車，速度雖快，但前方路徑已進入「引力平衡區」。
高黏著度主文
九暘近期與 聯發科集團的深度結盟 讓其在乙太網路晶片市
就在本週，Intel 繳出超乎預期的財報引爆半導體板塊，同時 DeepSeek 推出適配新晶片的 V4 模型，市場正陷入「AI 派對是否延續」的激烈多空交戰！許多散戶眼中的 Nvidia (NVDA) 近期看似進入整理，社群裡充斥著見頂與派發的擔憂。但你知道嗎？當我們拆解了 Zsigma 研究團隊的
如果未來要將這套邏輯自動化（數位化），你可以設定一個 「離群值 (Outlier) 門檻」：
離群值 (Outlier) 門檻定義：判定值 = 當前讀值 - 當前群體平均值。
理論依據：只要該值在統計學的 3σ（三個標準差）內，就視為環境干擾。
在學 AI 或機器學習時，「迴歸、分類、聚類」看起來好像差不多，但其實完全不是同一件事。
這篇整理我在準備 iPAS 時最卡的一段，
用最直白的方式拆解：
迴歸是在猜數值，分類是在選答案，聚類則是連答案都沒有，要自己分出來。
如果你也有「每個字都懂但整句看不懂」的感覺，這篇會幫你釐清。
