機率
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本週三Fed Meeting即將召開本年度最後一次會議，降息一碼目前機率已達96.3%，市場已經將焦點放在點陣圖，本短篇要用量化統計的資料，搭配市場Sell Side與美聯儲傳聲筒Nick今天的推文，利用量化分析提前做成美聯儲本次會議的點陣圖與會後記者會兩層決策變數，做成投資美股的決策分析
版大，方格子能不能也出個短線版訂閱？讓我們可以升級方案轉短線版？因為我方格子訂超過一個月，現在也不能退款，如果早知道就不會訂這邊了
Softmax 函數主要用於多分類問題，將輸出層的原始分數（logits）轉換為機率分佈。每個輸出的機率範圍在 0 到 1 之間，且所有輸出機率的總和為 1。
它的步驟包括：
1️⃣將每個輸出取指數化，放大差異。
2️⃣計算所有輸出的指數和（正規化因子）。
3️⃣ 將每個輸出的指數值除以
前言
買入並持有的投資方式，是基於一個很重要的投資因子：市場Beta，即透過長時間承擔風險得到的風險補償。
市場長期會讓股票價格，趨向基於獲利能力（無論是市場或是單一公司）的溢價價格，比方說全美市場約8%，即投資美國整體股市，每年會比投資一年期美國公債（無風險報酬）多8%報酬。
這個多出來
深度好文，六星吹捧，一貓大，大爆射(績效
1.藉由我的籌碼策略(集中買盤值)篩選出資金短線開始介入的潛力股,與潛在資金同時布局
2.藉由我的籌碼策略佐證基本面的真實性->籌碼好(基本面真實性高)
我的主力／內資集中買盤值也是利用盤後公布的交易資料進行整理的，只是整理的方法跟一般大家看到的資訊不太一樣
當天的買盤力道我稱為集中買盤值
謝謝您的分享❤️
我：「欸，錢進來了耶！」
沒錯，在離首次剪枝過後一個禮拜，我終於領到人生在澳洲的第一份薪水了，雖然只有200多塊(折合台幣約為5000元)而已，但畢竟我們之前都在做二休五了，也不能期待薪水會有多精彩就是？
本文介紹了一種名為Diffusion Model-Augmented Behavioral Cloning，(簡稱 DBC）的新型模仿學習框架。這個框架旨在結合建模條件機率和聯合機率的優勢，以改善模仿學習的效能。
在利用深度學習的生成模型中，生成對抗網路 （Generative Adversarial Network, GAN）是研究應用方法最多的一種，許多人可能知道它是「讓兩個網路相互競爭來學習」的架構。
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交易體性中除了要學會進攻（也就是我們之前提到的在適當時機上槓桿方式）也要學會防守的策略, 如果你學了一堆基本面, 技術面但之後你的財富還是不能持續累積或迅速累積, 你一定在其他方面出了問題.
大咪咪真的是高產能！
愛您，感謝
PDF （Probability Density Function，機率密度函數）是隨機變數的機率密度，描述分布形狀 CDF （Cumulative Distribution Function，累積分布函數）是其累積機率，表示小於等於某值的總機率。PDF 是 CDF 的導數，CDF 是 PDF 的積
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本文深入探討臺股歷史上長期多頭市場的特徵，分析頭部區持續的時間、首次下跌超過10%後的市場反應及後續的走勢。透過歷年數據整理，本文揭示頭部區的幾個重要特色，並預測未來可能出現的類似現象，為投資者提供有價值的參考依據。這些分析有助於瞭解市場動態及其潛在風險，適合各級投資者深入學習並掌握趨勢。
