建議每家都填表格，由專員給您適合的方案，在選擇可以負擔的就可以了免費諮詢一：這一家的諮詢速度特色就是快
免費諮詢二：申貸流程最快速，24小時內可撥款
一對一的快速立即免費諮詢、配對，十分鐘就能知道您適合的銀行申貸方案是什麼。
立即免費諮詢
免費諮詢三：這家貸款公司評價非常高
免費諮詢四：這一家的諮詢方案很多元，很推薦
免費諮詢五：一群對於專精貸款的專業人士提供相關諮詢
免費諮詢六：這家貸款公司可以承辦軍公教人士
軍公教朋友可以到這間貸款快速找到適合的貸款方案
立即免費諮詢
個人貸款 | 貸款 | 信用貸款 | 債務整合 | 負債整合 | 債務協商 | 個人信貸 | 小額借款 | 信貸 | 信貸利率 |
信貸代辦 | 創業貸款 | 銀行貸款 | 貸款投資 | 買車貸款 | 車貸 | 汽車貸款 | 債務協商 | 卡債處理 | 二胎房貸 |
信用不良信貸貸的下來嗎 該怎辦 ｜ 信用貸款哪裡申請最快核貸 ｜ 信用不良要如何申請信用貸款
個人信貸免費諮詢的網站 ｜ 個人信貸條件,銀行個人信貸比較諮詢 ｜ 小額信貸利率比較標準迷思
三面向分析最低信貸利率條件的迷惑陷阱 ｜ 哪家銀行信貸利息最低 ｜ 銀行個人信貸免費諮詢 ｜ 小額信貸推薦幾家 ｜ 個人信貸利率比較銀行條件如何談 ｜
| RF4165456EDFECE15158DCE |
熱點新知搶先報
內容簡介
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。
作者介紹
黃正傳，CFA
台大機械工程系
台大國企所財務工程組
證券分析人員（分析師）
美國特許財務分析師（ＣＦＡ）
兼具財務與理工知識，希望藉由本書可以搭起兩個領域的橋樑。
Facebook粉絲專頁─「程式交易Alex Huang」hwww.facebook.com/AlgorithmTrading/
目錄
01 期貨市場
期貨就是「未來的買賣契約」
現貨價格才是對期貨最重要的資訊
什麼是槓桿倍數？
期貨是最安全的金融商品 .
02 量指標
價、量、時的分析
杜金龍先生的量、價、時分析
計算均價與均量
畫量價時序圖
帶有平滑線的XY 散佈圖
調整資料長度
變更座標軸高點低
歪腰郵筒
量指標
搜尋並使用Excel 內建函數
期貨漲跌與多空（有陷阱）
交易口數與交易成本
一倍槓桿操作
資金、槓桿與口數
小心陷阱
不能看同時指標，只能看先行指標
槓桿倍數的利與弊
期貨做多策略與結算
把公式複製到資料起始位置
建立結算日的資料
結算日前後的期貨漲跌
一路做多策略的真實績效
以量指標操作期貨
合併多空方向與口數
結算日與期貨操作
善用槓桿（水能載舟，亦能覆舟）
設定槓桿為變數
運算列表
健全的做法只使用一半槓桿
解析均量函數與參數
將計算均量的參數設為變數
加入IF 函式排除資料不足的問題
修正運算列表，分析均量參數
03 價差指標
誰在吃我豆腐？
茫然的經驗
期貨與現貨之間
價差對指數現貨沒有預測能力
計算價差
以價差為指標操作「指數」
價差與月報酬率
篩出結算日資料
繪出價差與「指數」月報酬率的關係
太好了，價差沒有預測能力
股市和經濟，就像主人與狗？
期貨與股市才是主人與狗的關係
繪出價差與「期貨」月報酬率的關係
以價差指標操作期貨
多說無益，自己看
交易成本僅是九牛一毛
循環參照
年複合報酬率
以價差指標操作期貨的驚人績效
資金的歷史成長軌跡
對數縱座標
04 投資組合
降低風險，還能提高獲利
運算列表分析投資組合
投資組合與槓桿倍數
非正期望值不應納入投資組合
不求大勝，而求連勝
固定口數可視為極低槓桿倍數
量指標與價差指標的投資組合
設定量指標與價差指標的權重
一倍槓桿，不同權重
提升槓桿倍數
再怎麼好的策略，槓桿都有極限
面對CFA Institute 的質疑
年度績效分析
計算各年度損益的總和
不同權重在各年度的績效
使用公式設定格式化的條件
計算不同權重的年績效平均值與標準差
使用公式來決定要格式化哪些儲存格
05 Ｈ指標
價格發現的錯誤
「遠離家園」與巴菲特
投機者創造了流動性
「商品期貨」具有價格發現的功能
「金融期貨」沒有價格發現的功能
市場接受新觀念需要時間
H 指標
摻在一起做Ｈ指標
＄L＄1 指標再進化
科學與藝術
微調H 指標
瀨尿牛丸中間的洞
多重格式化條件
過度配適
變數太多，效果不會更好
一次函數趨勢線
多項式函數趨勢線
資料量夠才能增加變數
H 指標無過度配適問題
歲歲月月年年
分成年度與月份加總
關於除權息
06 Ｈ模型
H 模型與漲跌的關係
少數特例扭轉統計值
小樣本分析
反價差操作可大獲利，並降低損失
H 模型的每日獲利期望值約10 點
混淆矩陣（Confusion Matrix）
什麼是混淆矩陣？
條件機率
H 模型的混淆矩陣
真陽性率與偽陽性率
停損的偽陽率是0，但真陽性率也是0
H 模型的資訊熵
熱力熵
馬克士威的精靈
資訊熵
H 模型的資訊熵
凱利方程式
凱利方程式的假設
證明凱利方程式
股市凱利方程式
夏普指標
計算單日報酬率
計算夏普指標
H 指標的最佳參數
停損是錯的
計算最大回檔率（MDD ）
MDD 圖形
統計最大回檔率
用MDD 停損，錯的
以MDD 區分樣本的標準差（Hard）
結論
用槓桿倍數才能控制風險
A 後記
序
H 模型一共就兩個指標，再加一個原理。
► 兩個指標：
• 量指標
• 價差指標
► 一個原理：
• 槓桿原理
其中最重要的就是槓桿原理，而兩個指標中，價差指標又比量指標重要。
但是當初我發現與研究的過程卻是倒過來的。我先從杜金龍先生的「技術指標在台灣股市應用的訣竅」中，琢磨出了量指標，接著再根據自己實際操作的心得，加入了價差指標。
雖然有好的策略，卻不保證能賺錢，所謂「水能載舟，亦能覆舟」，適當地提高槓桿倍數，可以增加獲利的能力，但是過度使用槓桿卻會破壞了一個好的策略，讓原本可以賺錢的機會，變成賠錢。更可怕的是會讓人入了魔道，幾乎可以說所有失敗的投資都是因為槓桿控制不當，書裡我會反覆強調並做深入的解釋。
我在2003 年研發出H 模型，它簡單清楚，理論完整，每天收盤前察看一下數字，按按計算機就可以操作了。下圖為歷史累積獲利，請注意單位為點數，也就是大台每點200 元，累積2 萬多點的獲利，就表示400 多萬新台幣的利潤。
而且這是從頭到尾以1 口操作所得到的績效，但是沒有道理在累積了相當的獲利之後，卻仍然保持1 口操作。如果我們按照槓桿倍數1，也就是累積的獲利點數超過目前的期貨點數，就再加碼1 口，那麼獲利的速度將呈倍數成長，在不計入交易成本的情況之下，會得到如下圖的資產成長。
所謂槓桿倍數1 指的就是：有足額的自有資金才進入市場操作1口。舉例來說，目前(2019/7/3) 的期貨價約10,650 點，台灣指數期貨的契約規格為1 點200 元，也就是說有213 萬的自有資金，才入市操作1口，每獲利超過10,650 點( 假設期貨價位不變)，才增加1 口操作，就能達到如上圖的績效。
但熟悉期貨市場的人，都知道只要有足夠的保證金就可以進場操作，如果提高槓桿倍數會有什麼效果呢？我就不在這裡告訴你答案，免得你誤以為這是詐騙。
目前期交所規定的保證金才10 萬7 千元，那麼有213 萬就代表可以操作19 口( 只要再多1 萬就可以操作20 口)，是這樣嗎？
絕對不是。絕對不要這樣做。這很重要。
我自己就是痛定思痛以後，才真正懂得槓桿原理。
整本書中最重要的就是這個道理，請你務必要仔細了解。
我在2014 年舉家從台北搬回台南照顧兩老。我很高興有搬回來，才不會在父親走的時候留下遺憾，也沒有讓媽媽獨自承擔。
但是人在南部太寂寞了，所以我建立了一個Facebook 的粉絲專頁來聚集同好─「程式交易Alex Huang」(www.facebook.com/AlgorithmTrading/)。我本來也沒什麼高尚的理想，但分享的過程裡，逐漸發現：很多朋友專精的領域並不在此，結果居然被人當成羔羊宰割。
想想TRF 事件好了：TRF（Target Redemption Forward， 目標可贖回遠期契約）是一種以人民幣匯率走勢進行押注的「衍生性金融商品」，銀行為了分散本身持有過多人民幣商品的風險，用各種話術牽引投資人持有這個高風險商品，後來人民幣匯率暴跌，造成持有人的鉅額損失，受害的多半是中小企業，而且數量高達3,700 家，虧損金額超過台幣2 千億元！
所以2015 年起我開始把自己操作十幾年的模型分享出來，並給它取了一個名字：H 模型。那當然是因為我姓黃(Huang) 啦！如果你夠勤勞，到我的粉絲頁上把2015 年的文章找出來，就會看到我是如何手把手地把建構模型的流程寫在上面。
投資界有個傳統的問題是：如果方法有效，為什麼要告訴我？如果賺得到錢，為什麼要出來上課？這是從對立的立場來想問題。像球場上兩隊若爭輸贏，則必有勝負，若雙方認為是一起play a good game，那無論輸贏都是一件快樂的事。
有人會擔心：一個公開的賺錢策略，還有可能繼續賺錢嗎？這我也不敢跟你保證，未來的事誰會知道，但至少到目前為止的表現都很亮眼。最主要的原因是：H 模型不是當沖模型，台指期每天交易留倉都有10 萬口左右，市場規模夠大，倘若只是因為我的分享就能造成它失效，我想是一件值得我驕傲的事。
至於想要寫書的緣起就確實是有些目的了。因為我發現H 模型的流傳漸廣，有人拿它當課堂範例，有人把它包在策略組合當中販售，有人拿我的資料傳述，甚至有人寫成論文…我都沒有意見，既然分享了，就不用去在乎別人怎麼利用。
但它畢竟是我的心血結晶，我想要人家知道它是我開創的。我不強調誰先誰後，畢竟市場分析與投資原理有很多研究者閉門造車，沒有人可以獨佔某個觀念或策略，但我是獨立開創，我想要人家知道這一點。
同時，如果片面地去了解H 模型，會可惜了它本來應該發揮的獲利能力，尤其是如果以錯誤的方式進行( 主要就是槓桿倍數太高)，甚至會造成虧損，我不想背負這個罵名。
我本身兼具財務與理工知識，這本書希望可以搭起兩個領域的橋樑。
學理工的人很不願意接受風險的概念。這也難怪，誰會想住一棟有可能倒塌的大樓，或是坐一架可能墜落的飛機。但投資就是有風險，重點是它的報酬率值不值得去承擔風險，有沒有辦法在承擔同樣風險的情況下增加報酬率，或是在維持相同報酬率的情況下降低風險。
學財務的人聽到這裡馬上就明白：這是這是Markowitz 現代投資組合理論。可是學財務的人往往不具備足夠的數理邏輯知識，不明白自己所面對的風險其實遠大於他所認知的風險，實際得到的報酬率卻遠小於期望的報酬率。
現在就請你開始享受這段「很少人懂，懂的人也不願意說」的知識之旅吧！
詳細資料
- ISBN：9789869807234
- 規格：平裝 / 312頁 / 17 x 23 x 1.6 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> > >
... 張學良在幽禁54年後重獲自由，1991年3月10日，90歲的他帶著夫人趙一荻離開臺灣，飛往美國舊金山。 在舊金山看望了女兒，他們又去洛杉磯拜訪了親朋好友。張學良對親友說：「我想一個人到紐約去，會會我的『女朋友』。」 他把身體虛弱的趙一荻留在洛杉磯，由兒子閭琳家照顧，自己在孫子、孫媳的陪伴下去了紐約。 他要去看的人，是他始終無法忘懷的「蔣四小姐」，一代名媛蔣士雲。 ... 01江南名媛蔣四小姐 蔣士雲是江南名門之後，1912年出生於蘇州。她的祖父從商，父親蔣履福是一名外交家，就職於北洋政府外交部。蔣士雲，不僅容貌姣好，而且學識頗豐，還是中西文化合璧的交際名媛。 因在家中排行第四，人稱她為「蔣四小姐」。她天生麗質，聰穎好學，10歲隨父母在上海讀書，12歲來到北京，就讀於英國人辦的小學，熟讀英語。 後來她的父親做駐外使節，父母帶她遠行歐洲，她又在法國巴黎留學一年，不但能說一口流利的法語，還學到了那裡的文化。 在1927年，16歲的蔣士雲回國，開始周旋在中國的上層政界。這一年夏天，蔣士雲跟隨父母回到北京，在中國駐外大使顧維鈞家裡遇見張學良。 情竇初開的蔣士雲對少帥有仰慕之情，那時的張學良風華正茂，已是東北軍第三軍的總司令正春風得意，身後有著一大堆美女追求者，他並沒有把這位江南小姑娘放在心上。 ... 1930年，他們在上海再次邂逅。少帥才發現，蔣士雲出落得風姿綽約，說的一口流利的英語和法語，少帥甚為驚訝和欣賞。喜歡英語的張學良可以和蔣士雲用英語互通情愫，兩人談得十分愜意。 她有艷麗容貌，嫻熟流利的英語和法語，也讓中國的上流社會和政界要員為之驚羨，那時她已成了蘇州和京城的交際名媛。中西文化合璧，南北文化薰陶，她的修養和氣質都受人羨慕。蔣四小姐的照片，也曾經刊登在蘇州《大光明》報上。 這次相處，張學良很是用心。 張學良還把宋詩盧梅坡的《雪梅》寫給蔣士云：「梅雪爭春未肯降，騷人閒筆費評章。梅需遜雪三分白，雪卻輸梅一段香」。 可見張學良對蔣士雲的喜愛之情，蔣士雲也從心底里深深地愛上了張學良。 02與張學良失之交臂，蔣士雲終成他人婦 1931年，蔣士雲來到張學良在北京的住所，她本想就此向心愛的人表白心跡。她主意已定，既然愛張學良，那就做小老婆也無妨。而令她意外的是，朋友告訴她張學良的身邊除了于鳳至夫人，還多了一個隨身秘書趙四小姐。 趙一荻不顧家人反對，放棄了燕京大學的學業去到瀋陽，已經和少帥正式同居。一代名媛蔣士雲，不甘屈居趙一荻之下，她斷然離開北平，留下了無限遺憾。 ... 那年，父親蔣履福升任駐義大利使館的臨時代辦，蔣士雲重返歐洲，踏上義大利求學之旅。她要放下與張學良的這段感情，重新開始新的生活。張學良偶爾還寄書信來，她也不再回復。 她要徹底忘掉張學良，專心完成學業。那年的盛夏她到羅馬去散心，卻意外的遇見了生命中的真命天子，中央銀行總裁貝祖詒。 貝祖詒因原配夫人去世而悲傷抑鬱，他也到羅馬來旅遊散散心。一個剛剛喪妻，一個剛剛失戀，兩個人都需一份感情來療傷，相遇讓他們惺惺相惜。 同是天下淪落人，兩顆心越走越近。由彼此的同情發展成愛情，在歐洲他們私定終身。 當時，蔣士雲的父母並不同意二人的婚事，可蔣士雲毅然決定嫁給貝祖詒做續弦夫人，她自己決定的事，誰反對都無效。 等到1933年蔣士雲重回蘇州時，她已成為金融專家貝祖詒的太太了。 ... 03她此生都是貝家人 貝氏家族在商政兩界都稱得上豪門，貝祖詒的第一任夫人是，清朝最後一任國子監祭酒的女兒莊氏，婚後十分恩愛，他們生有6個子女。 1930年，莊氏患癌癥在蘇州逝世。中年喪妻使貝祖貽十分沮喪，銀行為了使他從悲傷中解脫出來，派貝祖貽出訪歐洲考察工作。 於是，貝祖貽邂逅了蔣士雲。1932年春，他們在法國巴黎註冊結婚。當時貝祖貽40歲，而蔣士雲僅21歲。 蔣士雲回國和貝祖詒又在上海舉辦了婚禮。張學良聽說了，醋意在心中糾結難去，他還是派人給蔣士雲送去了一份厚禮，表達了深深的祝福。 婚後，蔣士雲與貝祖貽育有一女。1947年8月貝祖貽任中國銀行常務董事。新中國成立後，貝祖詒寓居國外，任香港上海商業銀行副董事長等職務。 ... 後來他們遠赴美國，鶼鰈相親，恩愛夫妻長達半個世紀，直到1982年貝祖貽病逝於紐約。 丈夫貝祖詒去世後，很多記者採訪蔣士雲，，採訪結束她都會遞給對方一張「貝蔣士雲」的名片，表達了她「此生都是貝家人，不會考慮再嫁」的決心。 人生有許多遺憾和無奈，愛情上也總有陰晴圓缺。有些人看似相濡以沫，其實是厭倦終老，有些人相忘於江湖，卻往往懷念在心。 蔣士雲曾經說，貝先生和張學良有一點很相同：口才好，會講話，有風趣，愛說笑話，愛熱鬧。 張學良的心蔣士雲懂得，她其實一直在默默關注著張學良，儘管她已為人婦，她與張學良做不成夫妻，但還可以做一生的好朋友。 04她一生都在駕馭自己的生活 張學良曾對留美學者唐德剛說：于鳳至是最好的夫人，趙一荻是最患難的妻子，貝太太(蔣士雲)是最可愛的女友。我的最愛在紐約。 當時。蔣士雲一個人獨居在紐約曼哈頓花園的豪宅。張學良來到紐約後，就住進貝夫人的豪宅，而且在蔣士雲家裡一住就是三個月。本來他和夫人趙一荻說好，此行不參加社交活動，只是探親，可是一見到蔣士雲，張學良全變卦了。 張學良的到來也打破了蔣士雲的寂寞，讓她仿佛回到春心萌動的少女時代。 蔣士雲安排張學良去了賭場玩兒，還給他舉辦了90周歲生日慶典，比他在臺灣辦的生日活動還要隆重。 他們邀請了400多名中美各界人士來祝壽，而且蔣士雲一直陪伴張學良左右，照相時她都緊挨著張學良，簡直就像一對情意綿綿的老戀人。 張學良說，這三個月是他人生中最自由的幸福時光。 ... 張學良身邊一直有趙一荻，但他引為至友的是蔣士雲。張學良念念不忘「士雲賢妹」，稱她為「自己最喜歡的女人」。 在蔣士雲心裡也一直在牽掛著少帥。 1936年「西安事變」後，大家都本著明哲保身的態度，保持沉默，惟獨已是貝夫人的蔣士雲，積極參與營救張學良的行動。蔣士雲的舉動，在當時肯定是掀起了波瀾。 但她還通過貝祖詒與戴笠的交情，前去探望了被囚禁中的張學良。 ... 張學良到了臺灣後，1979年春，蔣士雲經得丈夫同意，又從美國專程飛往臺北，宴請已近80歲高齡的張學良。這些鮮為人知的秘密探望，也說明蔣士雲重情重義，作為張學良的朋友，她盡心做到了友情與信義。 她與張學良，緣於愛情，止於理智。實際上，她是認真而實在的愛戀，命運始終由她嚴格的選擇，當然也有理性的參與。 有些人註定只能遠觀，並不代表你忘記他了，不管他過得好，還是不好，你心裡總是酸酸的難受。他過得很幸福，你會難受，他過得一塌糊塗，你更難受。愛過就會牽掛，但主導自己命運的是自己的選擇。 蔣四小姐的人生很傳奇，面對與張學良的情感漩渦，果斷離開是她的取捨；遇到惺惺相惜的貝祖貽，不顧家人反對結婚，是她的決定；直到老年獨居，再遇張學良勇敢接受再續傳奇，更是她自己的選擇。 實際上，蔣士雲的人生傳奇並不在情史，而是她一生都有駕馭自己生活的能力。 了解更多，請關注@閒來悅讀蕙芷往
文章來源取自於：
每日頭條 https://kknews.cc/history/ja6aoey.html
博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010831902
如有侵權，請來信告知，我們會立刻下架。
DMCA：dmca(at)kubonews.com
聯絡我們：contact(at)kubonews.com
新竹信用評分不足怎麼辦台中整合負債如何輕鬆減債苗栗銀行徵信查詢彰化代辦貸款公司
卡債不還會怎樣?3個情形讓你了解嚴重性! 屏東合法借錢管道 新竹儲蓄險怎麼挑個人信貸、車貸、二胎是什麼？PTT信貸問題，交給專業的幫你解答 台中債務整合是什麼 屏東信用評分分數房屋二胎利率高嗎？申請房屋二胎流程有哪些，有什麼風險嗎？ 申請信貸 屏東儲蓄險比較表個人信貸、車貸、二胎條件是什麼? 屏東銀行信貸比較好貸 台北個人信用分數查詢
留言列表
