採購預測的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括賽程、直播線上看和比分戰績懶人包

採購與供應管理(6版)

為了解決採購預測的問題，作者許振邦,中華採購與供應管理協會 這樣論述：

　　傳統被視為滿足企業營運需求的「採購與供應管理」職能已經產生了重大轉變，有愈來愈多的公司將其視為對外競爭策略，提高企業獲利力的重要來源。本書採取循序漸進的方式，結合理論與實務，兼具區域性與國際宏觀視野，共分為三個篇章，分別是第一篇「採購與供應的基礎」、第二篇「戰術採購的執行」、第三篇「策略採購的計畫與加值活動」。 　　本書從第一篇「採購與供應的基礎」概論開始，開宗明義描述採購對組織的貢獻，除了對採購相關作業流程內容有清楚的說明外，也強調了採購從業人員應具備的倫理道德規範以及供應鏈的觀念。包括當代採購的角色與功能、請購與採購的流程、貨源搜尋策略、供應商的評選、成本與價格分

析、競標的流程以及資訊科技在採購中的運用等。 　　在具備基礎的採購知識後，接下來的第二篇「戰術採購的執行」介紹了採購在戰術層面上所應具備的各項技能。首先說明採購應具備的整體擁有成本(TCO)思維，而非最低價格的認知，這將影響後續所有採購的決策品質。對合約的商議談判、簽訂、履約等過程，以及自製或外包決策，交貨時程、存貨管理與採購預測等，都是採購必備的技能。 　　當進入到採購的策略層級，第三篇的「策略採購的計畫與加值活動」可以提供採購專業人士，在採購策略層面所應具備的提升採購附加價值與管理決策能力。本書點出，雖然成本降低仍然是採購很重要的工作，但是，有愈來愈多的企業正在思考如何提升採購工作的價

值性。除了標準化、價值工程與價值分析、目標成本法以及許多其他方面的加值活動外，對採購組織配合實現公司長期策略目標實施採購品類管理與策略尋購計畫，更要的是如何管理好與供應商的關係，而在採購決策時考量永續性與風險，以及績效的評估也均有詳細的說明。 　　針對採購與供應管理的未來發展趨勢，本書使用德勤咨詢公司(Deloitte Consulting)每年發布的「全球採購長調查(數)」，作為反映實務應用現況與變化之依據。在2019年版的調查中，將「複雜性」(Complexity)作為採購績效達成的主要阻力，而2021年提供的新見解分析了新冠疫情(COVID-19)大流行對採購與供應管理的影響，將「敏捷

性」(Agility)作為解決這種複雜性／風險的關鍵新興能力。該調查除了能提供採購從業人員清楚的未來方向，更可以作為在制訂採購與供應策略時的參考。 　　此外，本書不僅對於從事採購與供應管理工作之專業人士不可或缺，更是為準備國內外採購與供應管理專業認證考試必備的參考書籍。

採購預測進入發燒排行的影片

強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用

為了解決採購預測的問題，作者高博華 這樣論述：

人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦

遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並

以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材

料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔

股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指

數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。