世界盃和雲豹魔獸你追了嗎論文書籍站
國立陽明交通大學 數據科學與工程研究所 陳穎平、戴天時所指導 郭瑋倫的 透過機器學習及標記技術建構配對交易策略 （2020），提出Winrate關鍵因素是什麼，來自於配對交易、共整合、標記技術、機器學習、深度學習、群集分類。
而第二篇論文國立臺灣科技大學 資訊工程系 范欽雄所指導 呂庭宇的 一個基於一維卷積神經網路與注意力模型的卡牌遊戲之牌組勝率預測系統－以爐石戰記為例 （2019），提出因為有 資料探勘、爐石戰記、注意力模型、一維卷積神經網路、深度學習、電競遊戲、賽事預測的重點而找出了 Winrate的解答。
Winrate進入發燒排行的影片
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透過機器學習及標記技術建構配對交易策略
為了解決Winrate 的問題，作者郭瑋倫 這樣論述：
相較於預測金融市場的趨勢，配對交易策略構建了一個市場中立的投資組合，其價值在平均價格水平附近來回震盪。當投資組合價值（即價差）達到上邊（下邊）的開倉觸發點時，投資者可以做多（做空）投資組合，而當價差恢復到均值時，投資者可以透過平倉賺取價差。由於均值回復的特性可能會失效而導致虧損，因此，為每筆配對決定最佳的開倉和止損觸發對 PTS 的表現至關重要。我們首先對每組訓練集的配對挑選使其利潤最大化的最佳開倉/停損的觸發門檻，但是模型訓練中卻不收斂。因此我們設計了????-means 分群演算法以及出現頻率選擇法的標記技術通過對所有潛在觸發門檻對進行分類來選擇“代表性”觸發門檻。透過使用新標記的觸發門
檻，我們應用了多尺度深度殘差網絡（ResNet）（一種最新的監督學習和新穎算法），訓練出的配對交易利潤顯示了比過去的文獻更好的績效。為了提升勝率，我們也設計了二階段型模型,第一階段用來尋找配對適合的觸發門檻,第二階段則是來評估此配對是否會有獲利性。而實驗結果展現了使用二階段模型有效改善了勝率及其餘財經指標。此外，與隨時間變化的股票價格或股票報酬相比，PTS 的投資組合過程的統計特性並不會受時間趨勢所影響—這使得機器學習算法更容易捕捉特徵。與過去的許多文獻（使用股票價格/報酬率作為訓練數據）將訓練期的長度視為超參數訓練相比，我們的實驗證實 PTS 的表現（使用投資組合價值）可以通過延伸訓練期間來
提高。即使股票價格/報酬的訓練數據應該比 PTS 的投資組合包含更多的信息，實驗結果仍顯示用投資組合價值訓練模型也優於用股票價格/報酬進行訓練。
一個基於一維卷積神經網路與注意力模型的卡牌遊戲之牌組勝率預測系統－以爐石戰記為例
為了解決Winrate 的問題，作者呂庭宇 這樣論述：
中文摘要AbstractAcknowledgementsList of FiguresList of TablesChapter 1 Introduction1.1 Overview1.2 Background and Motivation1.3 Game Introduction of Hearthstone1.4 Organization of ThesisChapter 2 Related Work2.1 Game Prediction2.2 Sports Result Prediction2.3 Dota 2 Result Pre
diction2.4 Hearthstone Result PredictionChapter 3 Data Preprocessing and Feature Extraction3.1 Dataset3.2 Data Preprocessing3.3 Data Augmentation3.4 Feature Extraction3.4.1 Card Frequency Features3.4.2 Mana Crystal Features3.4.3 Rarity Features3.4.4 Card Type Features3.
4.5 Card Class Features3.4.6 Text Features3.4.7 Card Property FeaturesChapter 4 Proposed Method4.1 Artificial Neural Network4.2 1-D Convolutional Neural Network4.3 Self-Attention Model with 1-D ConvolutionChapter 5 Experimental Results and Discussions5.1 Experimental Setup
5.2 Testing Process5.3 Experiment Results5.3.1 Leaderboard of AAIA’18 Data Mining Challenge5.3.2 Experiment on Artificial Neural Network5.3.3 Experiment on 1-D Convolutional Neural Network5.3.4 Experiment on Attention Model with 1-D Convolution5.4 Attention Map Visualization5.5
Discussion with Bad CasesChapter 6 Conclusions and Future Work6.1 Conclusions6.2 Future WorkReferences