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以Python取勝：計量交易快速上手

為了解決private下載的問題，作者錢琛 這樣論述：

　　愈來愈多的聰明投資者，交易前進行計量分析，才精準執行高回報策略，你，還只靠新聞消息、財演、技術指標，在大市中赤膊上陣？   　　計量交易是以大數據分析各種風險及回報，撇除人類的貪婪、恐懼及人為錯誤，以電腦創造高勝算策略。牛熊市不再重要，因為在任何市況，都能穩操勝券。   　　作者錢琛為外資投行計量工程師，在MeWe及Facebook專頁跟投資者分享計量交易心得，其個人投資組合近一年表現超越美國標指總回報約10%，證明計量交易的絕對優勢。作者指出，初學者可先嘗試以python編寫的程式分析策略，到熟練了編程後，就可以嘗試編寫演算法，以電腦作自動化分析及執行交易策略，學識大戶操盤技巧。  

　　Python是容易入手的原生編程語言，只要在網上下載套件，就能輕鬆應用。 Python的社群亦有很多優良套件，經少許自訂後，就可將一套交易邏輯應用到不同的金融工具上進行回測。用家只需根據特定程式結構輸入交易邏輯，就能在極短 時間內快速得知回測結果，包括年回報、最大回撤(maximum drawdown)、夏普比率(Sharpe ratio)等等，更附有不同預設的回報分析圖表，供用家進行研究。   　　作者除分享python的精華入門，也介紹了如何以python分析ETF、期貨及期權的計量交易策略。由介紹各種投資工具的特點開始，再進一步示範如何編寫以上各類金融產品的程式指令，也加上實戰例子

，讓投資者能輕易掌握編程要點，省卻不少自行摸索的功夫。

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植基於雲端技術導入內容傳遞網路效益之研究

為了解決private下載的問題，作者王豐偉 這樣論述：

近年來熱門的雲端運算及其網路環境已臻成熟，故企業已不再追求建置私有雲為目標，而是趨向發展以雲端網路技術為基礎的應用服務系統。透過雲端資源的利用率及網路快速回應特性，越來越多的企業將導入更多內容傳遞網路，有效率地將企業網站內容傳遞給客戶，進而為企業創造更多利益。本研究對象為我國金融業某銀行，本研究採個案研究法，探討個案公司企業行銷系統如何運用雲端網路技術導入內容傳遞網路，及導入前所面臨的問題與困難，亦分析導入後所帶來的效益。本研究發現，個案公司運用雲端網路技術導入企業行銷內容傳遞網路服務，可幫助個案公司有效提昇行銷內容網頁快速回應、降低企業營運成本、提昇系統服務水準，提升客戶使用的滿意度。

Kaggle 競賽攻頂秘笈 - 揭開 Grandmaster 的特徵工程心法，掌握制勝的關鍵技術

為了解決private下載的問題，作者門脇大輔,阪田隆司,保坂桂佑,平松雄司 這樣論述：

　　Kaggle 是目前最大的資料科學競賽平台，這裡匯集世界各地超過 10 萬名資料科學家，解決各大企業公開於平台上面的資料及問題。Kaggle 曾經舉辦過總獎金一百萬美金的競賽，尋求各路好手解決癌症影像辨識的問題；也曾經有參賽者因為解決了一家壽險公司在 Kaggle 上發布的問題，因此順利進入該公司工作。因此，Kaggle 無疑是展現高超技術力，同時也是尋求優渥獎金、薪資、更好職位的途徑。 　　對於人工智慧的工程師、學生來說，Kaggle 平台提供了大量免費的資源：真實世界的資料集、各路好手的討論分享、以及累積實際操作的經驗等等。這些資源在一般課堂上幾乎很難取得，卻也是

這領域最需要的知識與技能。 　　本書作者為四位 Kaggle 資料科學競賽專家，他們不僅透過實務上的角度解析各種特徵工程技術，超越一般教科書的視野；更重要的是提供各種技術、流程使用心得，讓讀者可以直接跳過嘗試、摸索的階段。試想下列的這些問題，不就是實務上經常會碰到的難處！而作者將會在書中闡述他們如何看待、解決這些事情： 　　● 如何最佳化模型的閾值來獲得最高的評價分數？ 　　● 如何將資料經過編碼、降維等等轉換，以彰顯資料的特性？ 　　● 如何依據問題的型態選擇模型，且依照模型的特性來提取適當的特徵？ 　　● 如何正確進行時序資料的驗證以避免過度配適或資料外洩？ 　　● 如何調整梯度提升決

策樹、類神經網路的參數？ 　　● 如何將自己所學的各種技術，進行有效的模型集成？ 　　我們也在書中適時加上小編補充，讓讀者可以完整吸收四位專家的思想精髓，希望讀者閱讀本書之後，不僅可以在 Kaggle 競賽中締造絕佳成績，也相信讀者可以解決工作、研究中複雜且混亂的資料集。 　　讓我們一同走上資料科學的巔峰吧！ 本書特色   　　● 國立成功大學資訊工程學系特聘教授 陳培殷博士 推薦 　　● 本書由施威銘研究室監修，內容易讀易懂，並加入大量「編註」與「小編補充」以幫助理解及補充必要知識。 　　● 集結 4 位 Kaggle 高手累積共 37 面獎牌的實戰經驗 　　● 整理當前實務上各種特徵

工程的困難問題以及解決的方法 　　● 分享各種技術使用時機與實踐結果的寶貴心得 　　● 揭露 Kaggle 競賽高人一等的制勝精華 　　● 提供書中 Python 範例程式下載  

具密文等值測試代理重加密之改善方案

為了解決private下載的問題，作者楊芝辰 這樣論述：

在網路的普及促使雲端的發展，人們開始習慣儲存資料到雲端系統上。如何有效率與其他人共享密文成為了一個問題。代理重加密（Proxy re-encryption, PRE）機制，透過委託可信第三方或是半誠實代理器將自己公鑰加密的密文轉化為可用另一方私鑰解開的密文從而實現密文共享機制。雖然該方案解決上述問題。但是，隨著資料量的急遽上升，若能利用搜尋關鍵字，直接篩選出有興趣的資料能在使用上作廣泛的應用，進而發展出具關鍵字搜索代理重加密（Proxy re-encryption with keywords search, PRES）機制，這個概念比傳統方式，透過執行「搜索-下載-解密-利用對方公鑰加密-傳

送」的步驟更有效率。但是，PRES只能搜索相同公鑰下的關鍵字。為了解決該限制，Li's 等人利用了密文相等性驗證(Public key encryption with equality test, PKEET)的性質，提出了第一篇結合了PRE以及PKEET的新機制稱為密文相等性驗證代理重加密（Proxy re-encryption with equality test, PREET），該方案提供不同公鑰下關鍵字的相等性測試，不幸的是，我們發現他們提出的架構在解密步驟的驗證過程中，該驗證方法無法有效驗證密文的完整性，因此我們提出了改進驗證的方案，使驗證有效達到密文的完整性，這將使該機制可以更廣泛

地應用於實踐。此外，本文還給出了隨機預言機模型下基於Diffie-Hellman假設的安全性證明，證明了所提出的方案能夠抵禦選定的密文攻擊。