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黑馬飆股操作攻防術：阿文師的快速致富指南

為了解決tws的問題，作者連乾文 這樣論述：

　　你真的希望每年賺20%？ 　　還是希望一年賺3倍？   　　如果你一年可以存20萬，一年賺20%，才4萬，有很了不起嗎？有許多股票一年可以漲個好幾倍。你為什麼不試圖去掌握他們？本書告訴你那裡有最好的機會找到一年可以賺好幾倍的股票。買進他們，漲了賺到，沒有漲，持有一檔好股，其實也不錯。退可攻，退可守。 會大漲的股票通常出現在以下地方，本書用大量的案例告訴你，讓你身歷其境，你好像親眼看到樓起、樓塌。   　　特定熱門的產業：有些產業的產值，每年以20%的速度成長，阿文師以他的經驗提出未來幾年被看好的產業及公司，讓你不霧裡看花；高市占而技術突破的公司；跌到谷底而找到第二春的公司；受政府政策推

升的公司；受原物料波動影響的企業。   　　市場上有許多明日之星事後被證明是誤判的例子，他們的錯誤在那，有3個觀察的重點：產品續航力！主力客戶穩固度！關鍵技術能否被主流市場接受？   　　你找到對眼的標的，如果對股票進行評價，很簡單，用本益比和股價淨值比找到合理的價格。 　　當你買進股票，你千萬不可以放著不理，如何觀察它是否在軌道上運行？很簡單看營益率、股東權益報酬率的變化。 　　本書是最「明確」的飆股找尋指南。讓大幅提升你資產一年暴增三倍的機會。   本書特色               　　        　　用實際案例，讓你鑑往知來 　　有一個人向老師學玉的鑑定，老師要他握著一塊玉，然後

天南地北談個沒完，那人敢怒不敢言，想不到天天如此，連續幾個月。有一天他又去上課，老師還是拿一塊「玉」給他握著，他大叫，這不是玉。一個飆股的形成，成因萬端。透過大量案例學習是最好的方法。你也許年紀正輕，來不及趕上許多經典的飆股，但是阿文師在市場上30年了，他詳細的紀錄了許多股票的大起大落。利用他的經驗，你也可以「摸」出飆股的感覺。   　　精準預測！讓你避免盲目跟風！ 　　一個產業如果每年產值成長達20%以上，那所屬的公司自然容易營收、獲利快速成長，而股價也會因為展望佳而出現噴出的現象。只是你怎知一切會依劇本演出。有很多公司，原本被看好，但是看他樓起，看他樓塌，投資他沒有賺到，反而高點套牢。作者

依據他的經驗，指出未來最被看好的產業：雲端產業人工智能、第五代移動通信世代（5G）通訊產業、全螢幕手機概念股、生物辨識產業包括指紋辨識及人臉辨識、真無線藍芽（TWS）產業⋯⋯。而也說明每個產業發展的關鍵。讓你不至於盲目跟風。   專家推薦   　　非凡電視台波浪大師　林隆炫 　　非凡電視台總監　金淼 　　群益期貨董事長　孫天山 　　永豐期貨董事長　葉黃杞 　　萬寶投顧投資總監　蔡明彰 　　品豐大中華投顧董事長　蔡豐勝

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台灣股市與 REITs 指數在期貨市場的避險

為了解決tws的問題，作者王信超 這樣論述：

本文以台灣加權股價指數 (TWS) 以及不動產投資信託綜合指數 (PREITs) 做為現貨，分別與期貨資產西德州原油 (OIL)、黃金( GOLD)、S&P 500指數 (SP500)、美元指數 (DXY) 以及美國十年期債券 (BOND) 形成投資組合(一)以及投資組合(二)，依據 VAR-DCC-GARCH (MVNORM) 以及 VAR-DCC-GARCH (MVT) 兩種不同分配所形成的模型進行估計，並使用移動視窗分析法，對樣本外動態相關係數進行衡量與形成風險最小化避險比率，並對避險績效做進一步的比較。 本文中研究資料起始時間為 2010 年 01 月 04 日開始至 2021

年 5 月 14 日止，依據 VAR-DCC-GARCH (MVNORM) 以及 VAR-DCC-GARCH (MVT) 兩種不同分配之模型進行避險，在投資組合(一)樣本外期間的避險績效結果顯示，當持有台股的部位分別對期貨資產做避險，依據 VAR-DCC-GARCH (ＭVNORM) 模型估計，以 S&P500 指數期貨的避險績效表現皆為最佳，而以 VAR-DCC-GARCH (MVT) 模型估計，以使用西德州原油期貨、黃金期貨、美元指數期貨以及美國十年期債券期貨避險的避險績效表現皆為最佳。在投資組合(二)樣本外期間的避險績效結果顯示，當持有不動產投資信託綜合指數的部位，分別對期貨資產做避險

，依據 VAR-DCC-GARCH (MVT) 模型估計，以使用西德州原油期貨、黃金期貨以及 S&P500 指數期貨、美元指數期貨以及美國十年期債券期貨避險的避險績效表現皆為最佳。因此，本文的結果顯示 VAR-DCC-GARCH (MVT) 模型的表現是一個較佳的模型選擇。

仟元內值得喝的葡萄酒：2020年

為了解決tws的問題，作者浪子酒歌 這樣論述：

　　這本書，跟2016 和2017 的概念一樣，是全新的80支酒。另外在每一章節，還加了一些概述，希望能幫助第一次接觸葡萄酒的酒友們，作一些簡單的葡萄酒相關知識的簡介。

從海洋噪訊中重建水體特徵函數

為了解決tws的問題，作者蔡宗霖 這樣論述：

在21世紀因為數個劇烈地震產生的海嘯已經帶來了嚴重的損失。為了減少自然災害帶來的損失，必須發展海嘯預警系統。現今有兩種主要的方法監測海嘯，一個是DART(Deep-ocean Assessment and Reporting of Tsunami)系統另一個是透過COMCOT(Cornell Multi-grid Coupled Tsunami model)軟體進行數值模擬。DART是透過海嘯儀連接浮標可以提供即時偵測的資訊，而COMCOT是主要是透過淺水波方程式模擬海嘯傳遞行為來預估到時。以上的兩種方法都需要很高的成本且沒辦法有效的預測近岸所產生的海嘯。從噪訊地震學中任意測站對記錄的連續資

料互相關結果可以近似於測站間的格林函數得到了啟發。近年來，已經有許多透過噪訊資料進行互相關的研究且得到很好的結果。模擬上，Saito和Kawahara將模擬噪訊源所激發的海洋訊號傳遞至兩側站的結果進行互相關，發現其結果會近似於水體的的格林函數。而本研究將會驗證實際海洋噪訊互相關函數結果可否建立可信的水體特徵函數，如果可行，將可以有效的減少近域海嘯帶來的傷亡及破壞。