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不同隨機指標價量關係投資績效之研究- 不同天期生技醫療隨機指標比較研究

為了解決台中1s dcard的問題，作者陳秀娟 這樣論述：

本研究目的主要透過技術分析之隨機指標KD探討投資股票之績效，研究範圍應用於生技醫療產業34家公司，研究期間為2016年2月1日至2020年12月31日，共計40,902筆日資料。本研究以KD技術指標為基礎，以程式撰寫方式，分別對KD5日、KD9日、KD10日及KD20日四種濾嘴法則，進行不同天期買點、賣點及模擬投資報酬。資料分析方法採用迴歸分析，進行統計估計及檢定，得到以下結論：一、本研究顯示，以隨機指標KD值黄金交叉時為買點並於死亡交叉後賣出，其四種法則總平均投資績效為14.84%。其中以模型(1)KD5日的平均報酬為23%，較其他三模型大多在13~14%的報酬率為最高。不過持有的天數71

天，相對其他模型持有平均天數30~33天來得久一些，證實以隨機指標KD值來判斷買賣點的獲利能力是確實可行。二、根據表4-1檢視K/D值對投資報酬率之影響，模型(1)K/D5值為1.0004，模型(2)K/D9值為1.0012， 模型(3)K/D10值為1.0010，模型(4)K/D20值為0.9965，四種法則皆未達統計顯著影響，表示KD仰角大小，沒有顯著影響投資報酬率的高低。三、四種法則之命中率皆介於84%~97%之間，其中以模型(4)命中率為97%最高。迴歸分析發現，除了KD5法則外，其他三種法則之命中率對投資績效皆有顯著影響。四、在模型(3)KD10，當日均量比例對投資績效呈現統計顯著影

響。其餘三種法則未達顯著程度。

增進行動邊緣運算串流遊戲體驗品質之機器學習輔助毫米波系統管理框架

為了解決台中1s dcard的問題，作者羅浩 這樣論述：

毫米波在未來的通訊系統中扮演重要的角色。然而，毫米波收發器的密集佈建會對於管理無線接取網路帶來沈重的負擔，這項問題讓使用智慧網路管理技術的需求增加。由於邊緣運算的技術出現，基於機器學習的網路管理演算法和延遲敏感的使用者應用程式可以運行在邊緣伺服器上。然而，因為邊緣伺服器上的資源有限，必須要開發一個協調智慧網路管理和使用者應用程式的機制。在本論文中，我們提出一個資源管理框架，在運行智慧網路管理算法和使用者應用程式的邊緣運算平台中，對使用者體驗品質進行優化。具體上，我們採用的情境是毫米波通訊系統配置有基於機器學習的毫米波波束追蹤算法，而系統中的使用者會請求行動遊戲服務。我們制定基於使用者體驗之協

調問題，並且證明其NP難度。為了降低計算複雜度，我們將原本問題分解成遊戲服務放置以及毫米波波束追蹤設定選擇和放置兩個子問題。接著，我們使用啟發式演算法依序解決兩個子問題。模擬結果表明我們提出的協調機制的有效性。