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股票作手回憶錄【獨家圖解股市最小阻力路徑】：一代交易巨擘傑西.李佛摩的警世真傳，投資人必讀的操盤聖經

為了解決7-11推薦ptt的問題，作者EdwinLefèvre 這樣論述：

超越時代的華爾街神話，揭示股市技術分析本質的啟蒙之作 獨家收錄道瓊百年走勢，完整理解李佛摩的交易思維 PTT股版神人──菲比斯專文導讀！ 特別企畫「那些年，股市教我的事」，JG、老余、Mgk傾囊分享！   　　◤投資圈不敗經典，投機之王的成敗祕辛 　　 　　傑西．李佛摩（Jesse Lauriston Livermore，1877-1940）一生以股票與期貨交易為業，從本金5美元起家，終成為1920年代華爾街賺錢最多的明星作手，被喻為「投機之王」、「最活躍的美國股市投機客」。全盛時期，他坐擁紐約第五大道最豪華的辦公室，大手放空，連J.P.摩根都要請他高抬貴手。  

　　他以獨到交易方式賺得驚人財富，也因此為聲名所累。市場下跌，別有用心的同業或媒體聲稱是李佛摩做空打壓；行情看漲，那些人又打著他做多的招牌企圖誘人進場接盤。李佛摩於是接受華爾街知名記者愛德溫．勒斐佛的採訪，在文中化名賴瑞（勞倫斯）．李文斯頓，坦誠回憶往事，說出真相，本書由此誕生。   　　勒斐佛以鮮活的文筆，描繪出股市技術分析發展之初的狂野年代，不只寫出李佛摩波瀾迭起的前半生，更為一代傳奇的交易思想留下了最佳的臨摹範本，出版百年，仍是無數操盤手案頭必備的投資經典。   　　◤獨家彙整道瓊百年走勢，圖文搭配，心法一目了然 　 　　本書譯者丁聖元擁有30年證券從業與投資

實務經驗，獨家繪製1901-1999道瓊工業指數走勢，搭配李佛摩的故事與操作，讓交易心法一目了然。更彙整李佛摩生平年表與交易準則，重點圖解股市的「最小阻力路徑」，幫助你理解市場行情趨勢，找到屬於自己的投資之道！   　　透過傳奇人物的交易人生，開啟洞察人性的閱讀之旅！   　　【傑西．李佛摩的交易原則】   　　✓不要企圖抓住行情最後的1/8美元──或者行情最初的1/8美元。這兩個1/8美元，是世上最昂貴的1/8美元。   　　✓正如其他事物一樣，股票價格沿著阻力最小的路線運動。因此，如果他在上升時受到的阻力比在下降時受到的阻力更小，它就會上升；反之亦然。  

　　✓我的交易方法聽起來非常簡單，但是在實際操作過程中，你必須對許多東西嚴加防範，其中最重要的是防範你自己──警惕你的人性。   　　✓人們說，凡事皆有兩面，然而，股票市場真正有利的只有一面，既不是多頭也也不是空頭，而是符合趨勢的正確一面。   　　✓站在正確一面的人總是同時得到兩股力量的幫助，一是基本形勢，二是那些站在錯誤一面的人。   本書特色   　　★ 譯者專業背景：現行各家版本中，唯一兼具專業金融與實務證券投資經驗 　　★ 道瓊百年圖解：收錄當年市價行情走勢圖，更好理解交易背景與操作時機 　　★ 中肯註解導讀：PTT股版神人＋本書譯者專業導

讀，述說李佛摩其人其事 　　★ 書末重點總結：總結李佛摩一生交易法則，提綱挈領，加速讀者理解運用 　　★ 百年紀念企畫：臺灣知名操盤手獨家分享，改變他們交易模式的關鍵事件   專文導讀   　　菲想資本－菲比斯   好評推薦（依姓氏筆畫排序）   　　Jay／「Jay的全球交易室」版主 　　JG／「JG說真的」創辦人 　　老余／「老余的金融筆記」版主 　　股市隱者／「股市隱者」版主 　　馮震凌／「William Feng的操盤筆記」版主 　　葛瀚中（Mgk）／「Mgk的投機世界-炒股、生活、美食」版主   　　「猶如一顆擁有操作智

慧的永恆寶石──經常被仿效，但從未被超越。」──亞歷山大．艾爾德（Alexander Elder），《操作生涯不是夢》、《走進我的交易室》作者   　　「我問了三十多位證券交易人同一個問題，『哪本書對你而言深具啟發』，至今獨占鰲頭的答案仍是《股票作手回憶錄》。」──傑克．史瓦格（Jack D. Schwager），《金融怪傑》作者   　　「每位嚴謹的投資者都該一再閱讀這本經典──《股票作手回憶錄》。」──威廉．歐尼爾（William J. O' Neil），《笑傲股市》作者    

律師也有良心，怎麼了嗎?：卡債不用全還、車禍對方錯了還是可以告你、獲得遺產竟被告侵占……36個需要律師的煩心事，讓暗黑律師法老王為你解惑!

為了解決7-11推薦ptt的問題，作者法老王律師 這樣論述：

八卦板卡債爆文 × 線上社群解答熱門時事法律點 × 各大網路媒體注目轉載   　　欠債、車禍、家事， 　　是人生難免會遇到最需要律師的3大難題。 　　來吧！看法老王走進當事人的糾結人生裡， 　　你會需要這些不小心就懂了的法律小知識。   　　律師，就是不斷走進他人的人生裡 　　「生活快要過不下去了，現金卡很好借錢，這樣一次一次借下去，那天銀行跟我說連本帶利要還五百萬　。」　　　 　　「我照顧了爸爸和身心障礙的弟弟一輩子，姊姊從美國回來告我侵吞遺產。」 　　「發生車禍，肇責也不在我，但對方竟然可以告我……」 　　「房客不繳房租，我卻趕不走他？」

  　　36個真人真事改編的案件故事本色演出，包含律師最常遇到的三大類案件：車禍、家事、債務，以及形形色色的當事人、對造、對造律師、檢察官和法官，穿插好懂易讀的法律小知識。作者文筆輕鬆幽默善於自嘲，讓人為身世可憐的當事人感傷落淚、也為莫名其妙的當事人拳頭都硬了。   　　特別收錄： 　　律師被問到煩但還是一直被問的Q&A 　　□ 欠錢聲請更生每個月要還多少錢？欠太多還不起怎麼辦？ 　　□ 我只剩退休金了，要是再被強制扣錢還債我要怎麼活？ 　　□ 發生車禍被對方撞，我可以要求什麼賠償？ 　　□ 車禍明明是對方的錯，為什麼他可以告我？   　　良

心律師教你怎麼選適合的律師 　　□ 大型事務所的律師比較好嗎？ 　　□ 名氣大的律師比較好嗎？ 　　□ 一審輸了要不要趕快換律師？ 　　□ 打包票會贏的律師肯定值得信任吧？   名人推薦   　　國立臺灣大學法律學系教授 李茂生 　　荒野保護協會常務監事 宋家元 　　掘想知識工作室（法律新幹線）主理人 林坤毅 　　專業法律媒體 法律白話文運動 　　律師娘 林靜如 　　國立政治大學法學院副教授 陳志輝 　　國立高雄大學法律學系助理教授 張鈺光 　　旅日律師 手帳作家 黃昱毓 　　荒野保護協會第八～九屆理事長 劉月

梅 　　律師、YouTuber賴瑩真 　　（依姓氏筆畫排序）

應用機器學習預測目標客戶–以E公司為例

為了解決7-11推薦ptt的問題，作者彭季堯 這樣論述：

經理人如果能夠精準預測潛在目標客戶，代表企業可以快速並正確安排為了成交客戶的各項資源投入。但傳統透過業務人員判斷是否為目標客戶之銷售方式，因為不容易有共同的認定標準而無法在組織間推廣，也因為業務人員個性、背景、喜好不同，無從談起預測的一致性和準確性。本研究藉由E公司客戶關係管理系統中所記錄的近2年內商機資料，使用機器學習的方法進行資料分析，希望能夠在E公司B2B的商業模式下，建置高品質的潛在成交客戶預測模型。藉由適當的模型推薦潛在成交客戶來取代人為判斷，可幫助經理人對企業資源以及行銷活動加以合理運用及分配，能夠降低營運成本並增加企業獲利。本研究將E公司提供之商機樣本資料，經過資料前處理後，使

用隨機森林、羅吉斯迴歸、套索迴歸以及支援向量機等機器學習方法，以Python 程式語言建置機器學習模型並比較精確率、召回率、F1-分數等模型績效指標。本研究發現若E公司追求精確率以隨機森林模型績效較佳，若追求召回率則以支援向量機模型績效較佳。由套索迴歸係數顯示影響成交勝算的變數有「所在區域」、「上市櫃資訊」、「員工人數分箱」，所在區域結果顯示客戶為高雄市成交的勝算大於台北市、台北市成交的勝算大於台中市。上市櫃資訊結果顯示客戶為興櫃成交的勝算大於上櫃、上櫃成交的勝算大於一般企業。員工人數分箱結果顯示客戶公司是「員工人數2級」成交的勝算大於「員工人數1級」，「員工人數2級」和「員工人數3級」的客戶

成交勝算相近。 本研究成果顯示，E公司可以採用適當的機器學習模型，在新商機進入E公司客戶關係管理系統中時，第一時間識別潛在成交客戶，除幫助經理人優先投入銷售資源外，E公司更能以此成果為基礎，持續推動數位優化達成數位轉型，建立競爭對手難以模仿的數位優勢。