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高手叫我不要教的H模型：兩個指標，百倍獲利(第二版)

為了解決人民幣匯率走勢10年的問題，作者黃正傳 這樣論述：

　　有用的策略為什麼不自己賺？ 　　➢那是因為我的目的不在賺錢，人生有許多更有意義的事要做。 　　被說出來的策略還有用嗎？ 　　➢有用的。如果市場夠大，說出來也沒關係。價值型投資法、多角化投資法、長期投資法，這些投資方法簡單又有用，完全不怕被人知道。Ｈ模型也是。 　　投資策略總是模稜兩可，不知如何執行？ 　　➢不確定和風險是兩回事。完全不能估計是不確定，有機率可遵循是風險。高風險高報酬、低風險低報酬，操作完全有公式可遵循。 　　數學不好，不懂投資怎麼辦？ 　　➢要學。本書盡力求通俗，讀者有任何困難歡迎到作者的ＦＢ粉絲專頁「程式交易Alex Huang」發問。    　　「吾未聞枉己

而正人者也，況辱己以正天下者乎？」不能面對自己，就沒有辦法做好事情。只有透過數學與邏輯，才能忠實面對自己與環境的關係，訴諸各種花俏的投資心法，不能量化統計，就是逃避卸責之道。 　　程式交易的殿堂無比深遂，期望能以本書協助讀者正確地踩入第一步，並展示切實獲利的方法，照亮前方的康莊大道。  

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機器學習結合波動聚集分析之投資策略實證研究

為了解決人民幣匯率走勢10年的問題，作者李強 這樣論述：

量化投資和機器學習在大數據時代充分展現了其獨特的優勢和魅力，兩者結合更是如虎添翼。機器學習不僅可以彌補量化投資的短板，還可以為量化投資的發展提供新的思路和方向。本文主要研究是否可以通過機器學習算法進行因子合成，以及該方法是否比傳統方法更有效。選取波動率、年化收益率、最大回撤、信息比率、夏普比率等評價指標進行因子分層回測結果的對比分析。本文認為機器學習算法對量化投資和股票預測具有一定的重要性影響，為投資者的決策提供可行的解決方案。另外，本文詳細介紹了波動聚集現象和金融時間序列模型。然後本文將波動聚集性作為因子加入到策略的機器學習部分進行應用，以原策略為對照，並對回測結果進行詳細對比分析。綜上可

見，波動聚集現象的實際應用是值得研究的，這樣可以提高量化策略的性能和穩健性，同時對波動聚集現象的應用和發展提供了新想法。本文對 XGBoost 算法和量化投資中的波動聚集現象進行了研究和改進，為滬深 300 股票市場的量化投資者提供了一個新觀點。

未來的增長：中國經濟的前景與挑戰

為了解決人民幣匯率走勢10年的問題，作者盧鋒 這樣論述：

“十四五”啟航在即，我們如何乘勢而上：如何看待發達國家對華政策調試動向？通貨緊縮究竟離我們有多遠？如何理解本輪中國經濟下行調整？如何看待大疫之年的糧食安全？美國應對疫情為何遲緩？……   中國經濟在經歷了長期高速的發展之後，原來的優勢和增長點都發生了變化，我們需要對此做新的認識和分析。   面對短期事件紛至遝來與歷史格局加速轉變的罕見形勢，本書對中美關係、國際治理改革、經濟潛在增速、若干部門經濟與政策等問題進行觀察和評論。   而2020年經濟運行呈現的衰退式追趕及其前景，則為未來經濟增長演變提供了一個新的現實觀察視角。   本書立足於世界與中國的高度，從內外兩個角度進行觀察分析：對外，觀察近

幾年來世界各國和中國的關係，包括WTO改革對於對外關係發展和中國經濟的影響；對內，從宏觀調控、產業政策、部門經濟等角度，分析近年來的經濟走勢，以及當下經濟面臨哪些問題和困局。並以未來發展和經濟增速這個眾所矚目的問題作為全書的落腳點，在以國內大循環為主體、國內國際雙迴圈相互促進的新發展格局下，從學術層面和現實經濟的角度，對中國經濟的增長做了各個層面的分析，期望撥開增長的迷霧，獲得進一步前行的動力。 北京大學國家發展研究院副院長，教授，中國經濟研究中心教授，博士生導師，英文雜誌《China Economic Journal》主編。獲英國LEEDS大學經濟學博士，中國人民大學經濟

學碩士、法學學士。盧鋒曾赴美國哈佛大學、澳大利亞國立大學、英國發展研究院做訪問研究，他曾在英國LEEDS大學經濟學院、中國人民大學經濟學系任教。   盧鋒研究領域主要集中在我國開放宏觀經濟、農業經濟等方面，就人民幣實際匯率、國際收支失衡、服務外包、糧食安全、糧棉貿易等問題發表過一些著述。   他提出並系統闡述“產品內分工”概念，並以此為理論視角觀察解釋中國經濟開放成長的經驗表現。他在北京大學教授課程包括：經濟學原理，管理經濟學，宏觀經濟學，全球化與中國經濟成長等。 第一章 世界與中國 G20峰會的前世今生_ 003 中國G20新思維_ 014 如何看待發達國家對華政策調試動

向？_ 023 金融危機20年後的東亞經濟_ 031   第二章 WTO改革的影響   中國“市場經濟地位問題”備忘錄——爭論的緣起、前景與啟示_ 039 WTO改革新進展_ 048 從“所有制中性”到“競爭中性”——WTO改革國企規則制定議題背景與選擇_ 066 中美貿易摩擦與世貿組織改革_ 077   第三章 中美經貿競合關係 特朗普就任的經濟背景_ 085 評美對華301調查結果_ 094 中美經貿關係變局_ 101 中美經貿關係出路_ 108   第四章 直面產業政策 無須回避產業政策改革_ 117 產業政策的歷史特點與改革邏輯_ 122 反思產業政策，力推國內改革_ 129   第五

章 從部門經濟看全域 我國糧食安全有保障_ 137 肉價飆升的經濟學觀察：問題出在供給側_ 146 “南豬北養”利弊探討_ 155 非洲豬瘟的經濟後果_ 163 鋼鐵業未來10~20年有望全面崛起_ 172 全球鋼鐵貿易再平衡與中國調整_ 184 我國鋼鐵業的困境與結構性改革_ 193   第六章 通貨緊縮究竟離我們有多遠 把“通縮”這個幽靈看個透_ 201 應對通縮的中國功夫_ 221   第七章 撥開潛在增速的迷霧 宏觀調控謀穩定，改革突破上臺階_ 241 十九大後中國經濟的前景與挑戰_ 248 如何理解本輪中國經濟下行調整？_ 256 我國經濟的潛在增速之謎_ 271   第八章 疫情影

響下的世界經濟 農業革命開啟人類新疾病模式_ 283 新冠肺炎大流行與疫情經濟學_ 295 應對危機需全方位加強國際合作_ 303 如何看待大疫之年的糧食安全？_ 316 美國應對新冠肺炎疫情為何遲緩？ ——疫情經濟學思考_ 324

股匯市溢出指標分析—以臺灣地區高連動性金融市場為例

為了解決人民幣匯率走勢10年的問題，作者陳彥州 這樣論述：

本篇論文將以Diebold, F. X. and Yilmaz K. (2009) 提出的溢出指標做為主要方法並進行實證案例的延伸。溢出指標為衡量金融資產連動的一新穎評估方式，傳統上會利用斯皮爾曼相關係數(Spearman Correlation)或GARCH模型等方法進行資產相關性之檢測，而溢出指標除了能衡量資產之間相關性外，還能夠進一步了解資產間相互影相之因果關係，即個別資產受其他資產影響之程度。本研究以臺灣加權股價指數為研究核心，探討各國股市與臺股之連動關係，首先利用動態相關係數檢測檢測出在全球主要市場中，道瓊工業指數、那斯達克指數、香港恆生指數、日經平均指數、韓國綜合股價指數與臺股具

有高度相關，因此將以上述金融市場之報酬率與波動作為建模之依據，且除了證券市場外，還會利用新臺幣、人民幣、美元指數探討匯市之間的連動性，最後則整合證券市場與外匯市場，檢視股匯市的連動關係。本次的資料擷取時間從2000到2020，二十年之間發生了許多衝擊金融市場重大事件，包含2000網路泡沫化、2008金融海嘯、2020新冠肺炎疫情皆包含在內，以長時序的完整資料進行實證分析也是本文貢獻所在。