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財務應用 在 政經八百 Instagram 的最佳貼文
2021-09-24 14:14:55
#八百回合經濟談 〔#錢錢的時間黑洞2.0 #債券評價FEAT.淨現值〕 上次跟大家提過折現的觀念,這次八百要更深入介紹折現的觀念以及實務上的應用! (忘記的壯士們可以搭配 #生活中的精打細算小妙招!及 #債券市場101 服用,對債券的基本知識會更完備唷!) ▌ 債券評...
財務應用 在 富富得正|資產配置|市場研究|區塊鏈 Instagram 的最佳解答
2021-09-10 21:53:40
/2021.09.06/乙太坊殺手-Solana /16 今天富富得正帶來一個最近很火熱的幣種 —Solana 🗣號稱乙太坊殺手的SOL 在這30天瘋狂上漲295.7% 一般的股票市場上要看到這種情況很少見~~ 但是在幣圈卻是真的比較常見 畢竟幣圈一天人間一年 ٩( ᐛ )و 🗣究竟SOL...
財務應用 在 姜冠宇 醫師 Instagram 的最佳貼文
2021-09-24 18:34:56
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參採數學分軌 財務重視大數據
唐俊華/中山大學財務管理系副教授(高雄市)
民國111年學測數學科改為A、B二科自由選考,大學招生委員會聯合會於5月15日公告各系參採科目。本報資料照片
大學招生委員會聯合會於五月十五日公布大學各科系於一一一學年度參採數學科目方案,其中財經學群參採數A、數B者皆有。有些家長可能對於部分財經學群科系參採難度較高的數A略感疑惑,筆者於大學任教且隸屬財務領域,在此提供一些看法。
筆者建議家長們跳開傳統社會組vs.自然組的思維。傳統上認為財務科系屬於社會組,用到的數學不是很多,但是自從廿多年前財務工程領域在台灣興起後,選擇權或衍生性金融商品相關課程已是多數財務科系大學部的必修課,而此類課程用到的數學包括對數、指數以及微積分,如果高中生能在高中數學課相關內容有扎實基礎,更能夠面臨未來的挑戰。
此外,近年來大數據分析在財務應用日益普及,大數據領域用到的數學概念不少,包括統計學、機率論、矩陣等等,部分財務科系已將程式設計相關科目列為必選甚至必修,因此修課過程用到更多的數理邏輯概念。
更長遠來說,大學生未來若要考國內財務類的研究所,常見的筆試考科統計學,其準備過程並非單純的加減乘除,也不是只有平均數、標準差或圖表分析,而是經常用到對數、指數與微積分,甚至出現統計程式指令或者報表判讀的題目,由此可知財務領域科系對於學生數學與程式能力的重視程度。
因此,部分財務科系參採數A其來有自。不過,仍有必要提醒三件事。第一、有些家長將數A、數B誤以為是大學指考的數甲、數乙,事實上本次的分流是將高二數學分為數A、數B,因此指考採計數乙之科系未必在一一一學年度新考招方案中參採數B。第二、各系參採數A或數B之決策是依據該系課程設計與發展而定,雖然數B難度較數A低,不宜認為參採數B的科系在課程內容設計上較寬鬆,或許各系入學後有配套措施以因應未來的課程。第三、在一一一學年度新考招方案中,數A與數B這兩科在學測的考試時間錯開,因此學測時學生可依其意願報考數A與數B。
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寫了一陣子的Python入門書,終於上線了。
這書是我這幾年自學Python語言,並用來教授大學生財務應用的程式語言教材。因為我沒有計算機程式背景,所以非常知道外行人初學程式語言的辛苦過程,我很確定完全沒有背景的朋友,也可以自學上手。這書適合什麼人?社會科學、管理相關科系大三、大四以上,或是研究所,相要自學Python,而且未來工作會用到數據分析,但完全沒有經驗的學生。
我要講一下我從學習到出書的過程。
現代社會都強調懂得電腦程式語言的重要性,連中小學生都在強調課程裡要加入電腦程式語言的元素,因為「軟體正在吃掉全世界」。但這種呼聲,反而給家長和學生,許多的無形壓力。要學習的話,就要投入時間和資源,學的好壞,也不是馬上看得到結果,而一旦有個程度很高的同儕在旁,那更會把壓力拉到最高點,「怎麼同學這麼厲害?」「我已經花了這麼多時間,怎麼還差這麼多?」最後不是放棄了這個「夢想」,就是對這個過程充滿反感,成功者幾稀。
我也受過這個苦。我們那個時代的理工科系大學生,PC才剛從286、386一路進到家庭、教室和公司,但已經有同學寫了程式多年。大學的好友,整天在耳邊講「劉燈、賀元、資迅人」,要我也去逛天龍書局,然後有一堆人整天在計算機終端室打MUD,我對科技沒有恐懼感,我還寫了台大化工系的第一個HTML首頁,但就因為這些超強同學的存在,「寫程式」一事,就變成令人敬畏,甚至令人望之怯步的一條路。
但電腦程式語言的學習和應用,不應該是這樣。十幾、二十歲的大學生,學什麼都可以,沒有太晚這種事,只要有心,不要管這些同儕壓力,一步一步來,把程式從無弄到可以跑,那是一個很有滿足感的過程。這是我會給二十歲的我的建言,畢竟軟體真的在吃掉全世界。
電腦程式就這樣和我,「你不認識我,我也不想理你」地經過了十幾年,後來三十多歲開始唸經濟學博士班,才又碰頭。博士班正式開學前的暑假,學校開了數學先修班,一個很厲害的老師,快速地教過博士班要用的線性代數和微積分,同時也讓我們上機用MATLAB。一用不得了,原來有目的地編寫程式,是這麼有趣的事。所以博士班的時候,同學都在學Stata,我則是想把所有的回歸分析,通通用MATLAB處理。
博士班畢業後來到敝小學校教書,一人獨攬所有財務課程,包含計量方法在內,我也讓學校買了幾套學生版的MATLAB,用來教學。但在美國會唸商管、經濟的學生,數理程度是比理工科系的稍差一點,所以教計量方法有些吃力,但也就是這樣,我得確定我的教材適合門外漢。後來發現MATLAB還是太貴,學生畢業了,可能也是一輩子都用不到,所以我想找個開放的程式語言作為代替。稍作一下研究,很快就選定Python,這語言和MATLAB的共通性不小,又容易上手,還有一大堆前人寫就的函數可以用,所以我很快就自學學會,再把MATLAB的知識、教材轉過來Python。Python因為開放,又容易學習,所以學了以後,還有許多用途,資料分析只是Python的一小部份應用,寫網頁、寫遊戲、做手機app,都是Python可以做的事。
我就這樣不小心地打開了這個奇異世界的大門。
雖然學生不是人人都能理解程式語言的美妙和功效,但每次教這課,總有一、兩個學生因為我而開始走這條路,我心裡都很開心,看著「青出於藍,而勝於藍」的學生,那是相當令人滿足的經驗。經過幾年的教學,我決定把教材編寫成書,讓更多人可以走入這門。二年斷斷續續的編寫,終於成就了這本入門書。
寫書,當然不是作功德,是要賺錢來的。所以,大德們,買一本吧,雖然是英文版,但程式碼比英文字多很多,很好懂的。亞馬遜的連結在下方。
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