如果有肌肉不對稱 (Muscle Asymmetry)的情況，我們應該如何應對❓

今天我們討論的主題是外觀上的不對稱，全是有關外表和美感上的問題，並非力量或運動表現上的不平衡。我們主要能將不對稱問題分為兩種，但今天我們會主要討論「雙邊不平衡 Bilateral Aesthetic Asymmetry」，意思是你有一邊的肌肉明顯地大過另一邊的肌肉。

例如：你在乎右邊的二頭肌比左邊的二頭肌顯得更大...

肌肉不對稱的來源❓
1️⃣基因
世界上沒有人是完美對稱的。在身體的其中一邊，可能會有多點衛星細胞 (Satellite cells)、較長肌纖維、較多的肌纖維... 這可能代表其中一邊的肌肉有更多的生長空間，較佳的生長反應，可能你同時訓練兩邊的二頭肌，而兩邊二頭肌的起步點根本上就不同，最終形態都會有所不同。

骨架上的不對稱也會導致肌肉不對稱，例如：可能你有一邊腿較長，導致你其中一邊的小腿的工作量變得較大... 兩邊肌肉所接收的刺激不同，導致兩邊肌肉生長不平等的情況。

這類型的原因是你並不能控制，基本上是天生的。

2️⃣日常生活上的使用
即使兩邊肌肉可能天生是對稱的，但可能其中一邊的工作量較高，最終導致不對稱的問題。

情況1️⃣：
當你在健身房不怎麼訓練某一個肌肉。而日常生活中，可能是工作或個人習慣的原因，無意中引入了運動量，刺激了單邊肌肉的生長。
例如：你是一名維修員，可能你不太練手臂，手臂訓練量不大。而你的慣用手是右手，每次搬重物的時候都是用右手來完成工作，無意增添了右臂的訓練量 (volume)，促進了右臂的生長。

情況2️⃣：
某肌肉的在健身房中的訓練量甚大，接近「最大可回復訓練量 Maximum Recoverable Volume」。如果日常生活中，繼續大量使用那個肌肉，工作量較大的那一邊可能會最終變得較細小。因為那工作量較大的肌肉中我儲存較少的糖原 (Glycogen)，影響一邊肌肉的合成代謝。

🔄🔄🔄
日常生活中，重複使用單邊肌肉舉輕重量可能會導致「肌纖維轉換 Fibre Conversion」。將原本的肌纖維轉換成生長空間較低的慢縮肌纖維。

🥵🥵🥵
如果某邊肌群在日常生活中有着較高的工作，可能會導致較高的疲勞 (Fatigue)，嚴重影響着某邊肌肉的回復能力。也可能會影響你在健身房中的表現，訓練質素會被降低，長遠來說也會導致肌肉不平衡的問題。

3️⃣訓練技巧上的不平衡
大家都知道訓練技巧相當重要，如果姿勢上兩邊有一些明顯的不對稱，那你需要正視的是姿勢上的問題。例如：在臥推時，有一邊肩膊會提起... 等等

😏😏😏
以上兩點都是能控制的，如果想改善肌肉不對稱的問題，不妨反思一下，然後作出相應的改變。

加油🔥🔥🔥

Credit: @rpdrmike

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【狗相對人的歲數是多少？】
（到底是要X4？X5？還是X7？）

通常為了方便解釋動物現在的年齡是年輕還是老？
我們會習慣計算狗狗相對於人類年齡，
讓家長們好了解！

《讓我們來算算看你的狗幾歲吧！》

- -
先介紹一個新的觀念
#表觀遺傳時鐘
#epigenetic_clock

簡單的說，DNA會在不影響主要結構的情況下，隨著年齡出現基因或是表現型的改變，

而「DNA的甲基化」就是其中一種表觀遺傳修飾，追蹤這個變化就可以預估生物體年齡。

加州大學的基因學家
特雷‧愛德克（Trey Ideker）及其同事
研究了狗（拉布拉多）和人類的表觀遺傳時鐘區別後發現，
儘管兩者從物種分化的角度來說差別很大，
但由於生活環境相同，
甚至連接受的醫療保健都差不多，
狗和人類依然有很強的可比性。

《意思就是可藉此，推算狗狗換算成人類的生物體年齡。》

這裏附上可以計算年齡的網站：https://www.sciencemag.org/news/2019/11/here-s-better-way-convert-dog-years-human-years-scientists-say
⚠️注意⚠️
目前已知大狗和小狗平均壽命並不一樣，
通常小狗比較長壽！
這個計算公式其實是參考拉布拉多製作的，
所以對小狗可能會有早熟的問題XD
(就是應該沒這麼老啦！)

文章出處：https://technews.tw/2019/11/24/dog-human-age-conversion/

圖片來源：https://www.biorxiv.org/content/biorxiv/early/2019/11/19/829192.full.pdf

#狗年齡換算

【時間序列量化交易 - FinLab實體活動】

機器學習模型用於實際交易，不容易！

FinLab在此次的研討會中，介紹了很多小撇步，讓機器學習效果更好，更能夠應用於實際交易。以下是重點摘要：

📕【Labeling】 是很容易被大家忽略的部分，以「持有N天後報酬率」當做label真的好嗎？
我們翻閱 paper 列舉更好的方法，

Tripple barrier:
[Prado 2018] Advances in Financial Machine Learning
Continous trading signal

Continuous trading signals
[Dash 2016] A hybrid stock trading framework integrating technical analysis with machine learning techniques

Trading Point decision
[Chang 2009] Integrating a Piecewise Linear Representation Method and a Neural Network Model for Stock Trading Points Prediction

📕【 CNN神經網路】除了做出好的label，我們也介紹了CNN要如何實際用於trading：[Sezer 2018] 產生很多不同參數的技術指標，並且將這些技術指標做成圖片，來預測交易訊號，非常的有趣！
[Sezer 2018] Algorithmic Financial Trading with Deep Convolutional Neural Networks: Time Series to Image Conversion Approach

📕【 Feature importance】通常我們會利用 feature importance來篩選重要的feaature，但是我們平常真的做對了嗎？這部分我就先賣個關子XD

研討會頭影片：
https://drive.google.com/file/d/18dEAalouKvWAtlZSUjc8X9_i8uOHMwci/view?usp=sharing

假如你看到這裡，恭喜你！告訴你一個小秘密，就是我們要辦一場教學活動，由於是第一次實驗性質試辦，此活動酌收茶點費100元，設備場地感謝Fugle的贊助！

當天是個三個小時的小課程，會介紹如何用上述的內容做出一個有效的機器模型策略喔！（需要自行帶筆電）

時間：7/27號 （星期六） 下午 2 點到 5 點
地點：台北捷運西門站五號出口3分鐘路程
名額：25名（白老鼠XD）
金額：100元用來吃吃喝喝（因為是白老鼠，才是這個價格XD）
條件：完成AI股票理專課程的「第 1 章單元 2」
（課程網址：https://hahow.in/cr/finlab-ml）

報名辦法：
這個星期天(7/14)晚上10點準時收看finlab粉絲團，我們會在此時發佈表單，採先搶先贏的方式報名喔！（場地空間有限～不好意思囉）

【什么是Warrant？投資新手適合買嗎？】

眾所周知
大馬的手套股最近都在大漲
但你們有沒有發現
跟這些手套股相關的Warrant也在大漲！
而且漲幅還超過了200%
我相信大家心中都有一堆關於Warrant的疑問了
到底什麼是Warrant?
它除了叫「憑單」,也叫「權證」嗎?
常聽到的Call、Put到底又是什么意思？
那投資Warrant是不是可以賺大錢呢?
買賣Warrant會不會有風險呢?
要如何實際操作買賣Warrant呢?
有什麼會影響Warrant的價格呢?
別急別急~
我將會在這影片中為大家一一解答
讓大家更瞭解到底什麼是凭单（Warrant）!

影片概括：
0:00 Start
0:21 什麼是凭单（Warrant）？
1:28 Warrant的種類
3:20 如何實際操作買賣Warrant？
4:35 怎樣影響warrant的價格
7:11 總結
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