? 將「證券投資分析」的專業知識、「人工智慧（AI）」的最新方法，整合運用於一書。
? 本書採用Excel試算表作為證券投資分析的工具，簡單易學。
? 全書使用台灣近年股市的實際資料，即學即用。
? 本書為作者另一本暢銷書「證券投資分析：使用Excel 實作」的進階版姊妹作。
暢銷書《證券投資分析：使用Excel實作》作者又一全新力作！
在風險極高又變化萬千的股票投資市場，只有不斷挖掘潛在的投資模型，才能維持市場的效率。近年來人工智慧（AI）的「復興」，在許多領域都有所突破。本書作者特別從「知識發現」、「計算智慧」的觀點來探討此一主題，並聚焦於類神經網路、決策樹、演化計算等技術，來探索獲得超額報酬的無限可能！
＄ 現代的投資人欲想獲得更高的「超額報酬」，人工智慧（AI）方法即為一個分析利器。本書使用Excel試算表實現AI方法，提供投資人快速學習在證券投資分析上，運用AI方法的捷徑。
＄ 全書分為三篇14章：第一篇「證券投資分析」，第二篇「知識發現與計算智慧」，第三篇「知識發現與計算智慧在證券投資分析的應用」。
＄ 採用簡單易學的Excel試算表作為建立「以人工智慧為基礎」的證券投資分析工具。
＄ 書中所有範例皆來自台灣近年股市的實際資料。
???本書範例檔與彩圖請至博碩官網下載???
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具体描述
以下是一份不包含您指定书籍内容的图书简介，内容详实，旨在吸引对相关主题感兴趣的读者： --- 《全球宏观经济趋势与区域市场动态深度解析：面向未来投资的战略规划》 【图书简介】 在这个由技术变革、地缘政治重塑以及不确定性成为常态的时代，传统的投资范式正面临前所未有的挑战。资本的流动速度加快，信息的不对称性持续存在，唯有掌握宏观视野与精准的区域洞察力，方能在波谲云诡的市场中稳健前行。 本书《全球宏观经济趋势与区域市场动态深度解析：面向未来投资的战略规划》并非一本关于具体金融模型或软件操作的手册，而是专注于提供一个自上而下（Top-Down）的、结构化的思维框架，帮助投资者、政策制定者以及企业战略规划师理解驱动全球经济运行的核心力量，并将其转化为可执行的长期投资策略。 全书共分为五大部分，层层递进，旨在构建一个全面的全球经济认知体系： 第一部分：重塑世界经济的宏观支柱 本部分深入剖析当前全球经济格局中的三大核心支柱——通胀/通缩的结构性转变、全球债务的长期可持续性，以及主要央行货币政策范式的演变。 我们不满足于对短期CPI数据的简单解读，而是着重探讨“粘性通胀”背后的劳动力市场结构变化、供应链的区域化与“友岸外包”（Friend-shoring）带来的成本重置效应。在债务方面，本书详细分析了发达经济体与新兴市场公共及私人部门债务的临界点，并评估了高利率环境对“僵尸企业”和主权债务风险的传导机制。 此外，对各国央行政策的分析不再局限于利率点阵图，而是探讨其在面对气候风险、金融稳定风险以及地缘政治干预下的“政策信誉”构建与管理。我们引入了“政策溢出效应”的概念，分析某一主要经济体的紧缩政策如何通过资本外流和汇率渠道影响全球流动性。 第二部分：科技革命与产业周期的新范式 未来的价值创造点将集中在由颠覆性技术驱动的产业变革中。本书耗费大量篇幅，系统梳理了当前正在重塑生产力和商业模式的几大关键技术领域：通用人工智能（AGI）的商业化进程、量子计算的潜在颠覆、生物科技的突破性应用（如mRNA技术在非传染病领域的拓展），以及能源转型的路径依赖。 本部分的核心在于区分“技术炒作周期”与“实际生产力提升”的临界点。我们通过历史案例对比（如互联网泡沫与当前的AI热潮），指导读者识别真正具备长期竞争优势的行业领导者，而非仅仅是技术概念的追随者。同时，探讨了这些技术进步对传统行业（如金融服务、制造业的自动化升级）产生的“创造性破坏”效应。 第三部分：地缘政治风险与全球供应链的再定位 地缘政治不再是宏观分析中的“外部冲击”，而是内生于经济决策的核心变量。本部分聚焦于“去风险化”（De-risking）和“供应链韧性”的构建。 我们详细分析了以中美关系为主轴的科技竞争对半导体、关键矿产资源（如稀土、锂）以及高端制造的全球布局所产生的不可逆影响。通过地图分析，读者将了解“战略关键走廊”的形成，以及各国如何利用贸易壁垒、出口管制和投资审查作为新型经济武器。对于跨国企业而言，本部分提供了基于“多元化（Diversification）”与“集中化（Concentration）”权衡的供应链风险评估模型。 第四部分：区域市场深度扫描——差异化投资机会 全球经济的同步性正在降低，区域间的“增长差”（Growth Differentials）成为超额回报的主要来源。本部分是本书的实践核心，对几个关键区域市场进行深度剖析： 1. 北美市场（美国与加拿大）： 侧重分析其在能源独立、技术创新集群（如硅谷、波士顿）的持续吸引力，以及财政赤字对长期利率的影响。 2. 欧洲市场（欧元区与英国）： 探讨其在去工业化压力、能源安全脆弱性，以及欧盟统一监管框架下特定垂直行业（如奢侈品、绿色技术）的投资潜力。 3. 亚洲市场（聚焦东亚与东南亚）： 详述“中国+1”战略对越南、印度尼西亚、印度等国的结构性资本导入，并评估了日本在公司治理改革后对全球资本的再吸引力。 4. 新兴市场（拉美与中东）： 分析大宗商品周期（如绿色转型对铜、镍的需求）如何影响资源国，以及高利率对新兴市场本币计价资产的冲击。 第五部分：构建面向不确定性的长期战略 最后的章节将理论与实践相结合，指导读者如何将前述的宏观洞察转化为可操作的资产配置哲学。 本书强调“情景规划”（Scenario Planning）而非精确预测。我们将介绍如何构建“高通胀持续情景”、“硬着陆情景”和“技术加速情景”，并为每种情景预设相应的对冲与增配策略，涵盖股票、债券、大宗商品、不动产和另类投资。核心理念在于，投资组合的健壮性（Robustness）远胜于其在单一最佳情景下的表现。 《全球宏观经济趋势与区域市场动态深度解析》适合渴望超越市场噪音、建立清晰认知模型的专业投资者、资产管理者、风险官，以及所有需要理解复杂全球互动对本国经济影响的政策分析人士。阅读本书，您将获得的是一种看待世界运行方式的升级视角，而非一套即时生效的交易秘籍。
著者信息
作者簡介
葉怡成
目前任教於淡江大學，開設資料探勘、財務管理等課程。著有《台灣股市何種選股模型行得通？》、《誰都學得會的最強選股公式GVI》、《誰都學得會的算股公式》、《工程經濟與財務管理》、《美股研究室：用19年大數據》、《用Excel做商業預測：終身受用的原理與實作》、《資料探勘：程序與模式─ 使用Excel實作》、《證券投資分析：使用Excel實作》等專書。
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葉怡成
目前任教於淡江大學，開設資料探勘、財務管理等課程。著有《台灣股市何種選股模型行得通？》、《誰都學得會的最強選股公式GVI》、《誰都學得會的算股公式》、《工程經濟與財務管理》、《美股研究室：用19年大數據》、《用Excel做商業預測：終身受用的原理與實作》、《資料探勘：程序與模式─ 使用Excel實作》、《證券投資分析：使用Excel實作》等專書。
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图书目录
【第一篇 證券投資分析】
Chapter 01 證券投資分析與人工智慧導論
1-1 投資的工具
1-2 證券的交易
1-3 證券投資的報酬率與風險的計算
1-4 證券投資的報酬率與風險的歷史
1-5 證券投資的目標與限制
1-6 證券投資的策略
1-7 證券投資的資訊系統與人工智慧
1-8 本書的結構
網路學習：證券投資分析資訊系統
網路學習：證券投資分析知識的線上百科全書
Chapter 02 證券投資的橫斷面分析：選股
2-1 前言
2-2 權益證券的價值之本質
2-3 權益證券之價值投資策略
2-4 股價評價法1：資產淨值評價法（資產基礎法）
2-5 股價評價法2：收益折現評價法（收益基礎法）
2-6 股價評價法3：成長價值評價法
2-7 股價評價法4：市場比值評價法
2-8 選股方法1：條件篩選法
2-9 選股方法2：評分篩選法
2-10 選股方法3：評分排序法
2-11 選股方法的實證總結
2-12 Excel的應用
2-13 結語
附錄：成長價值模型的推導
網路學習：路上的選股工具
網路學習：Fama-French三因子模式
Chapter 03 證券投資的縱斷面分析：擇時
3-1 前言
3-2 技術面的觀點：價量波動與股市
3-3 順勢系統經典方法：移動平均線
3-4 擺盪系統經典方法：布林格帶
3-5 技術分析的實證總結
3-6 Excel的應用
3-7 結語
網路學習：網路上的技術分析工具
【第二篇 知識發現與計算智慧】
Chapter 04 知識發現（一） 迴歸分析
4-1 模型架構
4-2 演算法：線性迴歸
4-3 演算法：邏輯迴歸
4-4 Excel實作1：線性迴歸 ─ 以迴歸工具建構
4-5 Excel實作2：線性迴歸 ─ 以規劃求解建構
4-6 Excel實作3：多項式迴歸
4-7 Excel實作4：非線性迴歸 ─ 直接法（規劃求解法）
4-8 Excel實作5：非線性迴歸 ─ 間接法（ 變數轉換法）
4-9 Excel實作6：邏輯迴歸 ─ 線性
4-10 Excel實作7：邏輯迴歸 ─ 多項式
4-11 結語
網路學習：資料探勘入口網站
Chapter 05 知識發現（二） 神經網路
5-1 模型架構
5-2 演算法：神經網路（迴歸）
5-3 演算法：神經網路（分類）
5-4 Excel實作1：神經網路（迴歸）
5-5 Excel實作2：神經網路（分類）
5-6 結語
網路學習：Super PCNeuron神經網路軟體
Chapter 06 知識發現（三） 決策樹
6-1 模型架構
6-2 演算法：迴歸樹
6-3 演算法：分類樹
6-4 Excel實作1：迴歸樹
6-5 Excel實作2：分類樹
6-6 結語
Chapter 07 計算智慧（一） 非線性規劃
7-1 簡介
7-2 Excel實作1：無限制最佳化
7-3 Excel實作2：限制最佳化
Chapter 08 計算智慧（二） 遺傳演算法
8-1 資料結構
8-2 演算法
8-3 Excel實作1：演化計算求解無限制最佳化
8-4 Excel實作2：演化計算求解限制最佳化
8-5 Excel實作3：不可微分的目標函數
8-6 Excel實作4：離散的設計變數
8-7 Excel實作5：局部最大值的目標函數
8-8 Excel實作6：旅行推銷員問題
8-9 結語
【第三篇 知識發現與計算智慧在證券投資分析的應用】
Chapter 09 基本面選股系統：單因子排序法
9-1 前言
9-2 選股系統使用的選股因子
9-3 選股因子的排序正規化
9-4 選股因子效果的回測：評分排序法
9-5 選股因子效果的穩健性：訓練期與測試期
9-6 選股因子效果的穩健性：分季
9-7 選股因子效果的綜效分析
9-8 選股因子效果的歸因分析
9-9 結語
網路學習：投資研究機構
網路學習：資產管理公司
Chapter 10 基本面選股系統：間接法（知識發現）
10-1 前言
10-2 基本面選股系統1：線性迴歸
10-3 基本面選股系統2：邏輯迴歸
10-4 基本面選股系統3：神經網路：迴歸
10-5 基本面選股系統4：神經網路：分類
10-6 基本面選股系統5：迴歸樹
10-7 基本面選股系統6：分類樹
10-8 結語
附錄：相關分析
網路學習：ModelStation計量投資管理工具
Chapter 11 基本面選股系統：直接法（計算智慧）
11-1 前言
11-2 基本面選股系統7：評分篩選法─模擬分析
11-3 基本面選股系統8：評分篩選法─遺傳演算
11-4 基本面選股系統9：評分排序法─模擬分析
11-5 基本面選股系統10：評分排序法─遺傳演算
11-6 結語
網路學習：線上選股回測系統
Chapter 12 技術面擇時系統：統計分析
12-1 前言：技術分析使用的變數
12-2 單變數排序法
12-3 多變數切塊法
12-4 結語：技術分析的可行性
Chapter 13 技術面擇時系統：直接法（1992-2007）
13-1 前言
13-2 簡單價格移動平均法
13-3 簡單成交量移動平均法
13-4 規則篩選法：價量移動平均
13-5 規則篩選法：價量移動平均─多期間
13-6 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動
13-7 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動─遺傳演算
13-8 評分門檻法：價量移動平均─移動波動
13-9 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─遺傳演算
13-10 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向
13-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算
13-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向（新版）
13-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算（ 新版）
13-14 布林格帶法
13-15 結語
網路學習：線上技術分析回測系統
Chapter 14 技術面擇時系統：直接法（2003-2019）
14-1 前言
14-2 簡單價格移動平均法
14-3 簡單成交量移動平均法
14-4 規則篩選法：價量移動平均
14-5 規則篩選法：價量移動平均─多期間
14-6 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動
14-7 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動─遺傳演算
14-8 評分門檻法：價量移動平均─移動波動
14-9 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─遺傳演算
14-10 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向
14-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算
14-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向（新版）
14-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算（ 新版）
14-14 布林格帶法
14-15 結語
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Chapter 01 證券投資分析與人工智慧導論
1-1 投資的工具
1-2 證券的交易
1-3 證券投資的報酬率與風險的計算
1-4 證券投資的報酬率與風險的歷史
1-5 證券投資的目標與限制
1-6 證券投資的策略
1-7 證券投資的資訊系統與人工智慧
1-8 本書的結構
網路學習：證券投資分析資訊系統
網路學習：證券投資分析知識的線上百科全書
Chapter 02 證券投資的橫斷面分析：選股
2-1 前言
2-2 權益證券的價值之本質
2-3 權益證券之價值投資策略
2-4 股價評價法1：資產淨值評價法（資產基礎法）
2-5 股價評價法2：收益折現評價法（收益基礎法）
2-6 股價評價法3：成長價值評價法
2-7 股價評價法4：市場比值評價法
2-8 選股方法1：條件篩選法
2-9 選股方法2：評分篩選法
2-10 選股方法3：評分排序法
2-11 選股方法的實證總結
2-12 Excel的應用
2-13 結語
附錄：成長價值模型的推導
網路學習：路上的選股工具
網路學習：Fama-French三因子模式
Chapter 03 證券投資的縱斷面分析：擇時
3-1 前言
3-2 技術面的觀點：價量波動與股市
3-3 順勢系統經典方法：移動平均線
3-4 擺盪系統經典方法：布林格帶
3-5 技術分析的實證總結
3-6 Excel的應用
3-7 結語
網路學習：網路上的技術分析工具
【第二篇 知識發現與計算智慧】
Chapter 04 知識發現（一） 迴歸分析
4-1 模型架構
4-2 演算法：線性迴歸
4-3 演算法：邏輯迴歸
4-4 Excel實作1：線性迴歸 ─ 以迴歸工具建構
4-5 Excel實作2：線性迴歸 ─ 以規劃求解建構
4-6 Excel實作3：多項式迴歸
4-7 Excel實作4：非線性迴歸 ─ 直接法（規劃求解法）
4-8 Excel實作5：非線性迴歸 ─ 間接法（ 變數轉換法）
4-9 Excel實作6：邏輯迴歸 ─ 線性
4-10 Excel實作7：邏輯迴歸 ─ 多項式
4-11 結語
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Chapter 05 知識發現（二） 神經網路
5-1 模型架構
5-2 演算法：神經網路（迴歸）
5-3 演算法：神經網路（分類）
5-4 Excel實作1：神經網路（迴歸）
5-5 Excel實作2：神經網路（分類）
5-6 結語
網路學習：Super PCNeuron神經網路軟體
Chapter 06 知識發現（三） 決策樹
6-1 模型架構
6-2 演算法：迴歸樹
6-3 演算法：分類樹
6-4 Excel實作1：迴歸樹
6-5 Excel實作2：分類樹
6-6 結語
Chapter 07 計算智慧（一） 非線性規劃
7-1 簡介
7-2 Excel實作1：無限制最佳化
7-3 Excel實作2：限制最佳化
Chapter 08 計算智慧（二） 遺傳演算法
8-1 資料結構
8-2 演算法
8-3 Excel實作1：演化計算求解無限制最佳化
8-4 Excel實作2：演化計算求解限制最佳化
8-5 Excel實作3：不可微分的目標函數
8-6 Excel實作4：離散的設計變數
8-7 Excel實作5：局部最大值的目標函數
8-8 Excel實作6：旅行推銷員問題
8-9 結語
【第三篇 知識發現與計算智慧在證券投資分析的應用】
Chapter 09 基本面選股系統：單因子排序法
9-1 前言
9-2 選股系統使用的選股因子
9-3 選股因子的排序正規化
9-4 選股因子效果的回測：評分排序法
9-5 選股因子效果的穩健性：訓練期與測試期
9-6 選股因子效果的穩健性：分季
9-7 選股因子效果的綜效分析
9-8 選股因子效果的歸因分析
9-9 結語
網路學習：投資研究機構
網路學習：資產管理公司
Chapter 10 基本面選股系統：間接法（知識發現）
10-1 前言
10-2 基本面選股系統1：線性迴歸
10-3 基本面選股系統2：邏輯迴歸
10-4 基本面選股系統3：神經網路：迴歸
10-5 基本面選股系統4：神經網路：分類
10-6 基本面選股系統5：迴歸樹
10-7 基本面選股系統6：分類樹
10-8 結語
附錄：相關分析
網路學習：ModelStation計量投資管理工具
Chapter 11 基本面選股系統：直接法（計算智慧）
11-1 前言
11-2 基本面選股系統7：評分篩選法─模擬分析
11-3 基本面選股系統8：評分篩選法─遺傳演算
11-4 基本面選股系統9：評分排序法─模擬分析
11-5 基本面選股系統10：評分排序法─遺傳演算
11-6 結語
網路學習：線上選股回測系統
Chapter 12 技術面擇時系統：統計分析
12-1 前言：技術分析使用的變數
12-2 單變數排序法
12-3 多變數切塊法
12-4 結語：技術分析的可行性
Chapter 13 技術面擇時系統：直接法（1992-2007）
13-1 前言
13-2 簡單價格移動平均法
13-3 簡單成交量移動平均法
13-4 規則篩選法：價量移動平均
13-5 規則篩選法：價量移動平均─多期間
13-6 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動
13-7 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動─遺傳演算
13-8 評分門檻法：價量移動平均─移動波動
13-9 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─遺傳演算
13-10 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向
13-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算
13-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向（新版）
13-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算（ 新版）
13-14 布林格帶法
13-15 結語
網路學習：線上技術分析回測系統
Chapter 14 技術面擇時系統：直接法（2003-2019）
14-1 前言
14-2 簡單價格移動平均法
14-3 簡單成交量移動平均法
14-4 規則篩選法：價量移動平均
14-5 規則篩選法：價量移動平均─多期間
14-6 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動
14-7 規則篩選法：價量移動平均─多期間─移動波動─遺傳演算
14-8 評分門檻法：價量移動平均─移動波動
14-9 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─遺傳演算
14-10 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向
14-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算
14-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向（新版）
14-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙向─遺傳演算（ 新版）
14-14 布林格帶法
14-15 結語
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图书试读
用户评价
评分
這本關於AI與證券投資的書，光是書名「AI 證券投資分析：探索超額報酬 ─ 使用Excel實作」就讓人眼睛為之一亮，特別是對於我們這些在台灣金融市場打滾，常常覺得傳統分析方法有點力不從心的人來說，簡直是及時雨。我從以前就覺得，要在競爭激烈的股市中穩定地賺到「超額報酬」，光靠基本面或技術面分析已經遠遠不夠了，畢竟大家的資訊管道和分析工具都差不多，要贏就得在效率和深度上拉開差距。書名裡的「Excel實作」這幾個字更是關鍵，這表示它不只是空泛地談理論，而是真的教你怎麼把複雜的AI模型或數據分析技巧，落地到我們最熟悉的工具上。這點非常重要，畢竟不是每個投資人都有能力或時間去學習Python或R這些專業程式語言，能用Excel就地取材，讓一般投資人也能接觸到前沿的量化思維，這已經是跨出成功的第一步了。我期待看到書中如何把那些聽起來高深莫測的機器學習概念，轉化成一系列步驟清晰的Excel操作指南，真正賦能給我們這些想在AI時代抓住投資先機的讀者。
评分總體而言，這本書的定位非常精準，它抓住了「金融科技（FinTech）」與「普通投資者」之間的鴻溝，並試圖用Excel這個最普及的工具來架設橋樑。我個人對於那種「從無到有」的建構過程特別感興趣。一個新手投資者，或許只有一份歷史股價資料和幾個基本的財務報表，這本書能否引導他，利用這些簡單的原料，透過書中的AI實作步驟，最終產出一個具備預測能力的簡單模型？這才是衡量一本實作指南成功與否的最高標準。如果它能成功地將複雜的演算法降維，讓讀者在操作過程中不斷獲得「原來如此！」的成就感，並且每一個操作步驟都能直接對應到某個提升「超額報酬」的潛在機制，那麼它就不只是一本工具書，更像是一套系統性的思維訓練課程。我期待它能真正改變我過去依賴直覺和經驗的投資習慣，讓我用更客觀、更具備前瞻性的方式來看待市場波動。
评分我對這本書的期待，很大一部分來自於它強調的「實作性」。在我們這個資訊爆炸的時代，學習的效率決定了你的競爭力。如果一本書能把那些原本需要花費數月在網路論壇和學術論文中摸索的知識，濃縮成幾十個可以複製貼上的Excel步驟，那簡直是為我們節省了寶貴的時間成本。投資決策，尤其是涉及預測的決策，最怕的就是「黑盒子」效應，你不知道模型是怎麼得出結論的，自然就不敢重倉投入。因此，我非常期待書中能詳細解釋在Excel環境下，如何進行模型的「可解釋性」（Interpretability）分析，讓讀者能理解為什麼AI建議買進或賣出某檔股票。這不僅是技術問題，更是心理建設的一環。如果能清楚看到影響決策的因子權重，即便模型偶爾出錯，我們也能從錯誤中學習，而不是盲目地跟從一個看不懂的指令。這種透明度，才是建立長期量化投資信心的基石。
评分說實話，市面上講AI和投資的書籍多如牛毛，但很多都停留在概念層面，讓人讀完後感覺自己懂了很多名詞，卻不知道如何實際應用在挑選個股或建立投資組合上。這本的切入點很務實，它似乎瞄準了那個「知行合一」的痛點。台灣的投資圈子很重視「看線圖」和「聽明牌」，但真正有紀律、有系統地用數據驅動決策的人相對較少，或者說，缺少好的橋樑工具。我希望這本書能提供的不僅僅是幾個模型公式，而是建構一個從數據清洗、特徵工程，到模型訓練和績效評估的完整工作流程。特別是「超額報酬」這個目標，它直接點出了投資的終極追求——要比市場平均來得好。這需要極高的精準度和對風險的精準控制，如果書中能透過Excel範例，展示如何利用AI模型來捕捉那些肉眼難以察覺的市場異象或非線性關係，那絕對是物超所值。我非常好奇，它如何處理台灣特有的市場結構和監管環境下的數據問題。
评分從市場角度來看，台灣的投資人對於「跟著趨勢走」的熱衷程度很高，但真正能「創造趨勢」的很少。這本書如果能成功地將AI分析工具普及化，無疑是在推動整個投資生態的進步。想像一下，如果每個散戶都能用一套標準化的、基於數據驗證的方法來進行決策，市場的效率會提高多少，價格發現的過程會多麼有效率。我特別關注它是否探討了如何處理非結構化數據的初步應用，比如新聞情緒分析或財報關鍵詞提取，即便這些可能在Excel中會比較簡化處理，但若能提供一個入門框架，讓讀者意識到數據的來源不只是股價和成交量，那就很有價值了。這不僅僅是為了個人的投資報酬率，更是為台灣的金融市場注入一股更現代化、更科學化的血液。我非常看重這種能從個體行為推動整體市場成熟的書籍，它代表了一種知識的普及力量。
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