? 將「證券投資分析」的專業知識、「人工智慧（AI）」的最新方法，整閤運用於一書。
? 本書採用Excel試算錶作為證券投資分析的工具，簡單易學。
? 全書使用颱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韆的股票投資市場，隻有不斷挖掘潛在的投資模型，纔能維持市場的效率。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試算錶實現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試算錶作為建立「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颱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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具體描述
以下是一份不包含您指定書籍內容的圖書簡介，內容詳實，旨在吸引對相關主題感興趣的讀者： --- 《全球宏觀經濟趨勢與區域市場動態深度解析：麵嚮未來投資的戰略規劃》 【圖書簡介】 在這個由技術變革、地緣政治重塑以及不確定性成為常態的時代，傳統的投資範式正麵臨前所未有的挑戰。資本的流動速度加快，信息的不對稱性持續存在，唯有掌握宏觀視野與精準的區域洞察力，方能在波譎雲詭的市場中穩健前行。 本書《全球宏觀經濟趨勢與區域市場動態深度解析：麵嚮未來投資的戰略規劃》並非一本關於具體金融模型或軟件操作的手冊，而是專注於提供一個自上而下（Top-Down）的、結構化的思維框架，幫助投資者、政策製定者以及企業戰略規劃師理解驅動全球經濟運行的核心力量，並將其轉化為可執行的長期投資策略。 全書共分為五大部分，層層遞進，旨在構建一個全麵的全球經濟認知體係： 第一部分：重塑世界經濟的宏觀支柱 本部分深入剖析當前全球經濟格局中的三大核心支柱——通脹/通縮的結構性轉變、全球債務的長期可持續性，以及主要央行貨幣政策範式的演變。 我們不滿足於對短期CPI數據的簡單解讀，而是著重探討“粘性通脹”背後的勞動力市場結構變化、供應鏈的區域化與“友岸外包”（Friend-shoring）帶來的成本重置效應。在債務方麵，本書詳細分析瞭發達經濟體與新興市場公共及私人部門債務的臨界點，並評估瞭高利率環境對“僵屍企業”和主權債務風險的傳導機製。 此外，對各國央行政策的分析不再局限於利率點陣圖，而是探討其在麵對氣候風險、金融穩定風險以及地緣政治乾預下的“政策信譽”構建與管理。我們引入瞭“政策溢齣效應”的概念，分析某一主要經濟體的緊縮政策如何通過資本外流和匯率渠道影響全球流動性。 第二部分：科技革命與産業周期的新範式 未來的價值創造點將集中在由顛覆性技術驅動的産業變革中。本書耗費大量篇幅，係統梳理瞭當前正在重塑生産力和商業模式的幾大關鍵技術領域：通用人工智能（AGI）的商業化進程、量子計算的潛在顛覆、生物科技的突破性應用（如mRNA技術在非傳染病領域的拓展），以及能源轉型的路徑依賴。 本部分的核心在於區分“技術炒作周期”與“實際生産力提升”的臨界點。我們通過曆史案例對比（如互聯網泡沫與當前的AI熱潮），指導讀者識彆真正具備長期競爭優勢的行業領導者，而非僅僅是技術概念的追隨者。同時，探討瞭這些技術進步對傳統行業（如金融服務、製造業的自動化升級）産生的“創造性破壞”效應。 第三部分：地緣政治風險與全球供應鏈的再定位 地緣政治不再是宏觀分析中的“外部衝擊”，而是內生於經濟決策的核心變量。本部分聚焦於“去風險化”（De-risking）和“供應鏈韌性”的構建。 我們詳細分析瞭以中美關係為主軸的科技競爭對半導體、關鍵礦産資源（如稀土、鋰）以及高端製造的全球布局所産生的不可逆影響。通過地圖分析，讀者將瞭解“戰略關鍵走廊”的形成，以及各國如何利用貿易壁壘、齣口管製和投資審查作為新型經濟武器。對於跨國企業而言，本部分提供瞭基於“多元化（Diversification）”與“集中化（Concentration）”權衡的供應鏈風險評估模型。 第四部分：區域市場深度掃描——差異化投資機會 全球經濟的同步性正在降低，區域間的“增長差”（Growth Differentials）成為超額迴報的主要來源。本部分是本書的實踐核心，對幾個關鍵區域市場進行深度剖析： 1. 北美市場（美國與加拿大）： 側重分析其在能源獨立、技術創新集群（如矽榖、波士頓）的持續吸引力，以及財政赤字對長期利率的影響。 2. 歐洲市場（歐元區與英國）： 探討其在去工業化壓力、能源安全脆弱性，以及歐盟統一監管框架下特定垂直行業（如奢侈品、綠色技術）的投資潛力。 3. 亞洲市場（聚焦東亞與東南亞）： 詳述“中國+1”戰略對越南、印度尼西亞、印度等國的結構性資本導入，並評估瞭日本在公司治理改革後對全球資本的再吸引力。 4. 新興市場（拉美與中東）： 分析大宗商品周期（如綠色轉型對銅、鎳的需求）如何影響資源國，以及高利率對新興市場本幣計價資産的衝擊。 第五部分：構建麵嚮不確定性的長期戰略 最後的章節將理論與實踐相結閤，指導讀者如何將前述的宏觀洞察轉化為可操作的資産配置哲學。 本書強調“情景規劃”（Scenario Planning）而非精確預測。我們將介紹如何構建“高通脹持續情景”、“硬著陸情景”和“技術加速情景”，並為每種情景預設相應的對衝與增配策略，涵蓋股票、債券、大宗商品、不動産和另類投資。核心理念在於，投資組閤的健壯性（Robustness）遠勝於其在單一最佳情景下的錶現。 《全球宏觀經濟趨勢與區域市場動態深度解析》適閤渴望超越市場噪音、建立清晰認知模型的專業投資者、資産管理者、風險官，以及所有需要理解復雜全球互動對本國經濟影響的政策分析人士。閱讀本書，您將獲得的是一種看待世界運行方式的升級視角，而非一套即時生效的交易秘籍。
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《颱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《颱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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圖書目錄
【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製
1-6 證券投資的策略
1-7 證券投資的資訊係統與人工智慧
1-8 本書的結構
網路學習：證券投資分析資訊係統
網路學習：證券投資分析知識的線上百科全書
Chapter 02 證券投資的橫斷麵分析：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：收益摺現評價法（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 證券投資的縱斷麵分析：擇時
3-1 前言
3-2 技術麵的觀點：價量波動與股市
3-3 順勢係統經典方法：移動平均線
3-4 擺盪係統經典方法：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：無限製最佳化
7-3 Excel實作2：限製最佳化
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：演化計算求解無限製最佳化
8-4 Excel實作2：演化計算求解限製最佳化
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 基本麵選股係統：單因子排序法
9-1 前言
9-2 選股係統使用的選股因子
9-3 選股因子的排序正規化
9-4 選股因子效果的迴測：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 基本麵選股係統：間接法（知識發現）
10-1 前言
10-2 基本麵選股係統1：線性迴歸
10-3 基本麵選股係統2：邏輯迴歸
10-4 基本麵選股係統3：神經網路：迴歸
10-5 基本麵選股係統4：神經網路：分類
10-6 基本麵選股係統5：迴歸樹
10-7 基本麵選股係統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 基本麵選股係統：直接法（計算智慧）
11-1 前言
11-2 基本麵選股係統7：評分篩選法─模擬分析
11-3 基本麵選股係統8：評分篩選法─遺傳演算
11-4 基本麵選股係統9：評分排序法─模擬分析
11-5 基本麵選股係統10：評分排序法─遺傳演算
11-6 結語
網路學習：線上選股迴測係統
Chapter 12 技術麵擇時係統：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 技術麵擇時係統：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─多空雙嚮
13-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮─遺傳演算
13-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮（新版）
13-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮─遺傳演算（ 新版）
13-14 布林格帶法
13-15 結語
網路學習：線上技術分析迴測係統
Chapter 14 技術麵擇時係統：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─多空雙嚮
14-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮─遺傳演算
14-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮（新版）
14-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮─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製
1-6 證券投資的策略
1-7 證券投資的資訊係統與人工智慧
1-8 本書的結構
網路學習：證券投資分析資訊係統
網路學習：證券投資分析知識的線上百科全書
Chapter 02 證券投資的橫斷麵分析：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：收益摺現評價法（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 證券投資的縱斷麵分析：擇時
3-1 前言
3-2 技術麵的觀點：價量波動與股市
3-3 順勢係統經典方法：移動平均線
3-4 擺盪係統經典方法：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：無限製最佳化
7-3 Excel實作2：限製最佳化
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：演化計算求解無限製最佳化
8-4 Excel實作2：演化計算求解限製最佳化
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 基本麵選股係統：單因子排序法
9-1 前言
9-2 選股係統使用的選股因子
9-3 選股因子的排序正規化
9-4 選股因子效果的迴測：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 基本麵選股係統：間接法（知識發現）
10-1 前言
10-2 基本麵選股係統1：線性迴歸
10-3 基本麵選股係統2：邏輯迴歸
10-4 基本麵選股係統3：神經網路：迴歸
10-5 基本麵選股係統4：神經網路：分類
10-6 基本麵選股係統5：迴歸樹
10-7 基本麵選股係統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 基本麵選股係統：直接法（計算智慧）
11-1 前言
11-2 基本麵選股係統7：評分篩選法─模擬分析
11-3 基本麵選股係統8：評分篩選法─遺傳演算
11-4 基本麵選股係統9：評分排序法─模擬分析
11-5 基本麵選股係統10：評分排序法─遺傳演算
11-6 結語
網路學習：線上選股迴測係統
Chapter 12 技術麵擇時係統：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 技術麵擇時係統：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─多空雙嚮
13-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮─遺傳演算
13-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮（新版）
13-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮─遺傳演算（ 新版）
13-14 布林格帶法
13-15 結語
網路學習：線上技術分析迴測係統
Chapter 14 技術麵擇時係統：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─多空雙嚮
14-11 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮─遺傳演算
14-12 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮（新版）
14-13 評分門檻法：價量移動平均─移動波動─多空雙嚮─遺傳演算（ 新版）
14-14 布林格帶法
14-15 結語
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圖書試讀
用戶評價
评分
說實話，市麵上講AI和投資的書籍多如牛毛，但很多都停留在概念層麵，讓人讀完後感覺自己懂瞭很多名詞，卻不知道如何實際應用在挑選個股或建立投資組閤上。這本的切入點很務實，它似乎瞄準瞭那個「知行閤一」的痛點。颱灣的投資圈子很重視「看線圖」和「聽明牌」，但真正有紀律、有係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，它直接點齣瞭投資的終極追求——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製，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，它如何處理颱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，颱灣的投資人對於「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瞭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隻是股價和成交量，那就很有價值瞭。這不僅僅是為瞭個人的投資報酬率，更是為颱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，它代錶瞭一種知識的普及力量。
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颱灣金融市場打滾，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」，光靠基本麵或技術麵分析已經遠遠不夠瞭，畢竟大傢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，這錶示它不隻是空泛地談理論，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，這已經是跨齣成功的第一步瞭。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，轉化成一係列步驟清晰的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，學習的效率決定瞭你的競爭力。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瞭寶貴的時間成本。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齣結論的，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建議買進或賣齣某檔股票。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，即便模型偶爾齣錯，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，纔是建立長期量化投資信心的基石。
评分總體而言，這本書的定位非常精準，它抓住瞭「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，或許隻有一份歷史股價資料和幾個基本的財務報錶，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，最終產齣一個具備預測能力的簡單模型？這纔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」的潛在機製，那麼它就不隻是一本工具書，更像是一套係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。
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