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數位金融趨勢的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列免費下載的地點或者是各式教學
數位金融趨勢的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦盧希鵬寫的 結構洞：面對超連結複雜世界的簡單規則 和李金洪的 全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇都 可以從中找到所需的評價。
另外網站2022金融科技趨勢論壇「數位資產大未來」 1月19日重磅登場也說明：區塊鏈熱潮席捲全球，新冠疫情持續蔓延的情況下，全世界共同經歷一場趨勢的改革，自科技巨頭臉書發表其元宇宙概念迄今，經濟數位化，消費、醫療、金融支付生態全面 ...
這兩本書分別來自天下雜誌 和深智數位所出版 。
明新科技大學 管理研究所碩士班 魏文彬所指導 邱敏如的 數位金融發展與績效評估探討：以新北市Y銀行為例 （2021），提出數位金融趨勢關鍵因素是什麼，來自於數位銀行、創新行銷、消費者行為。
而第二篇論文中信金融管理學院 金融管理研究所 曾塍睿所指導 楊婷茹的 數位金融趨勢下銀行理專因應策略與轉型之研究 （2021），提出因為有 數位金融、銀行理專、理財機器人、財富管理的重點而找出了 數位金融趨勢的解答。
最後網站勤業眾信2022年金融服務產業趨勢展望 - Deloitte則補充：疫情促使許多金融業加速數位化的進程，而2022年迎來通膨衝擊、變種病毒的捲土重來、全球供應鏈面臨斷鏈危機，都將會是阻礙金融企業的復甦步調。
結構洞：面對超連結複雜世界的簡單規則
為了解決數位金融趨勢 的問題，作者盧希鵬 這樣論述：
看懂Web 3.0浪潮下 穿越結構洞 → 連結不同社群 → 取得社會資本優勢的底層邏輯 跳脫現有商業模式，掌握下一波網路新經濟的指數型成長 入選史丹佛大學「全球前 2% 頂尖科學家」的EMBA名師 結合社會學、經濟學、資訊科學、生物學、未來學 從亂而無序中，還原出7個面對超連結世界的簡單規則 帶領你和你的企業預見元宇宙、Web 3.0，未來次世代的市場和商機所在 當我們的工作、消費、學習、娛樂、生活⋯⋯在真實和虛擬間穿梭，交織成一個複雜的超連結網路，而在這個網路結構中的個體或社群，存在著許多該連結卻未連結的空洞，就是所謂的「結構洞」。誰能成功穿越結構
洞，連結多重網路；誰就可以取得兩個社群間資訊及交易的控制權，擴大自身社會資本的優勢。 我們可以把結構洞想像成一個市場，譬如房屋仲介藉由結構洞，將「賣屋者」與「買屋者」兩個社群連結起來，取得自身在中古屋市場中社會資本的優勢。我們也可以把結構洞當成一種商機，因為一個穿越多重網路的超級連結者，手中會掌握兩個以上社群的資訊及交易控制權。 可以說，結構洞就是千變萬化的網路時代下，恆常不變的底層邏輯。 這個世界的變化愈快、愈複雜，我們愈要學會把資源放在不變的本質上；所有的創新和努力，才能在變動中持續累積、進化。如同作者在書中的妙喻：
一顆雞蛋，受到外力打破，是個災難；一顆雞蛋，從裡頭打破，卻是生命的成長。 因為前者把雞蛋當物質，後者把雞蛋當作物種，物質與物種的差別在於，物種擁有思考力。本書藉由精彩的思考辯證，整理出7個簡單規則，包括： 規則1｜結構洞｜掌握網際網路運作的底層邏輯 規則2｜社會資本｜你的位置，決定了你的價值 規則3｜隨經濟原理｜時間與弱連結將重塑產業 規則4｜轉型定律｜物種才有思考和演化的能力 規則5｜組織生態系｜不是強者生存，而是適者生存 規則6｜去中心化｜讓每一個節點都有決定權 規則7｜新物種NO.1-5｜瞄準未來市場結構
的網路新經濟 書中也列出去中心化新物種1到5號，幫助你比別人早一步演繹並瞄準即將到來的未來市場。第一類是充滿了競爭者的已知未來，包括： 1號｜零工經濟｜一人服務多企業的新產業結構 2號｜個人化巨量經濟｜弱連結成為訂閱經濟的實力 3號｜物聯網科技｜馬上成真的實體化智慧生活 第二類則是屬於未知的未來，仍在不斷的失敗中繼續演化，充滿了機會與挑戰，包括： 4號｜元宇宙｜第二人生的沉浸體驗與邊玩邊賺 5號｜Web 3.0｜去中心化的數位金融資產 面對未來，唯一可以確定的就是充滿變動。求生存、拚轉型的
路上，與其去預測那些不確定性，更應該學習與不確定性共處。本書將打破你和你的企業從工業時代殘存的慣性舊觀念，啟發你 ●擴大思考維度，激發創新轉型的DNA ●形成生態組織，養成創新轉型的骨骼肌肉 ●連結去中心化，長出創新轉型的神經系統 最終找到你和你的企業在超連結世界中最具競爭優勢的位置。屆時，才能跳脫現有商業模式，掌握下一波網路新經濟的指數型成長。 重量推薦 許士軍｜管理學大師．逢甲大學人言講座教授 何英圻｜台灣電商教父．91APP董事長 葉福海｜全球最大半導體通路商．大聯大副董事長
數位金融趨勢進入發燒排行的影片
0:00 今天我們要來介紹如何用選擇權的價差策略
來達到長期穩定獲利的方法
1:28 為什麼要做價差
a.已知最大風險，不會因為黑天鵝而被抬出場
期貨有可能會因為跳空，而出現無法預期的虧損
甚至不用談到跳空，有的時候你可能只是去忙一下
回來一看卻發現，怎麼豬羊變色了
但是垂直價差策略在你一開始建立好的時候
就已經知道最大虧損最大獲利是多少
以及損益兩平點在什麼位置
你可以抱著價差安心上班，安心睡覺
但如果是做期貨，你可能就三不五時會想要打開來看現在指數在哪
b.比起期貨，選擇權價差更能增加你的勝率
撇開技術分析不談(因為要談的話其實對期貨對選擇權都是同樣的影響)
期貨在進場之後，上漲下跌機率其實就50%50%
但是價差可以透過履約價的調整，來增加你的勝率
舉例來說，指數17000
期貨多單進場之後，就是以此為分水嶺，上漲賺錢下跌賠錢
但選擇權價差可以選
例如我作16800-16900看多價差，我會有一百點空間
結算在16900之上我都是獲利的
也就是說即使指數是下跌，但我最後也是獲利的
當然這個不能下跌太多啦，下跌太多跌破我看多價差做的履約價的話也還是會受傷的
當然，有一好沒兩好
選擇權也不是萬能的
如果我們要選擇更高勝率的履約價，最大獲利就會降低
反之，如果我們想要最大獲利高一些，勝率也就會低一些
(例如現在指數在17000，我想做多，
選擇16900這個履約價去做看多價差，我會有比較好的獲利，但勝率低
選擇16800這個履約價去做看多價差，獲利會比較差，但勝率高)
不過我這邊想要跟大家分享一個觀念
你先求穩，再求多(先求有，再求好)
意思是如果你要做的話我會建議你先做勝率高的組合
雖然他最大獲利低，但你積少成多慢慢累積資金
後面慢慢增加你做的組數，整體獲利也會往上升
c.保證金比期貨低，可有效運用你的資金
小台的保證金要四萬多
但我們選擇權做價差，一組的保證金最低只要2500
因為他的保證金計算方式是用兩個不同的履約價之間的差去乘以50元
也就是說如果我今天做一組16850跟16900的價差
那我的保證金就要(16900-16850)*50=2500
不過通常我建議去做100點價差的組合，所以保證金要5000元
再高一點的150點價差或200點價差也可以，但相對來說保證金就會變貴
如果需要的保證金太高，小資族要去操作的話會比較難受一點
這樣對你後續部位的調整可能會比較沒有彈性空間
7:32 如何做價差
a.他其實就像是替賣方部位加一個保險
舉例來說，今天我認為指數不會跌破16900
那我就會在履約價16900的位置賣出賣權(不認為會下跌)
但畢竟沒有人能夠準確預測未來
如果接下來跌破16900，我會有很大的風險
所以我在16900之下的履約價加買一個賣權
例如我在16800這個履約價買進賣權
那麼當指數下跌的時候
這個16800買進賣權的部位會獲利，也就會幫我cover我原本的虧損
以上的舉例把它們組合起來，就會變成是一個看多價差
b.看多價差與看空價差的組法
那其實你要組看多價差或看空價差呀，用買權或賣權都是可行的
重點在於你做的履約價
今天如果你想做看多價差，只要你買低履約價賣高履約價
就會成為看多價差
反之，如果你買高履約價賣低履約價，就會變成看空價差
不過今天介紹的這套方法，你做價差的話
我會建議用賣權去組看多價差
用買權去組看空價差
原因是流動性的問題，我們要挑選成交量大的履約價去做
不然理論上買權還是賣權組其實是沒有差異
詳細的細節可以參考我之前寫的關於價差的文章或影片
在我的頻道裡面有一個關於選擇權策略，一系列的影片
其中有詳細介紹關於履約價對於價差策略流動性問題的部分
在這邊我們就不多贅述了
前面有提到，我會建議各位先求穩再求多
所以我會建議這種價差組合你要去做賺賠比低於1的
因為通常賺賠比低，也意味著他的勝率是比較高的
賺賠比就是最大獲利除以最大損失
通常我習慣做賺賠比0.1~0.3的組合
因為通常這樣的勝率其實蠻高的
而獲利嘛，雖然你可能會覺得一組5000元保證金只能賺幾百~一千多，感覺很少
但實際上我們把它換算成年報酬，你會發現這種東西的報酬率是高於其他投資工具的
c.要記得做複式單，或之後合併(保證金優化)
各位要記得，如果你要做這樣的策略
一開始要以複式單的形式進場
因為如果你是一個買方部位跟一個賣方部位分開下單的話
那個賣方部位會需要很多很多保證金
如果這樣的話就沒有我們一開始說的"有效運用你的資金"這個優勢
那如果你本來就是先做一口買方之後因情勢變化才多做一口賣方的話
我會建議你去把這兩口單合併成一組價差
保證金會從好幾萬變成只要幾千元，這樣能夠節省你的保證金
13:51 具體行動
以上大概介紹了一些你在做價差時需要注意的一些基本事項
那如果對於價差或者選擇權其他相關知識不瞭解的部分
可以參考我的YouTube頻道或者Blog文章
裡面有很多關於選擇權的知識補充
接下來要介紹的這個策略
是你大部分的情況下都可以使用的策略
而且做法並不難，你只需要懂均線，會看支撐壓力表
這樣其實就足夠了
指數走勢長期是多頭，在月選做看多價差
如果你要我去猜下一秒指數是漲是跌，我會跟你說我不知道
我猜中的機率大概跟丟硬幣差不多
可是如果時間拉長一點，我就可以提升我猜對的機率
為甚麼？因為股市有所謂的趨勢
當股市趨勢是處於多頭趨勢的時候，要我猜明天是漲還是跌，我會選擇猜漲
也許不是100%穩贏，但至少也是贏多輸少
反之，在空頭趨勢，要我去猜明天漲跌，那我會猜明天下跌
打開K線圖來看你就會發現，在多頭趨勢看到的是紅多綠少，對吧
因此，我們要跟著趨勢去做，因為這樣的話勝率是站在我們這邊的
除此之外，我們也可以發現股市的走勢長期來說是多頭趨勢
那我們的基本目標就出來了：
長期來看我們要做多頭價差
至於選擇權要做周選還是月選，我們要用月選來做多頭價差(周選存續時間太短)
利用均線作為基準，支撐壓力表作為輔助
所以打開K線圖，你會發現我們簡單用大家常看的5、10、20MA就能辨別趨勢
當現在是多頭排列時，股市為呈現多頭走勢
反之，變成空頭排列時，往往都是處於空頭走勢
所以我們在多頭走勢的情況之下
把我們多頭價差的履約價，建立在20MA的位置
也就完成了我們該做的事情
這邊可以看一下這三張圖
上面這張是多頭排列的樣子
下面這張是空頭排列的樣子
有的時候也有可能會出現糾結的狀況
像中間下面這張
但有時候也會遇到一個問題
就是指數可能離20MA太遠，這時候做的價差可能最大獲利太低
低到如果算上手續費跟稅，你可能還倒賠
那我們可以做一些修正
去看看當時的支撐壓力表的支撐在哪裡
並且以此作為基準去抓我們可以做的位置
下一張投影片我們來看一下支撐壓力表
支撐壓力表是一項很好用的工具，它可以幫助不會畫線抓支撐壓力的新手
找到現在市場上大家認定的支撐與壓力
解讀支撐壓力表，我們要站在賣方的角度去思考
因為賣方留倉會有壓力，但買方沒有
所以你看買權與賣權變化量最大的地方，搭配賣方角度思考
舉例來說
你看到買權是17650變化量最大，賣權17000變化量最大
搭配賣方角度思考
賣出買權在17650，表示市場上的大眾認為不會漲破17650
賣出賣權在17000，表示市場上的大眾認為不會跌破17000
那這樣我們的月選看多價差，就可以建立一個16900-17000的看多價差
這裡補充一下，雖然我們是去做月選看多價差
但支撐壓力表我們還是觀察該周的支撐壓力表，而不是該月的支撐壓力表
除非到第三個星期三
(當然，偶爾會有特別的例子，例如之前日誌影片中有提到
當兩大法人都在做買進賣權的時候，支撐壓力表的支撐其實就沒有支撐效果了https://www.youtube.com/watch?v=R2bwQXrZOPI)
偶爾會有回檔，在周選做看空價差
但股市也是有時晴有時雨
總是會有回檔下跌的時候
這時我們可以利用短均線5MA來作為判斷基準
如果指數跌破五日均線
那我們就可以在這個時候做空頭價差
履約價可以抓前面的高點作為參考基準
另外，由於我們是判斷回檔
所以不需要把這個空頭價差做在比較長期的月選
而是做在比較短期的周選
如此一來這個空頭價差就能替我們月選多頭價差沖銷方向上的風險
其實如果你對選擇權已經有接觸過的話
你應該會發現，這其實是一個變形的兀鷹
只是兀鷹策略會做在同個時間的契約裡面
又或者你也可以把它當作是時間價差或者對角價差
但上述兩者會有裸賣部位
但我們這個策略在周選與月選都是價差，風險是有保障的
26:02 總結
這裡我們就給明確定義
a.在均線多頭排列時，做這樣的策略
每個禮拜固定做一組看多價差，我推薦星期五做
而在做這樣策略期間，如果遇到空頭排列，看多價差要停損出場
(空頭排列:5MA,10MA,20MA)
如果均線糾結在一起，則暫停動作(10MA,5MA,20MA，or 20MA,5MA,10MA)
b.做月選多頭價差，位置做20MA
若獲利空間不大(指數位置離20MA太遠)，參考支撐壓力表的支撐
(to新手:如果要談技術分析的話，支撐通常會是前面的低點)
c.跌破5MA，在周選做看空價差，位置選在跌破五日均線前的高點
(這裡注意，不是做在5MA喔!是做在前面的高點)
補充:
a.新手的話我建議本金5萬來做這樣的策略
雖然說你其實不需要這麼多資金，但至少你一開始輸的話
比較不會有壓力
b.逆向的月選看空價差，周選看多價差這種做法並不建議
因為空頭走勢又急又兇
這樣做可能討不到甜頭，倒不如直接做買進賣權
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***重要申明:影片主要為分享我個人的想法，並非投資建議，請觀眾在操作前仍需三思。***
數位金融發展與績效評估探討：以新北市Y銀行為例
為了解決數位金融趨勢 的問題，作者邱敏如 這樣論述：
因為通訊科技及網路應用的快速發展，搭配著網路及行動化應用的進步，著實改變了金融業者及消費者的習慣及消費方式，亦造就了現在數位化在金融發展上的重要地位。有鑑於此，本研究藉由文獻分析與深度訪談兩種方式來相互應證研究論題與回饋，並以數位銀行理論、創新行銷理論及消費者行為理論做為研究探討的依據，討論出數位金融本是因應未來趨勢的主軸，更確認此項業務發展的重要及前瞻性。因此，本文將從金融業者、從業人員及消費者的角度位置來發想並檢視出數位金融發展與客戶分流的問題影響層面究竟有多大；並且，能夠讓業者永繼經營、從業人員各安其職且讓消費者安心信任，這才是真正創造數位環境的意義。研究發現為，在全世界的數位進步驅使
下，為趕上環境快速變動及消費者習性轉換等問題，金融服務業必須經由創新方式來做行銷，客群要利用分類並區隔銷售，如此才能創造出更有利於雙方的益處。研究建議為，對於金管會提出法令與執行面之平衡和共識之建議，對於銀行業者則建議政策在設立時之合適度與第一線人員的職能增進，對於從業人員的建議則是要提升自我的專業職能，而最後對於消費者的建議更是表達出了在需求的當下請切記合時合宜而且能夠合於規範，表展自身的尊嚴和修養。
全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇
為了解決數位金融趨勢 的問題，作者李金洪 這樣論述：
熟悉基礎，精通實戰。 接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家
耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 ～GNN 最強實戰參考書～ ●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 ●高級NLP模型訓練及微調、BE
RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy ●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 ●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 ●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer
數位金融趨勢下銀行理專因應策略與轉型之研究
為了解決數位金融趨勢 的問題，作者楊婷茹 這樣論述：
現今網路科技的發達、行動裝置的普遍，已大幅改變了金融交易的服務模式，科技應用技術己直接威脅到傳統金融機構實體通路的存在，消費者在歷經全球金融海嘯後，對金融機構理財專員信任度已大幅降低，而非屬金融業的科技公司崛起，專注於消費者需求，提供了更具效率的金融服務。然而數位金融在台灣的媒體廣泛報導與政府在推出金融科技白皮書後已發展的沸沸揚揚，金融業絕大多數人仍著眼於未來金融科技的創新能帶來整體金融經濟的利多與便利，一瞬間改變了消費者使用金融工具的習慣，亦帶給了金融業經營模式與整體就業環境巨大的衝擊。在數位服務持續發展的當今，能夠掌握客戶的需求，提供符合期望、適合的產品或服務，是銀行經營理財業務首要之務
。傳統的理財專員所提供的理財資訊服務均集中在高資產客戶的身上，而理財機器人則以相對較低的成本，提供具有品質的投資建議及管理服務，經營從中未被滿足之中間客群市場；然而，高資產客群的投資人，對於金融機構數位化的服務越來越重視，傳統的理財專員與理財機器人所提供的理財專業諮詢未必能讓該客群所滿足。現階段銀行理專正處於金融業轉型的過程中，是需要時間去適應學習與轉型的，理財專員該如何改變及強化自身的理財專業優勢，以維持競爭力，進而擴大到整體金融市場。本次研究針對銀行理專為主要探討對象，研究銀行理專在面對數位金融的環境趨勢下，以過往在財富管理服務視理專為關鍵人物，未來可能會出現變化，理專必須正視數位浪潮會改
變其自身工作模式，因此，在數位理財環境下對於理財專員是威脅亦或是機會，希望透過研究發現可以提供理專在轉型的過程中可以找到解決方法，進而提升理財客戶對於理財諮詢及理財品交易過程更為滿意，以達到銀行、理專、客戶三贏的結果，也希望研究成果可以供銀行業輔導理專時針對數位金融轉型方向作為因應策略的重要參考指標。