相信大家都有聽過股票但是選擇權比較鮮少人會特別注意到亦或是想深刻的了解的 其實，台灣人對於金融市場是非常熱衷的，這次Raymod身為一名股權衍生性金融商品交易員來告訴我們 身為一名交易員他對於選擇權中有什麼該注意的，以及選擇權中交易的細節都在這場小聚都仔細地分享給我們！ 對Python＋金融有興趣的朋友可以來到Raymond的部落格走走喔 雷蒙的Python投資筆記版主(https://raymond-investment.com/) 衍生性金融商品介紹 由標的資產延伸(衍生)出來，並可以利用金錢衡量的商品 股票、期貨、利率、外匯、原物料等 高槓桿 → 高風險 什麼是選擇權 定義：有權利於某時間用某價格買進或賣出標的資產 用途：投機或避險 相關參數：買賣權，波動率、標的資產價格、履約價、到期時間、利率 Raymond也舉了1月的總統大選當例子， 總統大選前應該就要先避險 ，也是因爲新的執政黨剛上任會影響金融市場。 要會假想整體局勢，會比較像賭博概念！…
完整架完95個模組，尿都變紅色的。 哈囉大家～新年快樂🎉🎉 在被期末考荼毒的同時我又來寫寫工具文了！ 每次寫文章都會先列出架構，但還是會花費我蠻多時間，大約1至1.5小時，眼看期末要讀不完了我還在這裡寫案例 ㄏㄏ。 這次主題是《用 Chatbot 打造超有趣線上 RPG ：把同事變成 NPC ！》 最初分享《老闆惹怒工程師可以激起多大的社群效應：Chatbot 新手基礎操作案例》時，雖然自己分享了失敗的案例，但是出於分享的心情還是感到很興奮。 後來又發佈了《【教學】老闆惹怒工程師可以激起多大的社群效應： Chatbot 新手基礎操作案例》，因為我發現前一篇在操作面實在描述太少，原本是抱著「如果有新手想操作類似案例，操作面可以去看 BotBonnie 的教學」的心情，但是如果這樣依步驟拆解，讓人看案例的同時或是閱讀後可以上手，好像也是深層分享的一種方式。 教學版本的老闆惹怒工程師我還沒有上傳到Medium跟Blink，過幾天考完試再發佈。…
為了準備 Bootcamp 畢業前的 Final Project — 製作類似訂餐平台 — 開始接觸和學習 Google Map API，上一篇筆記是從零開始學習，並在 Vue.js 中嘗試使用，透過 Maps JavaScript API 服務實作地圖、地標、訊息視窗功能 — 最終將不同行政區的數間假餐廳展示在地圖上，提升使用者體驗 — 本篇將筆記使用 Maps…
最近在準備 Bootcamp 畢業前的 Final Project，由於專案和訂餐平台有關，想說若使用者能透過地圖快速瀏覽營運中的餐廳，或能在訂單上看到地圖顯示領餐地點，可以增加使用者的體驗。由於之前還沒有碰過 Google Map API，更不用說在 Vue.js 當中使用，想說趁專案開始前，能嘗試自學一下，也看一下實作的可行性與成果。以下將筆記「從零接觸 Google Map API，在 Vue.js 中實作地圖、地標、地標訊息視窗」 (more…)
一個專案或是APP的完成，並不是一瞬間就完成的，都需要花費許多時間與心力，然而，Nic說過這個APP從發想idea，到中間設計、規劃的過程，再到最後產品的上線，花了他大約2個月的時間，聽到這裡我想大家心裡一定有個疑惑，才這麼短的時間就做出來的東西，真的是可以使用的？現在就快來看看Nic怎麼說吧！ ✏️靈感來自於對生活的觀察，Nic就是這樣開啟了他的「Beyi北宜」Side Project。 【在成功之前先定義失敗】 有些事不做一定不會成功，做了你才知道自己的能耐在哪。Nic「Beyi北宜」APP上線之前，也有許多Side Project的經驗，如：「iGai愛改」、「DD3訂訂餐」，雖然不盡然都如他預期的好，卻也從中累積許多經驗以及為後續成功開發的APP蒐集可能所需的資料。 這些網站或APP到底為什麼沒辦法繼續在市場中生存下去呢？其中的原因有很多，其中最主要還是因為「使用者的消費習慣」難以更改，每個消費者都有不同的消費習慣或使用物品的方式，一旦他們覺得這個產品不如預期或是麻煩，且市場上有其他競品更加方便、吸引人，就會造成大眾的黏著度下降。 ✏️使用者很難更改習慣，除非你的方案比現有的好十倍 【失敗的經驗都是後來成功的助力】 要讓一個產品失敗的方式很容易，Nic列出了4點： 只專注在很潮的技術 想解決還沒出現或還很遙遠的場景 解決的不是痛點 自己都不一定想用 你以為這些失敗的產品就這樣沒有了用處嗎？！正因為這些經驗，Nic不知不覺中在Github上養了很多code，也從中試著切換自己的身分，不以開發者而是以使用者的角度思考問題，才有了「Beyi北宜」的出現，現在就跟著Nic的腳步，了解這個APP的開發過程吧！ 【Beyi北宜的誕生過程】 …
前言 : 以下內容皆使用Weka 3.8.2去做演算法的分析，並且文章會根據分群分析、分類分析，按照這個排序分成兩大部分做探討。 兩個部分皆採用兩種不同類型的Datasets ，「現有Dataset」與「創意Dataset」；此外，每一個Dataset都會用兩種屬於該分群分析或分類分析的演算法。 分群分析會使用的演算法為① K-Means(K-平均法)與② Expectation Maximization, EM(期望最大化法)；分類分析會使用的演算法為① Decision Tree(決策樹)與② REPTree(快速決策樹)。 (more…)
此文章的內容是有關Messenger Bot開發設定及規範，而本篇文章的專案是使用Botman＋Laravel去製作Messenger Bot，如果想要了解製作流程的話，可以去參考另一篇文章Laravel + Botman 製作Messenger聊天機器人。這篇文章適合想嘗試製作Messenger Bot的朋友，本篇文章主要分為兩個重點： 建立Facebook Page(粉絲專頁) 建立Facebook App(應用程式) (more…)