廣和中醫減重 中醫減肥 你該了解數十年有效經驗的中醫診所經驗技術~
中醫減肥需要強調身體體質，只要能識別出個人肥胖的因素，然後根據個人的體質和症狀，施以正確的為個人配製的科學中藥，減肥成功可被期待，已經有很多成功案例。這也是我們在中醫減重減肥領域有信心的原因。
廣和中醫診所使用溫和的中藥使您成功減肥而無西藥減重的副作用，也可減少病人自行使用來路不明的減肥藥所產生的副作用，不僅可以成功減重，配合飲食衛教得宜，就可以不復肥。
廣和中醫多年成功經驗，為您提供安全，有效的減肥專科門診。
中藥減重和西藥減重差異性：
目前普遍流行的是藥物減肥法，藥物減肥法分為中藥減肥法和西藥減肥法。有些人也會選擇抽脂等醫美方式。
但是在我們全套的中藥減肥計劃中，除中藥外，還有埋線幫助局部減肥的方法。
西藥減肥，除了雞尾酒療法外，早年流行的諾美婷也是許多人用西藥減肥的藥物。
但是近期大多數人都開始轉向尋求傳統中藥不傷身的方式來減肥，同時可應用針灸，穴位埋入等改善局部肥胖。
許多人不願嘗試中醫減重最大原因：
減肥的最大恐懼是飢餓。廣和中醫客製化的科學中藥。根據個人需要減少食慾，但是又不傷身，讓您不用忍受飢餓感
讓您不用為了減重，而放棄該攝取的營養。
廣和中醫還使用針灸和穴位埋線刺激穴位，促進血液循環和減肥。
許多人來看診的人，都相當讚許我們的埋線技術，口碑極好！
這類新型線埋法的效果可以維持約10-14天 但不適用於身體虛弱，皮膚有傷口，懷孕、蟹足腫病人，必須要由醫師評估情況才可。
如果您一直想要減肥，已經常試過各類坊間的西藥還是成藥，造成食慾不振或是食慾低下，甚至出現厭食的狀況，營養不良的情形
請立即尋求廣和中醫的協助，我們為您訂做客製化的減重計畫，幫助您擺脫肥胖的人生！
廣和中醫診所位置：
廣和中醫深獲在地居民的一致推薦，也有民眾跨縣市前來求診
醫師叮嚀:病狀和體質因人而異，須找有經驗的中醫師才能對症下藥都能看到滿意的減重效果。
廣和中醫數十年的調理經驗，值得你的信賴。
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近年來深度學習在CV、NLP等非結構化領域展現出超強的統治力，突破最高水平的算法層出不窮。深度學習在結構化和非結構化領域表現出來的巨大反差已成為熱門話題，自從以XGBoost、LightGBM為代表的高性能集成樹模型訓練框架的問世，深度學習在結構化領域就一直沒有超越配角的地位。到目前為止，Kaggle結構化數據競賽中，傳統機器學習算法依然是最主要的贏家。 神經網絡強大的表示學習能力真的在結構化數據上無法展現威力嗎?近日由國內的數據科學平臺領導廠商——九章雲極發布的開源項目DeepTables正在打破這個局面。DeepTables(簡稱DT)經過大量的測試驗證，在使用相同數據訓練模型的條件下，DT在70%以上的測試數據集上超越XGBoost和LightGBM，DT團隊後續會發布詳細的測試報告。在3月31日剛剛結束的Kaggle競賽Categorical Feature Encoding Challenge II 中DT團隊獲得了第1名的成績，其中DT的一個單模型得到第3名，這在Kaggle比賽動則用數十數百個模型Ensemble的標準動作下，單模型取得如此突出的成績實屬不易。 ... Public Leaderboard ... Private Leaderboard 本屆比賽來自全球的參賽隊伍超過1100支，其中不乏Bojan Tunguz, Sergey Yurgenson, KazAnova 這些Kaggle頂級大神的身影，Google的Auto Tables也參加了本場比賽但排名在300以外，所以雖然是Playground類競賽，但這個冠軍的含金量依然不低，DeepTables正在為深度學習正名。 實際近年來深度學習在結構化的一些細分領域裡已經開始嶄露頭角，在CTR預測和推薦系統方面，神經網絡算法利用其在高維稀疏特徵上先進的表示學習能力逐步超越了傳統機器學習算法。 從2015年Google公司的Wide&Deep網絡開始，到Deep&Cross、PNN、DeepFM、xDeepFM這些模型不斷刷新在公開數據集上的紀錄。研究人員也在不斷嘗試將CV、NLP上的技術引入到結構化領域。 2019年北京大學的研究團隊提出的AutoInt網絡應用了大名鼎鼎的BERT中Multi-head Attention 思想，有效的提升了結構化數據自動特徵生成和提取的效率，並且一定程度上解決了深度學習缺乏解釋性的問題。 華為諾亞實驗室提出的FGCNN在利用卷積神經網絡的同時創新性的提出Recombination Layer將局部特徵組合進一步重組，有效的避免了CNN過於關注局部特徵交互的短板，FGCNN在華為AppStore的推薦系統中大幅提升原有算法的表現。 以上成果確實足以讓業界重拾深度學習在結構化數據上的信心，但目前這些成果主要在少數的網際網路巨頭企業中發揮價值，對於大多數企業和數據科學家來說只是看上去很美，想要應用到實際的建模工作中面臨著不小的代價。 1)這些模型大多落在論文層面，部分論文雖然提供了用於驗證模型的源碼，但想把這些源碼應用到實際業務上，代碼改造的工作量和難度都不小。 2)結構化和非結構化數據之間最明顯的區別是在結構化領域每一個數據集的語義空間和數值的物理含義都有所不同，同一個模型在不同數據集上的表現有時天差地別，常常需要同時評估各種不同模型才能找到最優方案，這也進一步放大了第1點中提到的工程代價。 3)上面提到的大部分模型重點解決的是高維稀疏的類別型特徵的學習能力，對於連續型的數值特徵關注有限，這個部分恰恰是GBM模型的殺手鐧，因此遇到以連續型特徵為主的數據集這些模型往往不盡人意。 九章雲極的研發團隊基於以上痛點，加上長期服務於金融行業所積累的經驗開發並且開源了DeepTables深度學習工具包，目前後端計算框架支持Tensorflow2.0以上版本。 ... DT極其易用，僅5行代碼即可完成任意一個數據集的建模工作，數據不做任何的預處理和加工也可以完成建模，不管是專家型的數據科學家還是沒有建模能力的業務分析人員，DT都能夠提供開箱即用的卓越性能，這是高度依賴手工特徵工程的傳統機器學習算法難以實現的。 另外，DT有著非常開放的架構設計，DT把近年來最優秀的研究成果中的關鍵網絡架構抽取出一組神經網絡構件(nets)，這些構件可以任意組合出一個新的網絡架構，可以非常簡便的在不同數據集上探索最優的網絡組合。 同時，DT支持插件式的擴展方式，用戶可以按DT的接口開發自己的構件和內置的構件融合在一起構成一個新的模型。之前需要幾周甚至上月的時間完成的工作，在DT的助力下幾個小時甚至幾分鐘就可以完成。 DT項目地址 DT官方文檔 DT目前還處於相對早期的階段，剛剛發布了0.1.9。DT下一個計劃是開放神經架構搜索(NAS)引擎，用AI算法實現在不同的數據集上自動搜索最佳的網絡架構，實現真正智能的AutoDL。 九章雲極一直以來秉持擁抱開源的態度，旗下的分布式機器學習平臺APS，其開放的技術架構和開源生態完美融合，受到廣大企業客戶的青睞。九章雲極受益於開源社區，同時也在持續大力回饋於開源社區。 最後插播一個廣告 (*￣︶￣) DT團隊目前人才緊缺，歡迎有志於AutoML、AutoDL領域的各類人才加盟，為DT團隊注入洪荒之力。有興趣的同學可以直接向DT團隊負責人(yangjian@zetyun.com)投遞簡歷。廣闊天地，大有可為!
內容簡介
一周型選擇權存續期間短，權利金相對便宜，
不但能以小博大，更能與月型選擇權建構成時間組合策略，
達到相互避險或提高交易獲勝機率的目的！
2012年11月，台灣期交所推出一周型台股指數選擇權。本書針對一周型選擇權交易策略做有系統的討論，並根據各種不同的市況，從實戰交易中整理出36個案例，希望能達到拋磚引玉的效果，讓讀者從案例中融合出最適合自己的交易模式。
這是一本寫給一般交易者的書，所以擺脫大部份艱深難懂的選擇權理論，改用較淺顯易懂的理論，並配合傳統技術分析方法，來制定交易策略、調整執行部位。
大多數人進入市場前，都沒有擬定交易計劃。有些人憑著自己慣用的指標進行交易，甚至有人只看著價位跳動，就憑著感覺進場交易。雖然交易沒有一定的準則，能獲利的就是好方法，但面對選擇權這種需要專業知識、高槓桿的商品，在交易前擬定妥善的交易計劃，絕對是提高獲勝機率的不二法門！
作者介紹
林冠志(James Lin)
統一期貨台南分公司營業部副理
證照：
期貨分析交易人員
證券商高級營業員
證券投信投顧業務員
信託業務員
理財規劃人員
著作:
《與選擇權有約》
james4468@hotmail.com
陳琪龍（Max Chen）
中央大學數學學士
華盛頓大學經濟學博士
紐約工商協進會經濟學家
紐約市立大學皇后學院經濟學系兼任助理教授
寶來金融集團專業顧問
銘傳大學財金系專任助理教授。
maxclchen@gmail.com
專長景氣循環預測、國際資產配置、風險管理、匯率避險、量化交易、統計套利、財務工程、避險基金。曾協助開發領先經濟指標景氣預測模型、專業法人股票因子和風險控制模型、指數追踪增強策略、國際資產配置和匯率避險策略。目前專注於高頻交易策略、全球全自動貨幣和商品期貨交易策略、和避險基金投資管理。
目錄
第一篇：一周型選擇權概述
第1章：一周到期選擇權的由來
第2章：合約規格與掛牌原則
第3章：交易上的功能與困難度
第二篇：選擇權的風險值與各項指標的判讀與應用
第4章：選擇權的風險值
第5章：VIX指標
第6章：隱含波動率
第7章：歷史波動率
第8章：選擇權的理論性勝算
第9章：買權隱含波動率與賣權隱含波動率
第10章：賣權／買權的未平倉量與成交量比值
第11章：選擇權動能指標(OP Power)
第三篇：一周型選擇權實戰交易全攻略
第12章：選擇權交易策略概論
第13章：選擇權36計——導讀
第14章：選擇權36計——基本策略篇
第1計：買進買權
第2計：買進賣權
第3計：賣出買權
第4計：賣出賣權
第15章：選擇權36計——垂直價差篇
第5計：買權看多價差
第6計：買權看空價差
第7計：賣權看多價差
第8計：賣權看空價差
第16章：選擇權36計——複式組合篇
第9計：買進跨式
第10計：賣出跨式
第11計：買進勒式
第12計：賣出勒式
第13計：買進蝶式／鐵蝴蝶
第14計：賣出蝶式／鐵蝴蝶
第15計：買進兀鷹／鐵兀鷹
第16計：賣出兀鷹／鐵兀鷹
第17計：逆轉交易
第18計：轉換交易
第17章：選擇權36計——比例價差篇
第19計：買權等比例價差
第20計：買權逆比例價差
第21計：買權不等比例價差
第22計：賣權等比例價差
第23計：賣權逆比例價差
第24計：賣權不等比例價差
第18章：選擇權36計——多頭的時間組合篇
第25計：買進買權時間組合
第26計：買進買權逆比例時間組合
第27計：賣出賣權時間組合
第28計：賣出賣權等比例時間組合
第19章：選擇權36計——空頭的時間組合篇
第29計：買進賣權時間組合
第30計：買進賣權逆比例時間組合
第31計：賣出買權時間組合
第32計：賣出買權等比例時間組合
第20章：選擇權36計——盤整與突破的時間組合篇
第33計：買進鐵蝴蝶時間組合
第34計：賣出鐵蝴蝶等比例時間組合
第35計：買進鐵兀鷹時間組合
第36計：賣出鐵兀鷹等比例時間組合
後記
第四篇：操作上的建議
第21章：交易計劃篇
第22章：資金控管篇
第23章：心態調整篇
附錄A：選擇權定價模式——Black- Scholes Model
附錄B：選擇權之風險測度(Greeks)介紹
附錄C：計算選擇權希臘字母的Matlab程式碼
序
由於長時間擔任期貨營業員，透過工作上的觀察及與客戶的互動，發現大多數客戶不論是交易期貨或是選擇權，在進入市場執行交易之前，都沒有擬定交易計劃.。有一些人是憑著自己慣用的指標進行交易，甚至有些人只看著價位的跳動，憑著自己的感覺就進場交易，雖然說交易沒有一定的準則，可以獲利的交易方法就是好方法，但是面對選擇權這種需要專業知識與高槓桿的商品，在交易之前擬定妥善的交易計劃卻是提高獲勝機率的不二法門。
2012年11月，台灣期交所推出一周型台股指數選擇權之後，因為這種商品的存續期間短，權利金相對便宜，所以不但具有以小博大的功能，同時也可以與月型選擇權建構成時間組合策略，達到相互避險或提高交易獲勝機率的目的，因此我就開始構思要寫一本專門討論一周型選擇權實戰交易的書，透過實戰的案例將選擇權的交易策略作有系統的討論。經過將近八個月的時間，針對各種不同的市況從自己與客戶的實戰交易中整理出36個案例，雖然其中有些交易案例是虧損的，但是讀者仍然可以透過虧損的案例檢視整個交易，從行情的研判、建立部位的型態與風險處理的過程中探討失敗的原因，並引以為鑑，將來從事交易的時候不要重蹈覆轍；另外，獲利的交易策略也不一定是最適合當時市況的最佳策略，況且別人成功的交易策略也不一定適用於其他人。本書希望可以達到拋磚引玉的效果，讓讀者從失敗與成功的案例中融合出最適合自己的交易模式。
這是一本寫給一般交易者的書，所以擺脫大部份艱深難懂的選擇權理論，改用較淺顯的理論並配合大多數投資人都有涉略的傳統技術分析方法，來制定交易策略以及執行部位的調整。同時為了讓讀者對於選擇權有更深一層的認識，在有必要的情況下，每篇章節之後會附上【小常識】的補充說明來強化該文章的內容。
最後要感謝本書的共同作者陳琪龍先生，他在數學方面的專業讓本書更具有可看性。同時也要感謝統一期貨提供技術分析的資料與圖檔。
詳細資料
- ISBN：9789866320675
- 叢書系列：
- 規格：平裝 / 288頁 / 15 x 21 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
- 出版地：台灣
- 本書分類：> >
內容連載
近幾年由於全球政治經濟的變化加快，且影響經濟發展的重大金融或政治突發事件頻傳，導致金融市場 的高度不確定性，增加了交易的風險，投資人為了規避市場的不確定性風險，因此除了持有部位的時間變短之外，連帶的也增加了即時避險與對交易短天期衍生性金 融商品的需求。為了順應市場交易型態的改變，全球各主要期貨交易所開始加掛短天期的選擇權契約。其中2011年全球交易量最大的10個股價指數選擇權當中 已有4個加掛短天期契約。台指選擇權上市10多年以來，因為台灣投資人對於選擇權的交易熱度始終不減，而交易的成熟度也與日俱增，所以成交量也一直維持在 高檔。2011年的台指選擇權交易量在全球的股價指數選擇權中排名第五。台灣期交所為了順應目前全球金融市場的趨勢以及投資人的交易特性，也在2012年 11月推出一周到期型的股價指數選擇權契約(一周TXO)。
由於一周到期型選擇權的存續期間較短，因此權利金的價格相對便宜，使得槓桿係 數變大，這種現象，越價外越明顯，有時候會達到期貨指數的40~60倍，甚至更大。因此，買方雖然因為契約的存續期間短而有時間值快速流逝的風險，但因為 槓桿係數變大，相對獲取超額利潤的機會也增加，所以，在風險有限的誘因之下，許多投資人會在合約到期之前，以玩樂透的方式大量的買進選擇權(不論Call 或是Put)來代替期貨；同時，因為接近到期日，賣方在比較容易掌握行情變化的情況下，也勇於進場交易，造成選擇權成交量大幅的增加。因此，台灣期交所推 出的短期一周到期型選擇權契約將有助於增加選擇權的短線客戶，並且再擴大選擇權市場的成交量。
第12章：選擇權交易策略概論
選擇權的基本交易策略有：買進買權，買進賣權，賣出賣權及賣出買權等四種，透過這四種基本策略與不同的口數，就像是萬花筒般有各種不同形狀的花樣，可以組合成許多不同的選擇權交易策略。但基本上，任何的策略跟『時間價值』與『標的物漲跌方向』都脫不了關係。
文章來源取自於：
壹讀 https://read01.com/2KDLyMR.html
博客來 https://www.books.com.tw/exep/assp.php/888words/products/0010637849
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