【網路熱賣產品】第一次用Windows 10就上手威力加強版：快速安裝x雲端應用x系統調校（1607年度更新版）~暢銷書籍
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快速精通最先進的Windows 10
本書係針對Windows 10最新功能與使用者需求撰寫。從最基本的安裝與升級開始，帶領您逐步認識Windows 10的功能特點，除了可以幫助您活用這套最先進的作業系統之外，還能學到最新穎最方便的雲端應用方式。
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商品訊息簡述:
作者： 孫維康
新功能介紹- 出版社：碁峰
新功能介紹 - 出版日期：2017/01/04
- 語言：繁體中文
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下面附上一則新聞讓大家了解時事
投資新顯學／3因子選ETF 2周超額報酬逾1% | 權證期貨 | 股市 | 聯合新聞網
分享 facebook 量化投資策略這幾年風起雲湧的取代了傳統的邏輯式選股，何謂邏輯式選股？例如，由上而下選股法，在景氣多頭時挑選領導產業，再從領導產業當中挑選出相對強勢的個股。或是由下而上，相對由上而下，反而先鎖定表現強勢的股票，再確認產業情況與總體經濟環境。這兩種方法在邏輯上都有很好的推演過程，從選股面來說，也都合乎道理。但無法解釋的是，為何大家做同樣合乎邏輯的事，應該選出差異性不大的股票，結果卻不流行精選是這樣？連績效都有很大的差異。甚至，多數基金操作的績效連市場都擊敗不了。上周四（23日）到昨（30）日，一周來看，FACTOR ETF BIG與加權指數相較的超額報酬為+0.09%，與台灣50指數相較的超額報酬為+0.1%；FACTOR ETF SMALL與櫃買指數相較的超額報酬為+0.16%，與富櫃50指數相較的超額報酬為+0.63%。從我們開始統計因子ETF到昨日為止，FACTOR ETF BIG與加權指數相較的超額報酬為+1.09%，與台灣50指數相較的超額報酬為+2.12%；FACTOR ETF SMALL與櫃買指數相較的超額報酬為+1.06%，與富櫃50指數相較的超額報酬為+4.25%。. } }); } 透過市值、PBR、PER選股挑出的FACTOR ETF BIG，包括：友達、台新金、和碩、可成、中壽、寶成暢銷產品好康平台、南亞科、永豐金、亞泥、遠東新。FACTOR ETF SMALL包括：金居、胡連、長科、中光電、欣銓、恒耀、信昌電、昂寶、聖暉、智冠。量化投資策略中所選擇的因子，需要滿足幾個條件：一、能夠量化進行研究，且在不同市場和樣本中有區分度；二、特惠活動省錢達人有相同因子的股票其價格變化的路徑相似；三、搶先看網購人氣產品能反映經濟環境的變化；四、在時間維度上的表現有其一致性。因子選股模型的運用，在歐美等成熟市場已被廣泛運用，當然，當應用廣泛後，是否會開始產生內生性的影響，而導致超額報酬消失，未來也必須持續觀察。後續將繼續提出更多新的因子選股的模型，持續地找出能夠持續打敗市場投資組合。邏輯式選股的缺點，在因子選股模型當中獲得修正，因為股票雀屏中選的理由，完全是由因子的數據結果來篩選。進場與換股的時間點固定，少掉了經理人的主觀和經驗，也沒有進出場的擇時問題。從歷史數據所獲得的評估結果，實際應用到未來的操作，不會產生無法接收的歧異，這也是造成因子選股模型廣泛受到歡迎的重要原因。
勞部研究 餐飲業癌症發生率偏高
（中央社記者余曉涵台北6日電）勞動部最新分析餐飲業勞工勞保資料、癌症登記檔等，比較餐飲業勞工跟一般人口的癌症發生率和死亡率，初發現餐飲業的全癌症發生率、全死因發生率、全癌症死因發生率顯著較高。
台灣有美食王國之稱，根據經濟部統計處資料，餐飲業廠商約有12萬3462家，從業人員約32萬1103人，勞動部最新研究「餐飲業勞工職業病之本土流行病學調查研究」顯示，餐飲業勞工的罹癌率比一般勞工還要高。
研究報告中表示，根據2005年至2015年勞動部統計，勞工保險現金給付職業病總計6968件（包括傷病給付、失能給付、死亡給付），其中住宿及餐飲業位居19類大行業別中第6位（申請職業病給付共計374件），而手臂肩頸疾病與職業性下背痛佔總件數的88.24%。
研究中也分析餐飲業勞工勞保資料、癌症登記檔、死因檔、全民健保等資料庫，比較餐飲業勞工相較於一般人口的癌症發生率和死亡率情形，初步結果發現餐飲業工作者的全癌症發生率、全死因發生率、全癌症死因發生率皆顯著較高。
研究報告表示，在全癌症標準化發生率中，餐飲業男性工作者的全癌症、口腔咽喉癌、直腸癌、肺癌、膀胱癌的標準化發生率顯著較一般男性人口高；餐飲業女性工作者的全癌症、口腔咽喉癌、子宮頸癌及子宮內膜癌的標準化發生率顯著較一般女性人口高。
如果細分餐飲業狀況，研究報告指出，除了酒精飲料店與其他餐飲業之外，從事餐館業、非酒精飲料店業與餐食攤販業的細行業別的男性勞工，相較於全國20-64歲的男性全人口，具有統計學上顯著較高的癌症死亡風險。
而從事任一細行業別的女性勞工，相較於全國20-64歲的女性全人口，都有較高的癌症死亡風險。
不過研究報告中指出，由於研究使用的資料來源為勞動部勞工保險局獲得餐飲業的勞工資料與非餐飲業勞工資料，受限於干擾因子的收集與校正，例如勞工是否有抽菸的習慣、勞工住處是否位於高汽機車廢氣排放量高的地區等等，因此在分析過程中有無法控制的變因。（編輯：陳怡璇）1071006
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