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以隨機森林模型、極限梯度提升模型及支持向量機模型進行台灣指數期貨的分析與比較

為了解決美國晶片法案懶人包的問題，作者張耀文 這樣論述：

影響期貨市場的因素有利多因素的影響，包含當沖稅率減半、海外資金回流、美中貿易惡化造成台美藍色供應鏈的興起、新冠肺炎疫情正面影響; 有利空因素的影響，包含台股屬淺碟市場、紅色供應鏈衰退、新冠肺炎疫情負面影響。當大多數投資者在期貨市場作投資決策時，大多採用準確率(ACC)這個指標用來預測「明天股票是否會漲」、採用精確率(PPV)這個指標用來預測「勝率」、採用召回率(TPR)這個指標用來預測「大盤是否會有大波動」以這三項指標作判斷工具，本研究想利用短分K模組、長分K模組、隨機森林模組、極限梯度提升模組、支持向量機模組共五種模組的實證研究結果，透過交叉驗證並將結果加以歸納整理，以便可以提供投資人在不

同情境下，可以根據自己的偏好與投資習慣去找到自己喜歡的機器學習模型並從混淆矩陣相關指標中找出適合自己的投資判斷指標，讓自己的投資績效表現變好。根據實證結果並加以歸納整理可以給投資人以下的建議，首先，當投資人要預測「明天股票是否會漲」-以ACC為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇15分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇60分K資料;其次，當投資人要預測「勝率」-以PPV為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇30分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇30分K資料;最後，當投資人要預測「大盤是否會有大波動」-以T

PR為指標，此時，當預測模型為RF模型，選擇10分K資料、當預測模型為XG模型，選擇10分K資料、當預測模型為SVM模型，選擇10分K資料。

金融科技發展與相關洗錢防制規範研究—以虛擬貨幣比特幣為中心

為了解決美國晶片法案懶人包的問題，作者范嘉珊 這樣論述：

隨著全球化時代來臨，跨國性及跨區域性之洗錢犯罪儼然成為新興之犯罪趨勢，且隨著科技日新月異之緣故，越來越多洗錢犯罪者利用金融科技技術進行洗錢犯罪行為，使得洗錢犯罪集團朝向高科技性、技術性之專門行業發展。其中，利用虛擬貨幣—比特幣進行洗錢之行為，便係目前新興之洗錢犯罪手法與模式。而所謂金融科技(FinTech)，係指金融Finance與科技Technology之綜合體，在過去由傳統金融業獨佔之相關金融服務業務，隨著2008年金融海嘯襲捲全球後，金融科技之崛起便帶動了許多知識分子投身金融科技創新產業，舉例言之，於網際網路中所發展出之虛擬貨幣—比特幣，便係金融科技創新之世代裡最為重要之一部分。然而，

雖然虛擬貨幣—比特幣越來越受社會大眾歡迎，惟目前多數國家仍然沒有訂立一套虛擬貨幣—比特幣之相關法律規範，使得虛擬貨幣—比特幣自始自終皆處於法律空白地帶，若發生相關之違法案件，檢調單位將難以追尋其交易犯罪者，致使洗錢等違法犯罪集團得以將不法利益移轉至正當合法資產上。因此，在虛擬貨幣—比特幣之衝擊下，是否將其納入我國洗錢防制管制架構，或是另行設立專法，甚至係是否禁止其交易之管制，便係我國政府當前所應思考之問題。對此，本篇論文站在肯定金融科技創新發展之角度下，以虛擬貨幣—比特幣為研究中心，蒐集、整理相關文獻資料，逐步探究於我國現行洗錢防制法制下其所可能產生之洗錢犯罪問題及其相對應之解決之道。