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強化學習應用於外匯交易之回顧與展望

為了解決hybrid learning中文的問題，作者劉玉仁 這樣論述：

外匯市場擁有金融市場中最大的交易量，外匯與各類金融商品時間序列訊息特性相同，其都有著自身的趨勢、週期和不規則性。本研究主要試圖了解有哪些強化學習模型應用於外匯交易以及這些模型的效益或優勢；此外，亦試圖了解強化學習在未來外匯交易中應用的研究方向和潛力。對2001年起至2021年之間有關聯的期刊文章與學位論文做整理、篩選與過濾，在這些文獻綜述中，將41篇研究文本進一步整理加以聚類統計。所有研究的文本都有其自訂的基本假設，這些條件因子幾乎都是不同的，加上外匯交易品項較多、價格時段數據集應用也不盡相同，直接比較文本的結果和算法系統是不現實的。 針對本研究動機的回應整理出結論，所有文本中，有28

.1% 的研究應用了傳統強化學習的算法、有71.9%的研究應用了深度強化學習算法。強化學習應用在外匯交易的研究方向，圍繞在深度Q網絡(DQN)、進階的雙深度Q網絡(DDQN)，以及加入基線的策略梯度(PG)、近端策略優化算法(PPO)、演員-評論家(A2C)等算法和創新的進階策略。算法是針對解決高估問題、減低TD error與加快算法收斂等問題的研究；商業應用則針對高頻交易與量化交易研發具有較大的潛力。算法的交易應用是金融公司極重要的實用技術，特別是與營業收益相關的指標策略或算法模型是不會對外公開的，受限於此，針對本研究主題只能以學界的公開資料，無法將業界的應用同時作探討。回顧本研究中所有文獻

的算法技術成果，外匯交易的實務應用領域存在令人難以置信的機會，而且看起來方興未艾。

高雄氣爆事件對鄰近房價的影響—以差異中之差異法與分量迴歸模型之分析

為了解決hybrid learning中文的問題，作者許瑞盛 這樣論述：

　　2014年7月31日深夜，高雄市前鎮區及苓雅區因地下石化管線發生易燃氣體外洩未能及時處理，釀成慘重災情。民眾對地下管線的風險意識瞬時提高，且由於購屋者對災區重建資訊的過濾與分析有相當落差，氣爆區內房價遂出現正反兩種見解：一為公布既有工業管線查詢系統將會衝擊房屋市場，造成管線經過路段房價下跌並導致成交量萎縮；另一則為考量透過災區重建的積極作為與管線資訊透明化後的適當管理，認為既有地下管線與氣爆事件對於房價影響有限。本研究為探討氣爆事件對氣爆區內住宅價格之影響，以差異中之差異法與分量迴歸模型，依據高雄市政府公布之氣爆災害交通管制範圍內外分別設定為實驗組與控制組以進行實證分析。OLS估計結果顯

示，氣爆後氣爆區內住宅價格減少0.2%，但未達顯著水準，表示氣爆區內房價未明顯受氣爆事件之影響。分量迴歸結果顯示，氣爆後氣爆區內，在0.1分量住宅價格減少6.4%，未達顯著水準；在0.25分量住宅價格減少5.7%，達顯著水準；在0.5分量住宅價格減少4.3%，達顯著水準；在0.75分量住宅價格增加0.2%，未達顯著水準；在0.9分量住宅價格減少4.7%，未達顯著水準。顯示氣爆事件造成氣爆區內中低價位與中價位房價下跌。