貪婪選股演算法

演算法 (algorithm)
簡單地說
即是求解的辦法
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貪婪演算法：
常見的近似求解思路。
當問題的整體最優解不是（或無法證明是）由局部最優解組成，
且對解的最優性沒有要求的時候，可以採用的一種方法。
~參考《維基百科》
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演算法的特徵歸納：
輸入
輸出
明確性
有限性
有效性
~參考《維基百科》
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演算法
對電腦而言是一組程式
對人腦而言是一套邏輯
說白了就是
一個人的解題思路
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演算法的特徵：
輸入問題
輸出答案
指令明確
步驟有限
結果有效
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舉例而言
目前上市櫃公司約1640檔
而我在選股的時候
只大約關注300檔
這就是貪婪
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貪的是效率 (efficiency) 
而不是效用 (utility)
效率著重在速度
亦即省時省力
效用著重在績效
也就是最終表現→無關偏好的效用極大 (utility maximization)
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300檔股票選出至多5檔
只是局部最佳解
1640檔股票選出5檔
才是整體最佳解
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貪婪選股演算法
採用「最小生成樹」的概念
所謂「樹」
即樹狀流程圖
係一種無迴圈的流程圖
也就是選股程序往下走的時候
不會有「回到上一層」的情況
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以本人選股為例
選出多單要跑25個程式
平均花2.5小時以上
至少一半時間
是讓眼睛休息
不能一直盯著屏幕
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電腦跑出來待選的股票
印象不錯的就留著
25個程式跑完
平均累積2、30個
再用消去法
最後剩5個

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