演講 · 代表性產品 · 產學合作
由本公司教授團隊直接規劃與講授，可依機構性質、聽眾背景與時數彈性客製講題，適合企業內訓、金融機構教育訓練、學校通識課程與投資人講座。
以購屋、房貸與退休金流計算為核心，說明如何量化人生各階段之現金流缺口與準備策略，並示範實務計算工具之操作邏輯。
比較定期定額（DCA）與一次性投入之長期績效差異，並介紹效率前緣與投資組合最佳化在指數投資上的應用。
介紹人工智慧、機器學習於股市預測、風險管理與金融資料分析之應用案例與發展趨勢。
團隊將研究方法轉化為互動式分析工具，公開展示於 FinLab 展示網站，提供投資人與合作夥伴實際體驗研究成果與計算邏輯。
檢核購屋準備金、貸款月付與購屋後現金流，並試算退休帳戶累積狀況。
本息攤還、變動利率模擬與提前還款計算，提供逐年還款明細。
比較一次性投入與定期定額之績效差異，含歷史回測、勝率與夏普比分析。
基於效率前緣理論，計算不同風險水準下之最佳資產配置權重。
連結即時市場資料，計算個股與大盤之連動性（Beta）與超額報酬（Alpha）。
依設定報酬率與投入期間，預測資產累積成長曲線。
分析單一與複合選擇權策略之損益結構與風險特性。
彙整四大指數、類股強弱勢與開盤連動策略分析。
「財金資訊梳整」與「財務計量模型建構」係透過產學合作方式進行：由本公司接洽並釐清企業需求後，轉介予合作學校之研究團隊執行，結合企業實務場景與學術研究方法，確保交付成果兼具嚴謹性與應用價值。
股價、指數、匯率與利率之時間序列與機器學習預測模型建構與樣本外驗證。
資產配置最佳化、風險平價與因子投資策略之設計與回測評估。
市場風險、信用風險之計量模型、波動度預測與壓力測試分析。
大型財務金融資料之整理、清洗、特徵萃取與視覺化呈現，支援決策判斷。
產學合作案件所採用之部分計量與最佳化方法示例：
以系統性風險 β 衡量個別資產之預期報酬。
在給定目標報酬下，求解變異數最小之資產配置權重 w。
捕捉金融資產報酬之波動度群聚（volatility clustering）現象。
在信賴水準 1−α 下，評估投資組合可能之最大損失。