每年的這個時候,都是我想出去旅遊的時候

這個習慣已持續了好幾年了

因為在公司工作的壓力實在有點大

所有飯店比價我都是把特休累積起來

一次多放幾天出去玩、散散心

這次我出去玩訂的飯店是 首爾東大門華美達安可飯店 - 首爾

價格還挺優的!品質也挺不錯!可以說是值回票價旅館

其實線上訂飯店還蠻簡單的

在hotels.com找一下要住的地點附近的飯店之後,看一下自已可以接受的價格之後

再看一下其他旅客對這間飯店的評價,如果不錯的話

基本上就可以下訂準備入住了 !

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商品訊息功能:

商品訊息描述:

主要設施

  • 247 間客房
  • 餐廳
  • 供應早餐
  • 24 小時商務中心
  • 24 小時櫃台服務
  • 公共區域提供咖啡
  • 空調
  • 每日客房清潔服務
  • 櫃台保險箱
  • 會議室
  • 禮賓服務
  • 行李寄存

闔家歡樂

  • 每日客房清潔服務
  • 吹風機
  • 咖啡機/沖茶器
  • 電梯
  • 浴缸或淋浴設備
  • 客房內溫度控制 (空調)

鄰近景點

  • 東大門綜合市場就在附近
  • 韓國高麗大學就在附近
  • 昌慶宮就在附近
  • 景福宮就在附近
  • 昌德宮就在附近
  • 韓國國立博物館就在此區域
  • COEX 會展中心就在此區域
  • 曹溪寺就在此區域
  • 南山公園就在此區域
  • 首爾塔就在此區域
  • 德壽宮就在此地區
  • 崇禮門就在此地區


商品訊息簡述:



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下面附上一則新聞讓大家了解時事

套房飯店









▲蝶戀花肇事車。(圖/本網資料照,記者孫曜樟攝)

生活中心/綜合報導

蝶戀花33人死亡車禍已過去多日,但保險相關問題卻越燒越熱,爭議最大的李家「兄妹」理賠,哥哥到底能不能申請領妹妹的保險金?政大法律系教授葉啟洲指出「根本不可能!」除非哥哥是妹妹的「扶養權利人」,能舉出被扶養的證明。

葉啟洲在臉書社團「保險法六七八」貼文表示,「法律要求旅行社投保的,叫做『責任保險』,主要目的是保護旅行社自己,可以有保險替他承擔對旅客的賠償責任。旅客不是這種保單的直接保護對象。只是保險公司替旅行社賠償的時候,旅客可以順便被保護到而已。」呼籲大家不要將保險公司妖魔化。

精品旅館葉啟洲說,這種保險的理賠對象是民法上的被害人,對自己的父母算是直接被害人,保險公司也已經在責任還沒確定的時候理賠,速度之快可以算是「特別處理」;飯店但兄妹並不是直接互有被害關係人的身分,只能用「喪葬費」來要求「間接被害人」賠償。至於有律師說可以用遺產的方式繼承撫慰金,葉啟洲諷刺「慰撫金不能繼承(民195第2項),好像不是很難的概念。」

▲蝶戀花車禍靈堂。(圖/東森提供)

金融監督管理委員會也在24日證實,責任險是幫業者分擔經營風險,保費由業者支出,求償者會回到《民法》賠償概念,非財產損害部分,僅限父母、子女及配偶可申請;財產損害則不限定直系血親。如果哥哥不能提出受妹妹撫養的舉證,的確不能獲得理賠。

葉啟洲強調,以可以直接保護旅客的叫做「傷害保險」,又稱平安保險、意外保險。保險理賠條件跟旅行社的責任無關,所以旅客拿到多少保險金,都可以依民法再要求旅行社另外賠一次。但傷害險因為跟旅行社責任無關,所以法律不規定旅行社強制替旅客投保,如果真的想獲得保障,可以自己加保。



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工商時報【魏喬怡╱台北報導】

國內首檔運用FinTech技術、有機器人輔助的台股基金出現!

復華投信指出,下月上市的「復華台灣智能基金」不僅是國內首檔台股組合基金,還採用復華投信自行研發的機器人模組操作,採用的是「即時」績效而非「過去績效」來篩選子基金,目前該模型已運作逾兩年,績效打敗大盤且波動度較低;不僅如此,此次還重金挖角台股基金獎常勝軍周奇賢來擔任該基金操盤人,機器人、人腦相輔相成。

復華投信計量研究副總蔡武彥說,過去的組合基金挑選子基金是用「過去績效」來選,但過去績效選基金的成功率低,因過去績效不能代表未來報酬。但復華自行研發的機器人(FHPowerX模型),是以動態相對績效來挑選每月最強基金,每天比較台股基金相對報酬率,相對強勢贏的次數多,分數愈高,再依分數來對165檔台股基金進行排序,挑出10~20檔基金,以「現在」績效取代「過去」績效找出的基金,不只強勢、還會是「連續強勢」。

蔡武彥進一步指出,就台股基金與ETF配置上,也是用機器人模組來判斷,一般組合基金的配置是70%台股基金加上30%ETF,但機器人(FH股市GPS1模型)會先去判斷台股長線趨勢再來決定持股及避險比率,當判斷是空頭時,最多可將反向ETF持股拉高到10%,另外,機器人(FH股市GPS 2)也可在長線趨勢中尋找短線轉折點。

不過,蔡武彥表示,機器人仍有盲點,像是一些突發事件、黑天鵝仍須人為判斷,基金經理人可參照模型建議的投資組合再視各種突發狀況作調整,就可同時避免機器人與人性的盲點。

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