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少年Py的大冒險-成為Python AI深度學習達人的第一門課(附範例光碟)

為了解決python股票程式交易的問題，作者蔡炎龍,林澤佑,黃瑜萍,焉然 這樣論述：

　　近年來人工智慧最主要的重心在深度學習，也是因深度學習有許多突破性的發展，而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》的風格，藉由輕鬆活潑的方式，從基本的原理開始，讀者可一步步跟著書中每個冒險，成為可以活用AI的深度學習達人！ 　　本書規劃三個篇章，共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明，接著介紹神經網路三大天王（DNN、CNN、RNN），並大量運用Gradio這個有趣的套件，把書中的AI模型做成網路應用程式。 　　本書也介紹了如何用Hugging Face的transforme

rs套件打造有趣的自然語言處理應用，以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路（GAN）及強化學習也有相當詳細地說明。 本書特色 　　1.以三大篇章，共41種冒險旅程，成為可以活用AI的深度學習達人。 　　2.書中以各種有趣的範例，如：用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。 　　3.書末以「股票的自動交易系統」為專題，從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。 　　4.輕鬆活潑的筆調，搭配可愛的插圖，以圖解化方式加深學習印象。  

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擺盪型指標投資研究-以營建相關類股為例

為了解決python股票程式交易的問題，作者陳冠樺 這樣論述：

近年來低名目利率及高通膨的時代下，資金放在銀行定存將失去實質報酬，因此投資變得相當重要，其中投資股票市場是較為常見的選項，目前國內學者多數針對台灣50指數型基金等進行研究，而營建相關產業作為標的之研究較少，故運用常見的技術指標來操作實證技術分析是否適用於營建相關產業。本研究以市面常見之KD及RSI技術指標對經財務資訊篩選之營造業、建設業、鋼鐵業、水泥業標的，將前學者研究實證結果進行簡單程式驗證後並分別於三大股災復甦時期回測，探討常見的技術指標於不同交易模式策略，何種產業具較優正報酬機率，及何種產業之指標模式下具較優正報酬機率。研究實證結果發現情境一策略下，建設業總體總合平均分數最高，情境二模

式下，水泥業總合平均分數最高。研究發現營造業以模式一周KD、模式一月KD、模式二月KD具較優結果；建設業以模式一周KD、模式二周KD、模式二月KD、模式三6日RSI具較優結果；鋼鐵業以模式一月KD及模式二月KD具較優結果；水泥業各模式分數均達100%，且各情境下皆為模式二月KD之總合平均分數最高，本研究透過上述擺盪型技術指標模式回測，提供投資人對營建相關類股之操作策略參考依據。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決python股票程式交易的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

基於機器學習之股票推薦－以台灣股市為例

為了解決python股票程式交易的問題，作者羅凱文 這樣論述：

近年來由於疫情關係對各國經濟造成重大打擊，而各國為了刺激經濟消費、紛紛採取降息策略和無限 QE來因應，而降息策略會讓資金加速流往市場，像是投資、刺激消費。然而投資方面股市最近一直是一個很夯的 投資管道，而投資股市必須了解很多股市相關基礎，像是股市會有基本面、技術面、籌碼面、消息面等資訊需要多方考量去判斷，這也是眾多股市投資者一直在追尋如何從四大面向找出一個可以得到最大報酬率方法。因此本研究是以台股上市櫃公司為實驗對象且分別從股市的基本面、技術面、籌碼面、開始一一實驗，最後並且把三者做結合，而為了符合實際的情況，本實驗採用Sliding Window做訓練，共訓練五個區間並回測五個區間，第一次

訓練為 2007-2015年訓練並使用 2016年做回測，第二次為2008-2016年訓練並使用 2017年做回測，第三次為 2009-2017年訓練並使用 2018年做回測，第四次為 2010年訓練並使用 2019做回測，第五次為 2010-2019年訓練並使用 2020年做回測， 而實驗模型是以 LightGBM 為機器學習模型並以三個面向分別 預測 10天後 (兩個星期 )的股票漲跌 排名，接著 把三者模型 再選出排名前五名的股票加以回測，並且再跟大眾知名的熱門 ETF0050、0056相比較，最後嘗試把這 三 大項模型預測出來 的分數全部加起來形成兼顧 三 面向判斷分數的評分機器學習系

統 (三者 .混合 )，並加以探討。