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Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決專案管理 APP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

專案管理 APP進入發燒排行的影片

運用多準則決策於專案評選： 以海軍AI技術科研應用方向為例

為了解決專案管理 APP的問題，作者白子渤 這樣論述：

誌謝.................................................................................................................... i摘要................................................................................................................... iiAbstract...................................................

.......................................................... iii目次.................................................................................................................. iv表目次..............................................................................................................vii圖目次

..............................................................................................................xii第一章 緒論 ...................................................................................................... 11.1 研究背景....................................................................

.............................. 11.2 研究動機.................................................................................................. 41.3 研究目的.................................................................................................. 81.4 研究流程............................................

...................................................... 9第二章 文獻探討............................................................................................ 112.1 專案評選與多準則決策........................................................................ 112.2 人工智慧與海軍 AI 技術科研應用方向評選...........................

........... 132.3 科技研發附加價值（VORDI） ........................................................... 312.4 效益後勤（PBL）................................................................................. 342.5 海軍 AI 技術排序評估指標建構.......................................................... 36第三章 研究設計..................

........................................................................... 403.1 研究架構................................................................................................ 403.2 定義評選準則........................................................................................ 433.3 層級分析法（AHP）

............................................................................ 483.4 決策實驗室分析法（DEMATEL）..................................................... 54v3.5 混合權重（Composite Importance） ................................................... 583.6 基於決策實驗室網路層級分析法（DANP）..................................

... 593.7 逼近理想解排序法（TOPSIS）........................................................... 613.8 加法比率評估（ARAS） ..................................................................... 643.9 糙加法比率評估（R-ARAS） ............................................................. 67第四章 研究結果與分析............................

..................................................... 714.1 專家樣本分析........................................................................................ 714.2 評估構面與指標之相對權重分析........................................................ 734.2.1 四大構面之權重分析...................................................

................... 734.2.2 跨構面指標之總體權重分析.......................................................... 754.2.3 評估戰力提升構面下指標之相對權重分析 ................................. 764.2.4 評估維保智能化構面下指標之相對權重分析 ............................. 784.2.5 評估產業效益構面下指標之相對權重分析 ................................. 794.2.6 評估作業成本構面下指標之相

對權重分析 ................................. 804.3 評估構面與指標之間影響程度............................................................ 804.3.1 評估構面之影響程度分析.............................................................. 814.3.2 評估指標之影響程度分析（戰力提升構面）.............................. 854.3.3 評估指標之影響程度分析（維保智能構面） ............

................. 894.3.4 評估指標之影響程度分析（產業效益構面） ............................. 924.3.5 評估指標之影響程度分析（作業成本構面） ............................. 954.4 DANP 分析 ............................................................................................ 984.5 混合權重.................................................

............................................. 102vi4.6 方案排序分析...................................................................................... 1054.6.1 TOPSIS 分析 ................................................................................. 1054.6.2 ARAS 分析...................................

................................................. 1224.6.3 R-ARAS 分析................................................................................ 139第五章 結論與建議....................................................................................... 1535.1 研究結論........................................

...................................................... 1535.2 研究貢獻.............................................................................................. 1585.3 研究限制與未來建議.......................................................................... 159參考文獻 ........................................

............................................................... 161中文文獻.................................................................................................... 161英文文獻.................................................................................................... 165網路資源.............

....................................................................................... 171附錄 A R-ARAS 粗糙化公式................................................................... 172附錄 B R-ARAS（A2~A6 表格）........................................................... 173附錄 C 專家訪談 ...........................

........................................................... 187附錄 D 專家問卷...................................................................................... 189

App Inventor 2輕鬆學 : 手機應用程式簡單做(第二版)

為了解決專案管理 APP的問題，作者鄭苑鳳,黃乾泰 這樣論述：

易學易懂的圖解說明，加深學習者的印象與使用技巧。   　　★以深入淺出的方式，站在無程式背景的學習者角度思考，目的是讓學習者利用邏輯思維與執行步驟來思考問題和解決問題。   　　★每章都有多個應用範例，範例精緻且多樣化，依照指示進行設定都能完成編排。   　　★以「做中學」的方式，讓學習者將所學到的組件應用在實際的範例之中。   　　★本書是全方位的APP Inventor學習教材，除了學習程式模塊的運用技巧外，圖像的設計製作也有著墨，讓學習者跟著附錄的解說，也能加入精美的圖案或背景插圖，輕鬆美化生硬的版面。   本書特色   　　◆本書專為毫無程式設計背景的人所撰寫，讓學習者利用邏輯思

維與執行步驟來思考問題和解決問題，靈活運用App Inventor所提供的程式模塊，輕鬆設計出各種豐富而精采的APP專案。   　　◆書中規劃了「簡單做設計」和「密技」單元，讓學習者輕鬆運用介紹的功能來編排版面或設定組件的程式模塊，「範例」是將該章節所學到功能技巧，靈活運用到日常生活的APP專案中，範例多達三十個以上，精緻而完整。   　　◆本書「附錄」將一般讀者不熟悉的影像處理也一併做介紹，對於如何製作去背景的按鈕，以及如何製作螢幕背景圖的技巧都一併做介紹，讓讀者不再為插圖的設計傷腦筋。   　　◆內附完整範例與相關圖檔，方便學習者操作練習，無程式基礎的人也能輕鬆上手無負擔。   　　◆從開

發環境的建構、專案的設計、管理、維護、測試、打包、上架Play商店等都有完整解說，主題涵蓋介面的布局、程式基礎運算、流程控制、清單應用、影片、音樂、照相、錄影、繪圖、動畫、網路瀏覽器、地標搜尋、導航、電話、簡訊、聯絡人等各種應用，內容精彩有看頭。

資料驅動的智慧城市治理模式分析：以臺北大數據中心為例

為了解決專案管理 APP的問題，作者董其樂 這樣論述：

近年來資通訊技術革命，智慧城市成為全球城市的政策發展重點。在技術變革、開放資料運動、公民科技文化等因素影響下，臺北市智慧城市的政策從產業驅動轉向資料驅動的治理模式，也形塑了一個由技術官僚、科技廠商、公民社群等多方利害關係人的動態協作網絡。本文探究官僚系統如何應對智慧城市治理挑戰、內部組織結構發生了何種轉化，以及各利害關係人又如何參與其中治理的過程。本研究以文本資料、田野觀察、深度訪談等質性研究方法，借用都市政權理論的分析視角，描繪臺北大數據中心這一技術與社會互相轉譯的建構現場，並詮釋臺北市智慧城市政策的演進。本研究認為，台北市的智慧城市發展中，為了增進官僚系統的創新能力，引入了由私部門主導的

公私協力模式，然而該取向仍面臨各局處的協作困境。而後官僚系統經調適，設立大數據中心作為新治理角色，引入數位社群IVC（In Visible Cities）作為行動者，推動各局處的資料流通，並以資料驅動專案回應都市議題的公眾行動，逐步轉化台北市智慧城市的治理取向。而IVC以分享會、讀書會，專案外包等多樣的公民科技形式，也展現了公民社群參與智慧城市治理之潛力。