本益比 Python的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列包括價格和評價等資訊懶人包

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決本益比 Python的問題，作者卓真弘 這樣論述：

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 　　■【什麼是程式交易】 　　程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 　　■【程式交易的優點】 　　還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 　　還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 　　或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ 　　→ 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 　　■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 　　市面

上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 　　→ 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 　　零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ 　　★高 CP 值的自動交易★ 　　本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，

幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 　　★立馬 Python 用場★ 　　有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 　　★交易程式超值附贈★ 　　本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw  

本益比 Python進入發燒排行的影片

基於機器學習之股票推薦－以台灣股市為例

為了解決本益比 Python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。

Python：股票演算法交易實務147個關鍵技巧詳解(第二版)

為了解決本益比 Python的問題，作者酆士昌劉承彥 這樣論述：

使用Python實作程式交易，掌握自動化投資理財趨勢 靈活運用技術指標及策略組合的股票交易實戰指南   　　交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，未來交易者須善用資訊工具，才能創造更多的收益與機會。   　　對於一般交易者而言，往往無法明確提供量化的規則，而程式撰寫者對於金融交易普遍陌生，無法進入交易的領域。此外，多數的交易者使用看盤軟體，採用制式的圖表與統計後的數據，對於交易所原始的報價，往往不知該如何處理，因此交易演算法是結合金融交易、程式撰寫與數據分析等三大領域的新興產業，具有較難進入的門檻。   　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身操作簡單、易於上手，是切入程式

交易的方便工具。本書中的內容均可實作，搭配下單程式，可連接多數的券商進行實單交易。   　　本書從數據分析的角度切入，以一個個的範例讓讀者了解概念，並能照著案例實作，由最基本的股票交易規則開始，逐步切入程式撰寫來計算技術指標，並能進行歷史回測，最後能透過下單函數進行程式交易。藉由案例的逐步演練，可降低學習的門檻，帶領讀者進入程式交易的殿堂。   　　【精采內容】 　　◎Python內建的計算函數功能。 　　◎資料的輸入與輸出 　　◎金融圖表的繪製 　　◎金融工具的分析與取用 　　◎金融演算法的建構 　　◎回測系統的建構 　　◎下單函數的撰寫 　　◎實單交易系統   　　【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   　　◎使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　◎了解交易的規則與數據內涵，逐步建立自己的交易策略 　　◎以Python套件串接實單交易，連結即時的金融交易市場 　　◎應用技術指標及策略組合，達成自動化投資理財目標 作者簡介   酆士昌   　　畢業於清華大學數學研究所應用數學組，專注於系統規劃、軟體開發與金融交易系統。目前任職金融科技公司CEO，在系統建構上有二十餘年的經驗。近年來潛心於金融科技領域，將金融大數

據應用於策略回測、推進分析與實單交易的領域。   　　目前著作共有一百本，在多所學校演講並擔任業師，講授大數據分析、程式交易、作業系統、程式語言等相關課程。   劉承彥   　　目前任職於金融科技公司經理，專注於專案管理、演算法開發與資料庫管理，擁有多年程式交易與教學授課之經驗。目前共有金融演算法相關著作六本，並在多所學校擔任業師，講授Python基礎、大數據分析以及程式交易相關課程。 | CHAPTER 01 | 認識Python語法 技巧1 【觀念】Python的創生與發展 技巧2 【操作】安裝Python的基本環境  技巧3 【操作】執行Python語言的方式 技巧4 【觀念】Pyth

on的基本變數型態 技巧5 【操作】Python的基本運算與科學函數 技巧6 【操作】基本變數的使用 技巧7 【操作】tuple、list與dictionary的應用  技巧8 【操作】list comprehension的應用 技巧9 【程式】文字檔的讀取與寫入  技巧10 【操作】字串處理的應用 技巧11 【操作】使用Python的外掛套件 技巧12 【觀念】時間的應用 技巧13 【操作】time套件函數的應用 技巧14 【操作】datetime套件函數的應用 技巧15 【操作】資料的分割與合併 技巧16 【程式】判斷的結構與範例 技巧17 【程式】迴圈的結構與範例 技巧18 【觀念】建立

函數的方法 技巧19 【操作】建立函式庫並取用 技巧20 【操作】MariaDB資料庫的基本操作 技巧21 【程式】使用Python存取資料庫 技巧22 【程式】Python異常處理的應用 技巧23 【程式】Python的類別應用 | CHAPTER 02 | 網路擷取股票數據資源 技巧24 【觀念】了解爬蟲基本概念 技巧25 【觀念】網頁的組成結構 技巧26 【觀念】網頁的標籤介紹 技巧27 【操作】Python下載網頁資訊 技巧28 【操作】BeautifulSoup套件簡介 技巧29 【操作】Selenium套件簡介 技巧30 【程式】證交所－個股日本益比、殖利率及股價淨值比 技巧31

【程式】證交所－取得股票日成交資訊 技巧32 【程式】證交所－取得股票盤後定價資訊 技巧33 【程式】證交所－融資融券彙總資訊 技巧34 【程式】證交所－信用額度總量管制餘額表 技巧35 【程式】證交所－外資、投信、自營商彙總表 技巧36 【程式】奇摩股市－單日股票排行榜 技巧37 【程式】奇摩股市－外資買賣超排行榜 技巧38 【程式】奇摩股市－取得自營商買賣超排行榜 技巧39 【程式】期交所－加權股票指數權值股 | CHAPTER 03 | 股票資料視覺化 技巧40 【觀念】了解股票成交資訊 技巧41 【操作】自行取得股票逐筆成交資訊  技巧42 【程式】Python取用股票報價檔案 技

巧43 【操作】安裝matplotlib繪圖套件  技巧44 【程式】繪製股票日內價格走勢圖 技巧45 【觀念】用不同的角度看待股票價格  技巧46 【程式】繪製日內價格走勢圖（依據量） 技巧47 【程式】繪製日內價格走勢圖（依據成交市值） 技巧48 【程式】繪製日內價格走勢圖（依據TicK） 技巧49 【程式】繪製股票大單成交點位圖  技巧50 【觀念】了解K線  技巧51 【程式】取得股票分K資訊 技巧52 【操作】安裝mpl¬nance金融繪圖套件 技巧53 【程式】繪製日內K線圖 技巧54 【觀念】了解技術指標  技巧55 【觀念】計算技術指標的套件介紹  技巧56 【操作】Talib

套件的安裝  技巧57 【操作】了解Talib套件所需的K線格式 技巧58 【操作】計算歷史Talib技術指標 技巧59 【程式】繪製K線圖搭配MA指標 技巧60 【程式】繪製K線圖搭配RSI指標 技巧61 【程式】繪製K線圖搭配BBANDS指標 | CHAPTER 04 | 進行歷史數據回測 技巧62 【觀念】認識歷史回測 技巧63 【觀念】回測流程建構 技巧64 【觀念】時間單位不同的差異 技巧65 【操作】逐筆資料回測應用 技巧66 【程式】逐筆資料策略回測－固定時間買進賣出回測 技巧67 【程式】逐筆資料策略回測－價格突破區間順勢策略 技巧68 【程式】逐筆資料策略回測－內外盤交易策

略 技巧69 【操作】K線Talib技術指標回測應用  技巧70 【操作】交易部位控管物件 技巧71 【程式】K線策略回測－MA交叉突破策略 技巧72 【程式】K線策略回測－RSI買賣超回檔策略 技巧73 【程式】K線策略回測－BBANDS回檔策略 | CHAPTER 05 | 選股策略制定 技巧74 【觀念】認識實單程式交易流程 技巧75 【觀念】為何要選股？ 技巧76 【程式】依照盤後定價資訊選股 技巧77 【程式】依照融資融券資料選股 技巧78 【程式】依照融券借券資料選股 技巧79 【程式】依照三大法人選股 技巧80 【程式】股票排行榜選股 技巧81 【程式】外資買賣超排行榜選股 

技巧82 【程式】自營商買賣超排行榜選股 技巧83 【程式】權值股選股 | CHAPTER 06 | 取得即時報價及指標運算 技巧84 【操作】透過Python取得即時報價 技巧85 【程式】取得N天的股票每日行情 技巧86 【程式】日週期－Talib技術指標計算 技巧87 【程式】日週期－CDP指標 技巧88 【程式】計算K線（開高低收量資訊） 技巧89 【程式】計算內外盤 技巧90 【程式】計算價格MA指標 技巧91 【程式】計算MACD指標 技巧92 【程式】計算布林通道 技巧93 【程式】計算KD指標 技巧94 【程式】計算威廉指標 技巧95 【程式】計算RSI指標 技巧96 【程式

】計算乖離率指標 | CHAPTER 07 | 規劃進出場的時機 技巧97 【觀念】何謂進出場 技巧98 【觀念】策略是逐筆判斷還是新的K棒才判斷？ 技巧99 【程式】進出場－開盤價格跳空判斷 技巧100 【程式】進出場－開盤與日移動平均線判斷 技巧101 【程式】進出場－固定時間進出場 技巧102 【程式】進出場－內外盤 技巧103 【程式】進出場－爆量 技巧104 【程式】進出場－MA快慢線 技巧105 【程式】進出場－MA二次穿越（延遲進出場） 技巧106 【程式】進出場－突破支撐壓力線 技巧107 【程式】進出場－MACD 技巧108 【程式】進出場－布林通道  技巧109 【程式】

進出場－KD 技巧110 【程式】進出場－RSI 技巧111 【程式】進出場－威廉指標 技巧112 【程式】進出場－乖離率 技巧113 【程式】進出場－K線型態辨識  技巧114 【觀念】何謂停損停利 技巧115 【程式】出場－價格停損與停利  技巧116 【程式】出場－移動停損出場 | CHAPTER 08 | 串接券商實單委託及交易指令 技巧117 【觀念】程式下單機的運作機制 技巧118 【觀念】實單委託的市場機制 技巧119 【操作】如何透過Python進行實單委託 技巧120 【觀念】GOrder下單指令介紹 技巧121 【程式】下單委託  技巧122 【程式】取得成交帳務  技巧

123 【程式】取得總帳務明細  技巧124 【程式】取消委託 技巧125 【程式】取得庫存資訊  技巧126 【程式】取得未成交資訊 技巧127 【觀念】認識交易指令  技巧128 【觀念】完整下單流程介紹  技巧129 【程式】下單委託並取得帳務回傳 技巧130 【程式】限價單到期刪單 技巧131 【操作】新增訂閱報價商品 技巧132 【程式】範圍市價單 技巧133 【程式】範圍市價單直到成交 | CHAPTER 09 | 執行實單交易 技巧134 【觀念】理解股票交易規則 技巧135 【觀念】真實市場考慮因素 技巧136 【觀念】重要的是價格還是進場時機？ 技巧137 【操作】建構人生

第一個Python策略  技巧138 【程式】股票當沖－跳空開盤買進、收盤賣出策略 技巧139 【程式】股票當沖－內外盤交易策略  技巧140 【程式】波段策略－MA交叉突破策略 技巧141 【程式】波段策略－RSI賣賣超回檔策略 技巧142 【操作】執行策略吧！ 技巧143 【操作】Line Notify時刻監控策略運作 技巧144 【操作】Windows作業系統排程執行 | APPENDIX A | 股票當沖規則及GOrder下單機介紹 技巧145 【觀念】股票當沖規則簡述 技巧146 【操作】GOrder下單機介紹及權限開通 技巧147 【操作】GOrder虛擬證券開通

應用人工智慧方法建構財務危機預警模型之研究－以台灣上市櫃公司為例

為了解決本益比 Python的問題，作者邱宣文 這樣論述：

本研究使用2000年至2019年多種產業之上市櫃及下市櫃公司作為財務預警之預測資料，因股市產業比重關係而把資料分為電子業及非電子業(塑膠工業、鋼鐵工業、電機機械、生技醫療及食品工業) 。從中選出101間下市櫃公司前五年之財務資料，再用954間至今仍上市櫃公司五年之財務資料與其做對比。研究分成三部份，分別是電子業公司、非電子業公司及電子和非電子業公司的加總，自變數部分參考歷年研究之研究變數，並整理出財務結構、償債能力、經營能力、獲利能力及成長能力五大構面共27項研究變數，分別利用python建立AI預測模型，包含羅吉斯迴歸分析(Logistic Regression, LR)和支持向量機 (S

upport Vector Machine, SVM)、決策樹(Decision tree, DT)及利用SMOTE演算法之決策樹模型。結果分成兩部分討論:1.模型對非電子業公司有較好的預測能力，其中預測率最高的模型是支持向量機(SVM)，準確率達到0.959。2.因本研究主要目的是對危機公司的預測，所以選用特意度(Specificity)作為主要參考指標，其中預測率最高的為利用SMOTE演算法之決策數模型，也具有接近九成的預測力。最後得出結論:影響電子業下市櫃的主要因子為淨值報酬率、非電子業為每股盈餘，而影響主要市場 (電子業+非電子業)為毛利率。