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從零開始使用Python打造投資工具

為了解決股價計算app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，

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股價計算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

為了解決股價計算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

大數據時代超吸睛視覺化工具與技術：Tableau打造30個經典數據圖表

為了解決股價計算app的問題，作者彭其捷,陳克勤 這樣論述：

　　【精采內容】 　　✪精心編排30種資料視覺化圖表，並提供細部實作步驟之說明。 　　✪實作經典圖表，如金字塔圖、子彈圖、泡泡圖、甜甜圈圖、李克特量表、進階地圖等。 　　✪彙整了Tableau超過100種製圖操作技巧，全面升級你的Tableau實力。 　　✪依照實作難度進行排序，由淺入深進行練習，逐步強化實作經驗與信心。 　　✪除了基礎操作練習之外，也包含LOD、表計算、計算函式等進階操作技巧練習。 　　✪提供22種開放資料集，包括其欄位說明，讓讀者可後續使用。 　　【目標讀者】 　　✪想要強化Tableau技能的人。 　　✪工作上需要分析數據的人。 　　✪想做出美麗視覺化圖表的人。 　

　✪想了解更多分析與視覺化技巧的人。 　　✪不會寫程式、但想要做出進階圖表的人。 　　✪產品經理、專案經理、資料分析人員、資料研究人員。 本書特色 　　本書是大數據視覺化類別銷售第一的《Excel+Tableau成功晉升資料分析師》、《Tableau資料分析師進階高手養成實戰經典》的進階系列著作，這本大數據人工智慧人才晉級寶典，讓你具備數據分析力，邁向資料分析師高薪之路！ 　　✪Tableau視覺化工具步驟式教學 　　✪強化Tableau實務分析與視覺化能力 　　✪快速提升設計力與商業圖表製作品質 　　✪詳解30個Tableau經典圖表案例×100個Tableau實作技巧 　　✪完全攻略

資料分析與視覺化工具 　　✪靈活運用資料視覺化圖表 　　✪提升資料分析實務能力 　　Tableau是一款相當值得投資時間、學習報酬率相當高的有力工具，其在美學設計、資料處理彈性、資料連線等功能上，都很切合現今企業的需要，也非常適合作為企業組織的核心分析與視覺化工具。本書是《Excel + Tableau成功晉升資料分析師》的進階系列著作，內容精心挑選了30個經典圖表，由淺入深拆分為5個難度等級，搭配多達22個不同的開放資料集，詳細說明每個圖表的編排實作步驟，並帶領讀者進一步了解每種圖表的應用場景與製作方法。此外，本書也彙整了超過100種Tableau技巧，在實作中可逐步提升你的Tableau

能力。 專業推薦 　　「使用Tableau分析工作中的數據，用數據托住決策，可以幫助企業了解現況並找到潛在的商機，更有可能發展企業的第二成長曲線。本書透過深入淺出的方式，利用不同的星等標示難度的等級，透過清楚的步驟讓讀者明白不同的圖表使用時機與製作方法。」── Tableau顧問 | 賴詩雅 　　「彭其捷與陳克勤兩位專家所寫的書正是我所期待的一本Tableau實作導向的書籍。這本書按照Tableau的使用，由基本數據分析到進階圖表繪製，提供詳盡的解說。本書30個單元的說明可滿足Tableau使用者在工作上不同的需求，尤其在股票K線圖的繪製以及Tableau最強功能地圖資料分析的使用上，兩

位作者提供完整的說明。」── 國立高雄科技大學 金融資訊系 系主任兼所長 | 楊耿杰 　　「本書透過難度分級的設計，引導第一次接觸的朋友循序漸進的了解、學習、實作、熟練各式圖表特性，並在Tableau的環境下建立製作圖表的能力。書中除了常見的堆疊長條圖、雙軸組合等圖表介紹之外，兩位作者精心選擇來源各異的資料集，示範資料視覺化應用如何無所不在、甚至影響深遠，擴大讀者對數據分析可以不只應用在商業分析上的想像，跳脫至社會的更多層面。」── Hahow好學校 市場與商業分析經理 | 魏妤庭 　　「本書作者以資料視覺化專業結合生活化案例，用心編排30個Tableau常用經典圖表與100個實作技巧，手

把手帶領讀者累積實戰經驗。本書使用的資料集也相當多元且活潑，舉凡疫苗施打、捷運路線、民間租屋資料，甚至包含台積電股價的資料分析，相信讀者透過此書，不僅能顯著提升利用Tableau進行資料視覺化功力，無形中也能累積不少有趣的知識趣聞。」── 國立臺灣大學資料分析與決策社 共同創辦人 | 周承宏 　　「本書從30個經典圖表為起點，帶領讀者利用實際資料進行實作，相信讀者所學不只是經典圖表的製作方法，而更能學習到從圖表分析資料的要點，並瞭解背後的意義。本書所使用的案例多數是由台灣出發與我們切身相關的議題資料，具備研究與實作的參考價值。」── 國立中央大學網路學習科技研究所 助理教授 | 洪暉鈞

植基於自動化社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析-以航運股為例

為了解決股價計算app的問題，作者呂承恩 這樣論述：

隨著網際網路發展普及，使得資訊網路對於人類的生活是更佳的親密，文字逐漸成為網路世界裡最常被溝通的媒介，人們亦透過社群網路表達對於股市議題的意見與看法，這些大量的討論議題成為了資訊大熔爐。在網路上，人們可持個人意見來相互探討股市議題，因每個人的立場不同，而產生了帶著鮮明個人情緒之討論，因此社群網路論壇之輿情分析探討有充分的必要性。本研究以增廣中文意見詞詞典 (ANTUSD) 為建立詞庫之基礎，並借助中研院斷詞系統將評論內容進行字詞拆解，藉由比對詞庫中所有字詞及所提出之意見詞，計算出評論情緒值，是以，字詞辨識及中文語法規則是情緒分析的充分必要條件，本研究透過自然語言處理問題，進行文字間的極性關係

處理文字間的極性關係分析，並辨識出正面或負面等情緒。此外，為了更進一步地提升系統評價的能力，藉由批踢踢股票版上之留言所使用之字詞出現頻率來調整原資料庫內之權重值，並搭配隔日航運各類股日報酬率計算皮爾森相關係數，並透過相關統計數據來確認系統評估獲利之能力，其中，主升期間2的貨櫃類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，主跌期間2的散裝類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的正向報酬成顯著相關，主跌期間2的航空類股前一日的正向輿論情緒值與隔日收盤的負向報酬成顯著相關，這顯示本研究在社群網路論壇內容探勘技術之輿情分析具有一定程度的貢獻。