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Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決股票 T 1 賣 出的問題，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

股票 T 1 賣 出進入發燒排行的影片

一個植基於特徵選取與樣本選取技術的自動選股模型

為了解決股票 T 1 賣 出的問題，作者洪郁翔 這樣論述：

本論文研究台灣上市上櫃公司之財務指標相關資料，提出以分群演算法（Cluster）區分財務體質良好與不佳的分群結果，搭配特徵選取方法（Feature Selection, FS）或是樣本選取方法（Instance Selection, IS）結合隨機森林（Random Forest）機器學習方法探討股票預測之成效，本研究選取訓練資料為2001年至2018年在台灣加權指數有多頭和空頭股市經歷兩個大週期循環分別為2007年金融海嘯以及2018年中美貿易大戰，並以預測之日為建構日以相同金額買入並且以2018年3月至2022年3月之資料進行投資策略回溯測試。其實驗結果顯示Cascade Simple

K-Means加上樣本選擇（Instance Selection）的遺傳基因演算法（Genetic Algorithm, GA）結合隨機森林（Random Forest）預測結果其報酬率為79%為最優，其次，自我組織設映圖SOM（Self-Organizing Map）加上過採樣方法(Synthesized Minority Oversampling Technique ,SMOTE)其報酬率為75%。本實驗結果在於Cascade Simple K-Means和SOM兩種分群演算法搭配任何一個特徵選取或是樣本選取並結合隨機森林演算法結果都有72%以上報酬率，均優於大盤指數的62%，甚至在EM（

Expectation-Maximization algorithm）演算法也有三種方法（IB3、IS-GA、PCA）可以超過大盤報酬率。

億萬負翁：亞當‧紐曼與共享辦公室帝國WeWork之暴起暴落

為了解決股票 T 1 賣 出的問題，作者ReevesWiedeman 這樣論述：

比「惡血」療診公司（Theranos）伊莉莎白．霍姆斯更膽大妄為！ 僅僅為了換得他答應「走人」，金主軟體銀行同意支付十億美元離職金！ 美國商業史上最令人難以置信的「負面」傳奇事件！ ───||亞馬遜書店數千則讀者肯定，給予平均四星半超高好評||─── 　　＊＊＊＊＊ 　　不只旁人，連他自己都曾自視為「下一個賈伯斯」， 　　他還曾經揚言，要讓傑夫‧貝佐斯追著他的車尾燈， 　　甚至說過，也許哪一天他會想「坐以色列總理大位」…… 　　他如何強勢崛起？「國王的新衣」又如何遭到戳破？ 　　亞當・紐曼是大學中輟生，自以色列移民美國後，多次嘗試創業卻不甚順遂，險些被迫離開美國。2010年，

紐曼與友人米格爾・麥凱爾維創立WeWork，承租大樓閒置空間加以整修與裝潢後，轉租給自由工作者——自此找到了致富密碼。     2011年史蒂夫‧賈伯斯離世後，全世界開始追捧逐步嶄露頭角、猶如救世主的新世代創業家，亞當・紐曼便在此時引起眾人注意。相比其他創業家，紐曼更懂得如何結合「靈性」與「商業」兩大要素，他不滿足於傳統房地產業者的角色，反倒仿效那些宣稱要「改變世界」的矽谷獨角獸，承諾WeWork要「讓美國的工作場所變酷」，除了標榜社群的歸屬感，還宣稱公司使命是「提升全球覺知」——雖然就連員工也不知道這是什麼意思。   　　為了爭取科技創投業者的鉅額資金，紐曼夸夸其談稱房地產業具有網絡效應，

並表示WeWork會發展成第一個「實體社群網絡」，甚至要員工研究如何發行公司的加密貨幣。雖然最終他沒說服「科技」創投業者，但依然憑藉著獨特膽識與口才，說服數家知名創投公司與企業家投資WeWork，其中最重要的，便是「要五毛，給一塊」的軟體銀行創辦人——孫正義。孫正義投資WeWork時，已是該公司的「G輪」融資，但他不僅未質疑，反倒主動要紐曼拉高公司估值，做更大的夢。       紐曼拿到新資金後，變本加厲且毫無章法地繼續「閃電擴張」，從併購不同產業的公司、興建大樓，乃至創辦學校。他宣稱WeWork是個大家庭，以理念吸引員工拿低薪為他賣命，卻不斷增加自身持股的影響力，安插親人好友任職自家公司，不

避諱利益衝突、自購大樓出租給WeWork，生活之奢華更不在話下。     十年間募得一百一十億美元，理論估值曾衝上四百七十億美元的WeWork，很快便「再度」燒光了錢，由於潛在投資人疑慮漸增，紐曼為了繼續籌措資金，2019年時不得已決定讓公司上市。正是首次公開上市需揭露的訊息，揭開了這個共享辦公室帝國的繁榮假象。最終，WeWork爆發了美國商業史上最難堪的公開發行申報……     作者里夫斯‧威德曼採訪了兩百多位相關人士：WeWork高階主管、各層級員工、合作過的地主與投資人、參與IPO的銀行家與律師，以及紐曼的友人、顧問乃至競爭對手等等，也清楚爬梳了紐曼與投資人之間的關係，完整揭開WeW

ork內部運作的真相，帶我們見證這場足以警世的商界大案。（更詳盡介紹可參閱目錄引文） 　 各界好評   　　・《紐約時報》編輯精選好書 　　・《連線》雜誌秋季推薦好書 　　・《新聞週刊》秋季必讀非虛構作品 　　・《出版人週刊》十大商業與經濟好書 　　・《InsideHook》十月最佳選書 　　・彭博社非虛構作品推薦 　　 　　►「這是個節奏明快、悲喜交織的傳奇故事，涉及理想主義、貪婪、以及毫無節制的野心。書中闡述過去十年WeWork獲得創投融資後，如何變得膽大妄為，這也是深入了解品牌力量的絕佳案例研究。作者威德曼非常善於巧妙安排許多令人驚奇的細節，幾乎每一頁都有亮點。」——安娜・維納，《恐怖矽

谷：回憶錄》 　　►「日後，當歷史學家回顧銀行和創投業者投入矽谷的大量資金時，必定會以WeWork的毀滅性失敗作為警世故事。」——彭博社 　　►「別去管療診公司了，現在又有一家獨角獸企業跌落神壇。作者威德曼巧妙地讓我們看到媒體大肆炒作的WeWork、以及曾受到大力推崇的該公司創辦人的真實樣貌，讓我們真正了解到底哪裡出了差錯。」——《新聞週刊》   　　►「這本書生動地揭露一家高速成長的房地產租賃公司如何矇騙全世界，將它視為有價值、有能力改變社會的科技獨角獸。威德曼詳細描繪了這群狂妄自大的高階主管，私底下如何過著難以想像的奢華生活。」——《連線》雜誌 　　►「光是描述一個人的行為舉止如何浮

誇，這本書就足夠吸引人，但作者更想要論述的，是亞當・紐曼現象背後所代表的意義。」——珍妮佛・莎萊（Jennifer Szalai），《紐約時報》　　 　　►「本書報導了亞當・紐曼及難以成功的共享辦公室公司WeWork的故事，節奏緊湊、令人印象深刻，威德曼透露了許多怪異、荒誕的細節，讓讀者得以窺探紐曼生活圈的真實情況。」——《報告書》（Pitchbook）   　　►「生動而詳盡地報導各種戲劇性事件，讀來就像一口氣看完一部步調快速的小說，書中描述富有個人魅力的紐曼如何攀向高峰，而後跌落谷底，令讀者不禁懷疑他究竟是吹牛大王、堅定的信仰者？還是兩者皆是？另一方面讀者也想知道，當初盲目跟隨WeWor

k攀頂的那些人，究竟學到了什麼教訓？」——媒體評論家肯・奧萊塔（Ken Auletta）   　　►「本書的精彩之處，在於威德曼讓複雜的企業傳奇故事變得容易理解、充滿趣味，讀起來感覺似乎與紐曼及他的同事共處一室，共同經歷這輛企業列車失事的曲折過程。」——《出版人週刊》

基於LSTM預測模型的股票分析比較：以元大寶來台灣卓越50指數股票型基金為例

為了解決股票 T 1 賣 出的問題，作者楊榮駿 這樣論述：

股價預測在社會上一直是個主流的話題，同時也是具有很大挑戰性的研究題目，投資者總是試圖實時監控風險，以便預先得知市場趨勢走向，以獲得更高的投資回報，然而預測有助於保護買賣雙方之間的證券交易以及降低所涉及的風險。本文將使用長短期記憶演算法來進行股價預測，並以元大寶來台灣卓越50指數股票型基金為主要的預測目標，有許多技術派的交易者會透過五日均線、二十日均線來策略來進行交易的進出準則，故將嘗試三個預測模組，分別是利用五天資料預測未來一天開盤價漲跌幅趨勢、十天資料預測未來一天開盤價漲跌幅趨勢以及二十天資料預測未來一天開盤價漲跌幅趨勢，並使用均方根誤差來評估比較模型。研究結果顯示預測結果會有偏移的現象，

預測數據會比實際數據晚個幾天。