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從零開始使用Python打造投資工具

為了解決ai量化交易的問題，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  

ai量化交易進入發燒排行的影片

組織公民行為研究之文獻計量分析

為了解決ai量化交易的問題，作者蔡明施 這樣論述：

為探究組織公民行為研究之文獻發展趨勢、知識結構及新興議題，本研究以文獻計量學分析為方法，分別使用Scopus索摘引文資料庫與臺灣人文及社會科學引文索引資料庫（TCI-HSS）作為文獻來源，進行文獻探勘，以「組織公民行為」（Organizational Citizenship Behavior）、「角色外行為」(extra-role behavior)搭配教育（education*)、學校(school)或教師(teacher)為主題詞檢索，限縮於「期刊文獻」（Article）及「回顧型文獻」（Review）範疇，年份不限，最終檢索結果分別納入Scopus（2,666篇）為1983年至2021

年間發表及TCI-HSS（77篇）為2001年至2020年間發表之文獻資料。本研究以VOSviewer及CiteSpace書目軟體作為分析工具，利用聚類分析技術（Cluster analysis）和繪圖（Mapping）功能，藉由國家、機構、作者引文分析及作者、文獻、期刊的共被引分析、關鍵詞共現分析，將文獻資料可視化，並繪製科學知識圖譜，對組織公民行為研究的整體發展脈絡進行梳理，分析其研究熱點變化趨勢，推測其前沿動態。研究結果發現，組織公民行為研究，以美國、中國大陸及英國為研究重鎮，具有強大的影響力，以色列海法大學、美國印第安那大學布隆明頓分校及美國密西根州立大學為重要的研究機構。「Journ

al of Applied Psychology」為組織公民行為研究之指標性期刊，深具權威性。高被引文獻作者為Dennis W Organ、Philip Michael Podsakoff、Scott Bradley MacKenzie、Robert H. Moorman及Linn Van Dyne等人；文獻共被引分析之2個有效聚類「組織公民行為之概念定義、前因後果、構面分類與量表發展及研究方法」及「組織公民行為的構面再定義、社會交換理論完整回顧、結構方程模型的評估及提出對行為研究中常見的方法偏差及建議補救方法」為組織公民行為研究之知識基礎。高頻次關鍵字「工作滿意度」、「組織承諾」、「領導者與

成員交換理論」、「轉型領導」、「組織公平」及關鍵字共現分析五個有效聚類「組織公民行為」、「心理賦權」、「組織特性」、「離職傾向」及「員工態度」為研究熱點。Koopman等人（2016）的文獻自2016年至今仍持續突現，文中探討組織公民行為之光明面和黑暗面：對幫助他人的好處和代價的日常調查的議題，為研究前沿之一；「量化」、「企業社會責任」、「工作敬業」、「環境導向組織公民行為」、「心理資本」及「敬業心」等六個高突現關鍵詞持續突現，亦為研究前沿之一。本研究綜合研究結果，提出具體建議，作為教育人員提昇學校行政管理相關知能及未來研究之參考。

FinTech金融科技名詞速查字典：全面即懂人工智慧、數位貨幣、區塊鏈、支付科技及網路安全

為了解決ai量化交易的問題，作者金融科技理論與應用研究小組 這樣論述：

★涵蓋 11 項領域，121個主要用語詳解 ★數百條相關詞彙說明 + 中英名詞對照 ★跟上國際趨勢，一頁讀懂一則科技知識 數位貨幣有哪些？比特幣、挖礦，背後運用的正是金融科技關鍵技術之一的區塊鏈。 人工智慧包含有那些科技金融知識？包含時下耳熟能詳的大數據、區塊鏈、雲端運算、人工智慧等。 想像未來的金融運作模式嗎？付款有哪些支付方式？從傳統到數位，消費者隱私保護、網路安全、平台與數據壟斷到運算法，如網路銀行、開放銀行、加密貨幣、個人資料保護規則、防制洗錢以及監理沙盒等主題，讓你掌握最新金融科技趨勢。 最全面基礎的金融科技知識：對金融科技某個概念或問題產生興趣或疑問時，本書提供完整概念並建構

好思路。 提供系統化查詢：破除金融科技的盲點與迷思，可依需查詢時下熱門詞彙、應用領域、技術支援等。

髮品之虛實整合行銷探討

為了解決ai量化交易的問題，作者王俐人 這樣論述：

本研究主要著重於探討消費者使用網路購買商品之意願及實體沙龍店面購買商品，調查消費者對於美髮產品選擇與購買方式之喜好。並透過問卷取得相關資料，經由統計並分析，研究實體商店與網路商店如何互相帶動銷售，以落實虛實通路的整合。本研究透過問卷調查了解消費者在網路平台與專業沙龍購買髮品的行為模式。問卷共包含26 個題項，回收問卷共計214 份。透過敘述性統計及相關性統計分析，本研究就顧客選購美髮產品的偏好與購買通路、顧客受到購買通路的利弊影響分別於線上及線下選購美髮產品之意願、顧客選購美髮產品的通路之滿意度與忠誠度等相關議題進行分析與建議。