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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python判斷多個條件的問題，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

python判斷多個條件進入發燒排行的影片

刻板印象嗅覺化體驗之創作與研究

為了解決python判斷多個條件的問題，作者陳可真 這樣論述：

電影《寄生上流》中，導演利用味道畫分階級，兩家人之間在行為上看似沒有越界，但味道越界了；又或者是電影《香水》，片中主角天生擁有過人的嗅覺，他靠著賦異稟的嗅覺，找出人類無法抗拒的氣味，並將這些味道收集起來調製成香水，讓人愉悅也讓人毀滅。這兩部電影都說明氣味能以無形的姿態，對人類的情感產生多直接的影響。嗅覺是所有感官裡，唯一不需要經過視丘，就能將刺激傳遞到大腦的感受器官，在聞到氣味時我們直覺反應是喜歡或討厭，不像其他感官能用一個名詞來說明。第一印象是一種主觀判斷，而嗅覺反應來自於情感和生活經驗，因此筆者想藉由氣味描繪一個人的第一印象，透過作品「人物形象調香室」，讓參與者在作品體驗中，將氣味與人物

形象做連結，在研究中筆者會以心理學和科學的方式討論氣味的感受與製作。本研究另一項探討的主題是「人際關係」，當我們在與人相處時會產生喜、怒、哀、樂…等感受，其中筆者以「介意」為核心，設計出作品「人類過敏實驗室」，以沉浸式體驗的方式探討人際距離，試圖將「介意」的感受設計成一個體驗空間。關鍵字：刻板印象、嗅覺、共感覺、第一印象、人際距離、香水

Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧

為了解決python判斷多個條件的問題，作者劉承彥 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。 　　交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。 　　對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？ 　　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，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！ 　　本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，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。 　　【精采內容】 　　✪金融大數據資料的取得 　　✪網路爬蟲的實戰演練 　　✪ETF的詳細介紹 　　✪建構完整的回測系統 　　✪經典交易策略建構 　　✪股權分散策略建構 　　✪三大法人策略建構 　　✪融資融

券策略建構 　　✪月營收交易策略建構 　　✪一籃子股票回測方法 　　【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實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢 　　運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標 　　✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼 　　✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略

以語意關聯性探討母語及第二語言之具象字效果調節: 事件相關腦電位及字彙判斷作業研究

為了解決python判斷多個條件的問題，作者陳怡庭 這樣論述：

過往研究發現，具象字比起抽象字有比較好的回想表現，而這樣的優勢就被稱作具象字效果。本研究旨在探討在母語者以語意相關字作為字彙處理的輔助條件下，具象字效果是否有調節之可能。也就是，抽象字處理是否能受益於語意相關字的語意促發，進而使典型具象字效果變小或甚至消失。我們也從第二語言(英文)角度切入探究此問題，本研究採用語意促發典範，促發配對包括了用了同語言以及跨語言的方向。本次研究裡包括一個事件相關腦電位研究以及字彙判斷作業行為研究。首先，事件相關腦電位研究幫助我們發現情緒可能會影響具象字與抽象字的處理歷程的可能性，而這樣的可能性也在後續的字彙判斷作業證實。字彙判斷作業結果顯示，具象字效果的確受語意

相關性影響，但與預期的方向相反。具象字受益於語意相關字的程度比抽象字大。換言之，具象字效果在語意相關字的協助下反而擴大。然而，當牽扯到非母語的字彙處理時候，具象字效果似乎較為不一致:我們發現在特定語言促發方向(英文_中文)，抽象字受益於語意相關字之程度反而比具象字大。綜合研究結果，我們總結具象字效果在母語字彙處理最為可靠，且語意相關字所提供的處理歷程上的幫助無助於減少具象字與抽象字之間處理的差異，反而是增大了具象字效果。本文針對現存雙語詞彙處理模型進行討論，並期望可以啟發未來更多相關研究