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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課程價格的問題，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課程價格進入發燒排行的影片

運用機器學習於工作滿意度預測麻醉護理師身心健康之研究-以北部某醫學中心為例

為了解決python課程價格的問題，作者俞詠銘 這樣論述：

在衛生福利相關的規範以及科技的日新月異下，麻醉護理師必須在麻醉專科醫生的監督下完成各項任務，同時麻醉護理師他們也得適應新技術的誕生，還要面對團隊之間的溝通以及高風險的工作環境，由此可知麻醉護理師也擔負著手術的成敗，是一項風險跟壓力極高的工作。很多研究也指出麻醉護理師更替的經濟成本影響到醫療保健組織、醫療保健消費者、醫療保健付款人（包括私人協力廠商和政府）以及整個社會，如何留住具備專業訓練的麻醉護理師，並了解護理師們的工作滿意度及他們的身心健康的狀況，擬定因應對策以提高臨床工作效能是十分必要的議題。本研究為一初探式研究，採用採橫斷式(cross-sectional)問卷調查研究法，以臺北某一醫

學中心為例，蒐集麻醉護理師的工作滿意度及身心相關資料，研究問卷包含基本資料、生理問卷、心理問卷、工作滿意度。得到的原始資料樣本數為89筆經蒙特卡羅演算法擴增至219筆。本研究將資料篩選統整後以SPSS進行統計分析，再以機器學習分類迴歸決策樹(CART)、隨機森林及羅吉斯迴歸演算法建構預測模型，並將工作滿意度輸入模型以預測麻醉護理師之身心健康。研究發現若利用89筆的資料以SPSS以邏輯斯迴歸進行工作滿意度預測生理或心理狀況都未見有顯著相關，但若以擴增後的219筆的資料則工作滿意度預測生理健康呈現部分顯著。而在機器學習預測方面，利用Python分別執行分類決策樹 CART，隨機森林及羅吉斯迴歸三種

演算法進行工作滿意度預測生理，心理健康後發現CART效能最佳，隨機森林次之，邏輯斯迴歸則排第三。而邏輯斯迴歸之優點不只能用於判定麻醉理師健康或不健康之狀態，也能預測健康與不健康之發生之準確率。本研究結果發現影響麻醉護理師身心健康的關鍵因素最主要是為「月薪」與「工作時數」。而在生理健康方面顯示麻醉護理師的「腸胃道問題」、「呼吸道系統」與「工作時數」是有相關的，資料顯示當「工作時數」與「腸胃道問題」、「呼吸道系統問題」呈現正相關，即工作時數越長，這兩項生理問題越趨嚴重。在心理健康各項則均無差異，而工作滿意度的「人際互動與合作」、「護理工作的負荷」與月薪相關，表示月薪的高低會間接的影響人際關係與工作

負荷；生理健康、心理健康及工作滿意度三者皆呈正相關，表示生理、心理健康無論是上升還是降低都會影響到工作滿意度。本研究結果可作為麻醉科護理師工作滿意度與身心健康後續相關研究之參考。

從零開始使用Python打造投資工具

為了解決python課程價格的問題，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  

特徵縮放於深度學習股市價格預測之影響

為了解決python課程價格的問題，作者丁麗文 這樣論述：

　　近年來機器學習與深度學習模型在巨量資料分析和科技金融方面取得了顯著的成效。時間序列分析主要是利用歷史資料預測未來走勢，然而過去時間序列相關研究較少探討特徵縮放的影響性。本研究利用常見的技術指標，並結合不同特徵縮放及深度學習演算法進行股市價格預測分析。在實證方面利用台灣證券交易所（TWSE）的Α公司2015年到2019年實際股票資料進行驗證，並進行比較分析。綜合上述，本研究目的如下：（1）探討使用不同特徵縮放對於遞迴歸神經網路準確度影響（2）探討加入常見技術指標是否可提高遞迴歸神經網路準確度（3）驗證傳統 ΑRIMΑ 模型與遞迴歸神經網路預測準確度之比較（4）探討不同神經元數及層數對於預測

準確度之影響（5）實際採用2015-2019年Α公司實際股票資料來進行實例驗證