python 自動化的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決python 自動化的問題，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

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自動化安全檢核方法之研究

為了解決python 自動化的問題，作者郭民瑜 這樣論述：

隨著科技的進步，金融業所提供的服務也越來越廣泛，系統的架構也從傳統的大型主機漸漸走向開放式的系統，虛擬化技術也漸漸的應用在金融服務業上，而系統越開放資訊安全也就更加的重要。所提供的服務越多也代表背後需要有更多的主機來支撐這些服務，面對越來越多的主機系統，如何有效的管理這些主機的安全設定也就成為課題之一。因此，使用自動化管理提升效率並且降低人為錯誤便成為系統管理的一種趨勢。本論文之研究使用Ansible管理工具建立自動化檢核架構，利用編寫好的Playbook針對目標主機進行系統安全的檢核，並將檢核結果輸出成報表。由於Ansible管理工具無須安裝代理程式的特性，可節省大量佈署代理程式的時間，大

幅降低人力成本。另外Ansible自動化檢核的速度也比傳統人工檢核所花費的時間快上不少，也節省時間成本。

財經時間序列預測：使用R的計量與機器學習方法

為了解決python 自動化的問題，作者何宗武 這樣論述：

　　本書為進階的教材，需要經濟計量方法和矩陣代數的基礎。時間序列預測是統計學裡非常實用的工具，不論是分析投資組合的數據、全球總經和金融市場，以及預測景氣循環變動等等，可以用過去的數據資料，預測未來趨勢，是可以符合實際決策需要的實用能力。   　　書中並介紹機器學習方法，機器學習不是指特定估計方法，學習指的是如何在資料結構中運算，以追蹤最小預測誤差的方法獲得最佳預測(tuning)。我們應用機器學習演算法訓練歷史資料，執行特徵萃取(features extraction)，再測試預測表現。依此建立一個可預測未來的模型，作為決策之用。   　　使用R語言進行時間序列預測是本書的一大特點，R語言

是統計學中普及且容易上手的分析工具，書中針對一個個資料分析步驟進行深度解說，教給讀者進行預測與評估的最實用方法。

基於機器學習的模型做喜好推薦應用於W公司媒合平台研究

為了解決python 自動化的問題，作者陳建安 這樣論述：

現在是資訊爆炸的時代，在行動裝置與網頁端推出服務越來越多樣化，當我們瀏覽網頁時，輸入資訊搜尋相關資料，同時也會想知道有沒有相關的或是針對我們輸入的關鍵字做出的推薦，如果能利用使用者在網頁或是手機端中留下的資料，追蹤進行蒐集與處理，並以此基礎下做出進一步的喜好推薦。藉由科技發展與創新，有著越來越多的公司與政府單位開始重視數據的運用，政府企業對於數據的來源、收集與整理、以及對演算法模型的預測能力也越來越重視，正因為如此慢慢開始使用自動化機器取代傳統人工的操作去推薦，也期望達到精準的個人化喜好推薦，而加入機器學習的推薦系統，不論是公司或是使用者其實都得到很多好處。有許多人投入推薦的改善與研究，進一

步得到更準確且有效的預測，例如Google、Amazon、阿里巴巴等公司開發的推薦系統搭配雲端運算也能為他們帶來了非常巨大的收益。本研究針對W公司媒合網站後台資料進行資料蒐集、資料處理以及後續分析，運用監督式機器學習商家與網紅的資訊及喜好評分數據來訓練學習，並預測喜好與否，本研究運用多個分類模型做比較，像是支援向量機、隨機森林、邏輯迴歸、極限梯度提升模型與輕量化梯度提升模型，目的在比較和找到最合適的分類器，應用於W公司網站平台，並以此進行分類方法的相關探討與研究，研究結果顯示在我們第三章提到的輕量化梯度提升機準確率有 85.98% 相對第二章提到的其他模型來的更高，也做了交叉驗證平均準確率有

78.57% ，代表該模型具有穩定度對於我們的喜好推薦有良好預測效果。