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Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧

為了解決網頁傳遞參數的問題，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

網頁傳遞參數進入發燒排行的影片

應用資料庫內建R語言於網路區隔之資訊傳遞

為了解決網頁傳遞參數的問題，作者王俐云 這樣論述：

隨著時代進步與資料科學的發展，機器學習和深度學習陸續出現，許多開發工具或程式語言開始提供類似的功能模組，資料庫端不外乎也開始提供更多相容的功能。兩大資料庫品牌Oracle與微軟(Microsoft)的SQL Server而言，同樣都開始發展出這類的功能給資料科學家進行更深入的研究，兩者之相似處是都有提供R語言的功能。另外網路的發展過程中資訊安全是很重要的一環，不管是公部門亦或是企業，都會有內部網路與外部網路的配置來提升資訊安全，以往若要進行資料分析通常都會需要將資料從資料庫搬移至統計或分析軟體中，在這樣的搬運過程中資料存在著許多風險，因此如果能在資料庫端直接進行資料處理與分析那麼資料安全性將

能夠有很大的提升。本研究應用資料庫內建R語言於內外網分隔之網路區隔架構，此作法可在資料庫內直接運算與製作統計圖表，能免除移動資料之網路傳輸時間，也更能確保資訊安全。我們使用Microsoft SQL Server資料庫，介紹嵌入R語言於Transact-SQL (T-SQL)的執行方式、可能問題及相關解決方法，並進行程式執行效能測試，也架設內外網區隔環境，實作於內部網路的資料庫中執行資料處理與圖表製作，透過中介機器將結果圖檔傳送至外部網路架設的網頁。