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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 字串 內容的問題，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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藍牙信標應用於裝置識別與距離偵測之實作

為了解決Python 判斷 字串 內容的問題，作者陳翰傑 這樣論述：

雖然近幾年手機開始普及，價位普遍不高且相當親民，雖可藉由Google地圖、搭配手機來使用其定位追蹤。然而透過GPS搭配手機、雖然使用方便且快速，室外定位標準誤差為15m。但是GPS仍須倚靠衛星定位，且無法針對室內定位，作精確之距離判斷與估計。針對手機本身之耗電量、可用之待機時間，也是必要的考量因素。 本研究擬利用蘋果公司所制訂的iBeacon藍牙信標技術進行應用設計。iBeacon乃基於藍牙4.0的Low Energy (BLE)運作模式，以廣播特定格式訊息內容的方式，讓接收端得以藉由所收到訊息內容進行延伸之應用。除了可能取代部分NFC功能以外，還有許多相關之應用，好比補足GPS不足之室

內導航就是其中之一。且妥善利用藍牙之信標功能，iBeacon不但可作為室內定位工具之外，還可使用其本身訊息推播之機制，發送商品優惠訊息、建築大樓位置及名稱與機場個人行李之追蹤。最後發揮藍牙本身、功能之最大優勢，成本價格低、消耗電量很小、不佔用通訊頻帶。還有最重要的是，iBeacon所提供之相對位置，誤差值約略2到3m左右。 因此我們透過兩個樹莓派(Raspberry Pi)執行藍牙信標發射端與接收端之實務應用，順利讓傳送端透過短距離通訊技術之藍牙(Bluetooth)方式傳遞，使其發送廣播封包內容本身包含iBeacon藍牙信標。接收端則必須辨識與過濾藍牙封包，再將篩選後之封包進行分析以取得

iBeacon藍牙信標之所有資訊，藉此由封包內容當中的信號強度數據套入數學公式以得到兩通訊裝置之間的估計距離，最終希望達成兩裝置之間識別與防止碰撞的功能。 本研究的實作項目包括下列幾點：1. iBeacon藍牙信標封包格式研究。2. iBeacon藍牙傳輸端設定與發送。3. iBeacon藍牙接收端設計與測試。4. Raspbian藍牙套件安裝與環境編輯。5. Python Code程式語法、邏輯、函式庫引用。6. iBeacon藍牙信標過濾與名單建立。7.傳送功率量測與接收功率顯示。8.距離計算程式設計。

Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧

為了解決Python 判斷 字串 內容的問題，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

以社群軟體為使用者介面之校園導覽聊天機器人之研製

為了解決Python 判斷 字串 內容的問題，作者林澤皓 這樣論述：

現在各行各業多數採用資訊化作業以增加處理效率，並為了節省人力成本，對於聊天機器人的應用比率逐漸提高，透過人工智慧技術和利用電腦程式模擬真人對話，可應用於網路購物、線上客服、訂餐等。因此，本論文是以結合聊天機器人製作學校之校園導覽系統，運用爬蟲程式從學校網頁擷取資料並分析整理和過濾內容，儲存校園相關使用者所需的資訊。系統除了產生使用者意圖(Intents)，並進行關鍵字(Entities)查詢分析，當使用者輸入檢索字串時，便將句子斷詞斷句並得出最符合使用者需求的關鍵字，以便找出對應的答案回覆給使用者，使用者將可在最短的時間內得到校園導覽所需的答案。另外，系統詞彙庫是可變動的，對於不在關鍵字詞彙

庫中的關鍵字，則透過系統演算法的判斷，進行新增關鍵字的處理，並完成對應的意圖，以增加校園導覽之可用性。