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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取得環境變數的問題，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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深度學習網路與機器學習技術效能比較分析_以預測比特幣價格趨勢為例

為了解決python取得環境變數的問題，作者王以理 這樣論述：

近年來，深度學習技術蓬勃發展，許多學者將其應用在各項領域上，使一般機器學習方法開始出現沒落的趨勢，然而深度學習方法需要高階硬體才能有效的運作，在中等複雜度的問題像是股價或是虛擬貨幣的預測上何者能有較好的效果並沒有一個定論。因此，本研究以比特幣作為研究標的，資料來源取自於雅虎財金，研究期間為2016年至2020年交易日資料包含(開盤價、收盤價、最高價、最低價和多種技術指標)，將2016年至2019年日資料作為訓練資料預測2020年的比特幣價格，使用6種機器學習模型包含(隨機森林、極限梯度提升、支援向量回歸、K-鄰近、線性回歸、類神經網路)和2種深度學習模型包含(循環神經網路、長短期神經網路)作

為預測模型，探究何者在比特幣價格的預測上能取得較好的成果，並以實作多種模型的方式呈現研究結果，本研究結果顯示，線性回歸和極限梯度提升的預測效果最好，深度學習在本實驗中雖不是最佳模型，和隨機森林、K-鄰近相比深度學習的效能是較好的。

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取得環境變數的問題，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。

蝴蝶蘭溫室環境控制與預測系統之研究

為了解決python取得環境變數的問題，作者詹昀豫 這樣論述：

蝴蝶蘭為台灣大宗外銷產品之一，近年來外銷量達數百億元，蝴蝶蘭的生長對環境的要求相當嚴苛，台灣現階段效法荷蘭以溫室的方式栽培蝴蝶蘭，期望能以智慧化的方式進行溫室環境的管理，減少人為的疏失與盲點。 本研究以Python程式語言為基底，利用溫室附近的氣象站資料並藉由矩陣運算預測溫室所在地之氣溫，並分析蝴蝶蘭溫室內環境因子與環控設備之關聯性，期望能透過此研究找出一套溫室環境控制的方法，提高蝴蝶蘭培育的成功率。