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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指數函數的問題，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

python指數函數進入發燒排行的影片

Covid-19新冠肺炎的傳播干預及預測

為了解決python指數函數的問題，作者賴榮斌 這樣論述：

許多研究結果已經表明高疫苗接種率和遵守公共衛生預防措施對於控制Covid-19疫情流行並防止未來住院趨勢和死亡人數激增至關重要。實施公共政策的決策者可以通過加速疫苗接種增加覆蓋率來擴大群體免疫和實施各項非藥物干預措施 (NPIs)，例如隔離干預、關閉學校及設施、身體距離限制的及戴口罩等措施來控制疫情擴散，其中各國疫苗接種政策的實施亦是抑制疫情的重要關鍵。在本研究中使用隔室模型(Compartment model)中的感染數據用以模擬疫情傳播的狀態並獲取感染人數數據，預測模型使用長短期記憶（Long Short-Term Memory，LSTM）用以進行短期預測，訓練模型時使用基因演算法（Ge

netic Algorithm, GA）進行超參數優化。在感染人數預測中並進一步探討不同國家在政策干預下的情況，用以了解實施政策管制程度以及疫苗接種實施政策在不同國家中疾病傳播效果。本研究結果表明，所提出的GA-LSTM模型預測算法對於Covid-19疾病傳播在預測國家未來感染人數的可用性，誤差評估呈現精確的表現；另在透過非藥物干預措施(NPIs)及疫苗政策進行感染預測方面，研究結果亦顯示這是一個可靠且可執行的預測模型工具，政府管理者可透過此預測方法對疫情管制政策的實施進行決策評估，且可以即時依所在地需求進行政策調整。

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指數函數的問題，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。

基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統

為了解決python指數函數的問題，作者黃梓銨 這樣論述：

本研究基於卷積神經網路設計於防疫期間之病人照顧輔助系統，目前世界各地因為Covid-19的關係，開始減少人與人之間的接觸，也因為Covid-19疫情的關係，現在口罩成為了每個人必備的物品之一。本系統使用卷積神經網路(Convolution Neural Network; CNN)，標註正確戴好口罩以及未正確戴好口罩的圖片，建立類神經網路模型。建立好的模型用於分析病人以及照護者雙方的口罩是否正確的戴上，若雙方的口罩都有戴上並且配戴正確時，病房門便可以打開，如果其中一方的口罩未配戴或是未正確配戴時，房門則無法開啟並透過語音提醒告知未戴口罩的一方正確的戴上口罩，保護雙方安全。為了在防疫期間減少病人

與照護者一些非必要的接觸，本系統設計病人照顧輔助系統利用溫度感測器偵測病房內的溫度再透過風扇自動調節病房內周圍的溫度，並結合溼度感測器偵測病床的保潔墊或是床單的濕度，判斷是否需要更換。如要更換則透過藍牙的方式傳送訊息給手機App，讓照護者知道目前病人有更換保潔墊或床單之需求。