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Pandas資料分析實戰：使用Python進行高效能資料處理及分析

為了解決股票波動率的問題，作者MichaelHeydt 這樣論述：

　　掌握大數據資料處理與分析的必備套件：PANDAS 　　全方位了解Pandas程式庫的特性，進行高效能資料處理及分析 　　Pandas是Python底下、用於實際資料分析上很受歡迎的一個套件。它提供有效率、快速、高效能的資料結構，使得資料探索及分析非常簡易。本書將引導讀者熟悉Pandas程式庫提供的各項完整功能，以進行資料的操控及分析。你將學到在Python底下如何用 Pandas進行資料分析。我們從資料分析的概觀開始，接著反覆地進行資料建模、從遠端來源存取資料、利用索引進行數值及統計分析、執行聚合分析，最後把統計資料視覺化，並且應用到金融領域。 　　從本書獲取這些知識後，不但可快速

認識Pandas，也具備了將其應用到資料操作、資料分析、資料科學等領域的能力。 　　【適用讀者】 　　本書適合資料科學家、資料分析師、想用Pandas進行資料分析的Python程式設計師以及任何對資料分析感興趣的人閱讀。如果你具有一些統計及程式設計知識，則對於學習本書內容將會更有幫助，但是即使沒有統計及程式設計知識，或者沒有接觸過Pandas的經驗，也沒有關係。 　　【你能夠從本書學習到】 　　◎了解資料分析師及資料科學家對於蒐集、解讀資料的看法。 　　◎了解Pandas如何支援全程的資料分析程序。 　　◎善用Pandas序列及資料框物件來表示單變數及多變數資料。 　　◎利用Pandas切

割資料，以及從多個來源進行資料的結合、分組、聚合等操作。 　　◎學習如何從外部來源，如檔案、資料庫以及網站服務存取資料。 　　◎表示及操控時間序列資料，以及了解與此類資料相關的許多複雜之處。 　　◎學習如何將統計資料視覺化。 　　◎學習如何利用Pandas解決金融領域常見的幾個資料表示及分析方面的問題。  

股票波動率進入發燒排行的影片

以成交量預測股票波動率—以台灣股票市場為例

為了解決股票波動率的問題，作者黃姿庭 這樣論述：

本次研究目的旨在驗證在已知上期股票波動率會影響本期股票波動率此前提之下，增加上期股票成交量變動率並以 Fama-French 三因子模型中三個因子 (市場風險溢酬、規模溢酬及淨值市價比溢酬) 平方作為控制變數，檢測新增的自變數是否能夠解釋並使預測未來股票波動率較為準確。藉由迴歸分析可以發現，上期股票波動率對於本期股票波動率有正向影響力。而在上期成交量變動率方面，則為負顯著。最後，Fama-French 三因子平方方面，最多股票在上期規模溢酬平方正顯著、上期市場風險溢酬平方次之、上期淨值市價比溢酬平方最少，且後兩因子均各有三檔股票為負顯著。最後再以移動視窗法比較有無上期成交量變動率迴歸模型兩者

之樣本外資料預測能力，發現不含該自變數之模型預測能力較好，但相距不大，故上期成交量變動率對於預測波動率無明顯助益。