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Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決股票波動率公式的問題，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

選擇權策略完全手冊(增訂第五版)(上)

為了解決股票波動率公式的問題，作者LawrenceG.McMillan 這樣論述：

　　經典絕版書《選擇權投資策略》原作Options as a Strategic Investment第五版首次在台發行 　　全球銷售超過30萬冊，投資市場最全面、最受專業者推崇的選擇權實戰書籍 　　勞倫斯‧麥克米倫的《選擇權策略完全手冊》第五版絕對是必讀經典；這本傳世經典的最新版本，將充分展現他對於選擇權的最新思維。——約翰‧墨菲，《金融市場技術分析》作者 　　上市的選擇權和非股票選擇權商品，提供投資人豐富、新穎且具策略性的投資機會。這本全新修訂的第五版《選擇權策略完全手冊》，不僅擁有詳細的範例、檢查清單，讓投資人得以瞭解各種選擇權策略在不同市場條件下的威力，更收錄了最新的市場測試工

具，目的在於讓投資人的投資組合於各種市況下，都能夠同時提升獲利潛能與降低下檔風險。 　　這本全方位參考手冊，特別撰寫給對選擇權市場有初步概念的投資人，並提供各種選擇權策略的觀念與應用的方法、時機和原因。讀者亦可學習藉由指數選擇權與期貨選擇權策略，來保護投資組合與提升績效；以及瞭解稅法對選擇權賣方的影響，包含可允許認列之長期收益或虧損。 　　在本次的修訂版中，有數種經過驗證的技術和商業測試的投資策略，可以運用於許多創新的選擇權商品。你將在書中找到： 　　◆完整且全面性的探討近期上市的價格波動率衍生性商品，包含期貨和選擇權。 　　◆深入探討保護投資組合獲利的技巧，如運用廣基指數賣權或更新穎的

方法——價格波動率買權。 　　◆最新的範例及圖表，採用目前選擇權市場所使用的代碼、較低的手續費、十進位制價格、投資組合保證金和週選擇權來做說明。 　　◆更新策略技巧，包括合成跨式交易、鐵兀鷹價差交易、逆向價差交易，以及雙重行曆價差交易。 國際讚譽 　　「選擇權世界有很多可供投資人和交易者學習之處，但內容往往太過艱澀而不易理解。自從《選擇權策略完全手冊》初版問市以來，許多問題已經找到解答，後續每個更新版亦是如此。這是我們辦公室裡的選擇權標準參考書。」——約翰‧包寧傑，包寧傑資本管理公司總裁 　　「勞倫斯的著作是一部選擇權經典，他奠定了這方面的基準，成為其他選擇權書籍比較的對象——但沒有一本

書可與其相比。」——亞力士‧雅各布森，國際證券交易所副總裁 　　「勞倫斯藉由本書把選擇權交易帶入21世紀。他對於交易概念的洞察，必然禁得起時間的考驗。永遠提供最新的資訊，是絕對必要的，而沒有人做得比勞倫斯更好。」——馬克‧庫克，馬克‧庫克交易訓練機構，選擇權專業交易者 　　「選擇權產品是管理風險的最重要工具，但多數專業交易者已經沒有接受這方面的訓練，個人投資者則因為內容艱澀而避之唯恐不及。麥克米倫先生不僅帶領大家學習這項風險管理工具，而且學習過程顯得很有趣。各位知道嗎？你如果擁有一輛車，就等於擁有一口賣權！請閱讀本書，各位會發現自己實際上已經運用選擇權管理風險，只是你自己不知道而已。這本書

是每位投資人的必讀著作，不論是專業交易者或投資散戶。」——湯瑪斯‧多爾西，多爾西與懷特機構總裁 　　「我過去一直認為金融市場必定呈現某種方向，而這也正是財富之所以累積的管道。經過一陣子之後，我才知道財富是成功運用策略與邏輯的副產品。麥克米倫對這個最複雜而威力強大的金融工具，發展了一套前所未見的投資策略。」——湯姆‧索斯諾夫，tastytrade.com執行長、thinkorswim.com前執行長 　　「麥克米倫先生是選擇權交易與資訊方面的權威。他對於這個領域的貢獻，可以說是眾所周知。對於金融投資交易有興趣的人，書架上都應該擺上這本書。不論各位對於選擇權的瞭解有多深，我都強烈推薦本書。」—

—湯姆‧迪馬克，市場研究LLC創辦人  

強化學習與總體經濟指標於股票市場交易之應用

為了解決股票波動率公式的問題，作者高博華 這樣論述：

人工智慧試圖讓電腦像人類一樣的思考，使得機器可以根據所收集的資訊，模擬人類的決策，不斷自我調整與進化。近年來由於DeepMind AlphaGo 和OpenAI Five 等成功案例的出現，使得深度強化學習受到大家的重視，相關的技術發展也廣泛應用於金融詐騙偵測、零售採購預測、醫療、軍事、能源…等領域。強化學習技術可應用在電腦遊戲上:首先，透過對遊戲環境的觀察取得資訊;其次，決定採取的步驟並執行;再來則是針對採取步驟後獲得此遊戲的回饋報酬是正向或負向，以及報酬程度的大小，調整決策後採取下一個步驟，並再次考量此步驟獲得的回饋報酬的方向與程度，再次調整決策後採取下一個步驟，如此不斷調整以追求在電腦

遊戲中獲得最多的獎勵回饋。強化學習亦可應用於金融市場股票交易:就像遊戲玩家在股市這個遊戲環境裡，透過對某些特定的股票執行[買、賣、不買不賣]三個動作，盡量獲得最多的報酬。本研究使用Open AI的開源框架當作開發平台，使用PPO2演算法訓練交易代理人Agents進行股票交易操作。在股票市場環境的取樣上，採用了自2006年至2022年2月，美國股票市場的各產業類型代表性股票，每個交易日開盤、收盤、日中最高、最低價格、成交量資料，加上技術指標，作為取樣1。另加上美國主要市場指數、貨幣供給總額M1&M2、波動率指數(VIX)、10年期公債殖利率、美元指數等各市場指數與總體經濟指標資料，作為取樣2。並

以最後兩年的資料作為測試驗證，其餘作為訓練使用。我們讓Agent在「無總經指標」與「有總經指標」的資料集分別訓練後，分別進行三次的測試，再將三次的測試績效報酬率的算術平均數拿來比較，採用平均年化報酬率(即期末增加或減少的資產除以期初資產)的差異，探討增加的各市場指數與總體經濟指標，對交易代理人Agents交易股票之報酬率差異進行分析評估。股票標的選擇了在美國股票市場掛牌，交易量較大或較具代表性的10家企業，包括資訊科技、金融服務、健康照護、週期性消費(零售商、汽車與零組件製造、餐廳、旅遊服務業者等)、防禦型消費(家居、飲食、包裝、煙草、個人產品等製造商、教育訓練服務業者等)、能源、工業、基礎材

料(包括原物料探勘、開發、加工、精煉成為製成品)等八個產業：Apple Inc. (AAPL)、Micro Soft Corp. (MSFT)、J.P. Morgan (JPM)、Johnson & Johnson (JNJ)、United Health Group Inc. (UNH)、Home Depot Inc. (HD)、Walmart Inc. (WMT)、Exxon Mobil Corp. (XOM)、Union Pacific Corp. (UNP)、BHP Group Ltd. (BHP)。實驗結果如下：在D1的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔

股票操作績效年報酬率合計約為408.22%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的十檔股票的操作績效合計約為434.57%，總報酬率約減少了26.35%，亦即減少了6.06%的原始報酬。在D2的部分，加入各市場指數與總體經濟指標後，Agent對實驗所選的10檔股票操作績效年報酬率合計約為124.76%，相較於無加入各市場指數與總體經濟指標的情況下，Agent對實驗所選的10檔股票的操作績效合計約為124.15%，總報酬率約增加了0.61%，亦即增加了0.49%的原始報酬。整體而言，依據實驗設計的環境、演算法與兩類資料集進行實驗的結果，我們觀察到實驗所增加的各市場指

數與總體經濟指標等環境參數項目，對Agent加以訓練後沒有讓Agent的股票投資操作績效更好。可能的原因有：股價與各項指標在變化的方向、持續性、幅度上的相關性不高。或是單一股票價格與成交量的變化，在各個時間區段對各市場指數與總體經濟指標的敏感度差異有可能並不十分一致。另外也可採用例如MlpLstmPolicy、CnnPolicy…等不同的Policy進行交易、或是交易過程中對於投資部位大小的控制、標的風險值與波動率的影響、交易策略的選擇與適用、投資過程中累積損益的變化與穩定性…等，未來都值得我們進一步研究探討其帶來的效益。