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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EMA指標 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

EMA指標 公式進入發燒排行的影片

應用機器學習於台灣50股價預測分析之研究

為了解決EMA指標 公式的問題，作者洪御仁 這樣論述：

本研究為參考台灣證券交易所公開資訊觀測站、各部會官網及資料開放平臺刊載的統計報表，取用公開歷年來的證券交易資料。因為目前人工智慧（AI）在金融投資中的應用是自1990年代個人電腦技術飛速發展和大眾化以後引起廣泛研究關注的研究領域。第一款人工智慧ETF「AI Powered Equity ETF」，於西元2017年10月橫空出世，為當時全球第一使用AI選股的基金，年化報酬率多達11.81%。經過研究，股票市場的特點是極端波動、非線性以及內部和外部環境變量的變化，而AI中的機器學習技術可以檢測這種非線性，從而大幅改善預測結果。本研究蒐集股價影響因素與預測分析文獻，藉由機器學習技術包含類神經網路、

支援向量回歸、隨機森林、決策樹等演算法，進行預測驗證，並提高預測準確度。研究結果顯示使用隨機森林預測股價，準確率高於類神經網路與支援向量迴歸，後續會提出股市預測分析的結論與建議提供給未來投資理財與研究者參考。關鍵詞：類神經網路、支援向量迴歸、隨機森林、機器學習、決策樹

100張圖搞懂獲利關鍵：神準天王方天龍最常被粉絲問到的問題，一次解釋給你聽

為了解決EMA指標 公式的問題，作者方天龍 這樣論述：

投資股票一定要懂卻不易懂的關鍵問題究竟有哪些？ 「神準天王」方天龍整理近10年投資人最關注的疑問 首度公開！讓你在投資這條路上不走冤枉路！ 　　．很多人不建議你融資買股？事實呢？ 　　舉例來說，你原有10萬，一旦具備融資資格，你的資金就等於變成25萬，如果你能只投入10萬以內交易，那便有15萬元的周轉金在手上，那勝算就更大。因融資而增加風險的情況是「把25萬」全投入買股票，這樣就容易失敗。所以成功與否，只看你懂不懂這個道理。 　　．停損要設固定金額嗎？ 　　站在資金控管的立場，不能完全不管資金的增長或流失。所以最好還是設定一些停利停損的標準。不過，每一個人的投資風格和可承受風險程度不一

樣，也就沒有標準答案。但是，一般來說，上漲三成或下跌一成，通常就該先賣一趟或認賠一趟。 　　．飆股要從頭抱到尾？ 　　如果決定賺10%就要走人，結果股價的飆勁比你的想像還更強，那麼就可以用以下的公式做為「移動停利點」。例如大波段操作者，就可以用自高點跌破10%為標準。但因為進場後的最高價位會隨著股價持續上漲而變動，只要股價再創高，就必須把新的價位帶入公式，計算新的移動停利點。 　　．真外資和假外資看的出來？ 　　國內大戶把資金去國外轉一圈，就可以用外資的身分操作。但是他們的手法在真外資有很大的不同。後者，要買就一路買。前者則今天買，明天賣，交叉操作。本書告訴你許多觀盤的要訣。 　　無論是

投資新手或有經驗的投資人，趕快翻開本書解決你心中想問又一直問不到的答案 本書特色 　　◆大家都搞不懂的問題，讓你一次搞懂 　　作者多年經營自媒體，舉辦研討會。輔導過大量的股市新鮮人。有10年的時間，把解答學員、網友問題，視為最重要的工作。如今他把最常被問到、產生最多疑惑的問題，整理出來。用最易懂的方式一次說給你聽。 　　◆圖文對照，讓你易於了解 　　許多抽象的事物，用敍述的方式，讀者不易理解。本書用大量的圖例，讓你輕易了解複雜的觀念，內心不再糾結。 　　◆為每一個影響獲利的因素，提供聰明而不冒險的解答 　　台積電暴漲很爽！所以遇到飆股就要一直抱著！但是你怎知道不會抱上又抱下，到頭來白開

心。你說你他是護國神山，不會跌的？真的嗎？你真的要賭一把？或是如作者建議的，如果由高點下挫10%就先把獲利放口袋？之後擇時再進？  

運用臨床實證評估藥品療效相等性之法規-以Fluoxetine為例

為了解決EMA指標 公式的問題，作者林筠庭 這樣論述：

研究背景 現今各國醫療成本不斷攀升，學名藥因省下龐大研發經費，且能提供與原廠藥等效的臨床品質，故成為公私部門節省醫療成本的治療選擇。禮來股份有限公司生產之「百憂解」fluoxetine自108年4月1日起宣布停止供貨。即使原廠藥退出台灣市場，尚有同成分之藥品可供醫師處方。然而在臨床現況上，部分醫療人員和民眾仍對學名藥的療效和安全性是否與原廠藥相等存有疑慮。有鑑於此，本研究將從台灣和其他國家的學名藥管理切入。一方面了解各國對於學名藥的態度和科學基礎上的相關法規規範，另一方面欲利用實際臨床資料，評估上市後原廠藥與學名藥之療效相等性，以回應各方對於原廠藥與學名藥療效相等性的疑慮，進一步提升對

於學名藥的認識與信心。研究方法 本研究搜集美國、英國、日本、台灣等國家的學名藥相關法規，彙整各國原廠藥與學名藥之定義、學名藥使用現況和預估市場，再探究各國學名藥上市前審查規範，到上市後監控機制。接著回顧學名藥相關法規演進，隨著各國規範越趨嚴謹，對於相繼推出的學名藥法規進行介紹。 接著，本研究搜尋Pubmed、Embaase和華藝線上圖書館，尋找抗精神病藥物的原廠藥和學名藥療效相等性的研究，並分析研究結果和研究指標之特性。然後，本研究運用2002~2015年健保資料庫兩百萬人抽樣檔，進行回溯性世代研究 (retrospective cohort study)。研究對象為2002年1月

1日到2015年12月31日間，曾有憂鬱症診斷且開立fluoxetine之患者，並排除有癌症或曾使用任何抗憂鬱劑者後，依藥品廠牌分為使用原廠藥和學名藥者。主要分析指標為「用藥持續性」(medication persistence)，即病患從開始使用fluoxetine到發生治療改變事件 (停藥、換藥、加藥)的治療天數，以及分析兩組發生治療改變事件的風險比 (hazard ratio, HR); 療效指標設為自殺傾向+死亡+精神科住院或急診的風險比; 安全性指標為兩組併用benzodiazepine (BZD)、Z drug (包含zopiclone, zolpidem, zaleplon, e

szopiclone)的比率。研究結果 總共針對世界上八個國家進行學名藥相關法規文獻回顧，從1790年代專利制度逐漸純熟，到預估2025年學名藥市場發展;從上市前生體相等性藥物動力學參數和試驗設計比較，到學名藥上市後主動稽查、被動通報、源頭管理及製造廠規範進行了詳實探討與比較。最後學名藥法規回顧部分，除敘述相關法規演進，亦針對上述八國豁免生體相等性試驗指引進行公告時間之比較，與美國食品藥物管理局 (US The Food and Drug Administration, US FDA)、歐洲藥品管理局 (European Medicines Agency, EMA)、世界衛生組織 (Wo

rld Health Organization, WHO)規範異同之整理。 本研究共納入fluoxetine新使用者14392人。進行傾向分數配對後，原廠藥組和學名藥組各有4251人。用藥持續性方面，原廠藥使用者有3802 (89.44%)人停藥、2912 (68.50%)人換藥、116 (2.73%)人加藥。學名藥使用者有3873 (91.11%)人停藥、2740 (64.46%)人換藥、99 (2.33%)人加藥。不論原廠藥組或學名藥組，在觀察的一年中全部都發生了治療改變事件。相較於原廠使用者，學名藥發生治療改變事件的風險比，在以指標年份和醫療層級校正情況下，兩組之間無顯著差異HR

0.97 (95%信賴區間0.92-1.02)。療效指標結果經傾向分數配對後，再經指標年份和醫療層級校正後的風險比1.09 (95%信賴區間0.87-1.04)，無統計學上顯著差異。安全性指標方面，兩組之間併用比率沒有顯著差異。研究結論 本篇回顧的國家中，學名藥市場都穩健成長，主要原因為學名藥使用率上升、人口老化、慢性疾病負擔加重、原廠藥專利過期等，加上大眾對於學名藥逐漸了解與接受，學名藥市場的發展性值得關注。各國上市前規範方面，在嚴謹的法規與科學基礎上，可以確保生產之原廠藥與學名藥療效與安全性相等。各國上市後監控方面，隨著監控機制漸趨完整成熟，期望能有效提升部分醫療人員和民眾對學名藥的

信心。各國推出的豁免生體相等性試驗相關指引，目的為增進民眾醫療可近性，在藥物有效與安全的前提下，盡可能縮減不必要的試驗，加速學名藥的核准與上市。 本研究利用用藥持續性作為同時反應療效與安全性之綜合指標，採用自殺傾向+自殺死亡+精神科住院和急診作為療效指標，另以併用鎮靜安眠藥比率作為安全性指標。整體而言，在三項指標中使用原廠藥與學名藥皆無達到統計學上顯著差異。因此，本研究所得結論不論使用原廠藥和學名藥fluoxetine，藥品本身對療效和安全性造成之影響不大，在臨床應用上應不會有顯著之差異。因此，現行的法規與科學證據下，本研究足以支持學名藥可以做為醫師處方同療效與安全的治療選擇。