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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app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app進入發燒排行的影片

服務機器人對話流暢性對消費者知覺能力與使用意圖之影響：以關係規範為調節效果

為了解決ema指標app的問題，作者廖宏偉 這樣論述：

有鑑於人工智慧和深度學習等方面的技術提升，機器人已能夠接管傳統上人類所能執行的任務。在考慮勞工成本的情況下，機器人的普及率迅速增加，在各行各業都能夠看到機器人的身影，隨著現今的人們對機器人的高度依賴，特別是在服務業的機器人，依舊可以看見機器人存在著許多問題需要解決，例如機器人對人類語言的認知度、機器人對話的流暢度、是否會影響消費者對機器人的使用意圖...等，以及機器人是否能達到人類的要求。本研究旨在探討服務機器人對話流暢性對消費者知覺能力與使用意圖的影響效果並以此關係規範作為調節效果。本研究將採用Smart PLS 統計軟體進行資料分析，以服務業消費者作為研究對象，透過網際網路進行問卷公開調

查和蒐集，在問卷一開始，放置了一部有關服務機器人與消費者的對談影片，讓問卷填答者看完影片後再開始做答，當問卷收齊後，實際得到之有效問卷數量為115 份。然後我們從問卷所獲得的數據歸納出的結果如下：一、服務機器人的對話流暢性對消費者知覺服務機器人能力與使用意圖都有正向顯著的影響。二、消費者知覺服務機器人的能力對消費者對於服務機器人的使用意圖有正向顯著影響。三、當消費者是屬於交換關係的關係規範時，「機器人對話流暢性」對消費者對服務機器人「知覺能力」沒有正向顯著影響；當消費者是屬於共有關係的關係規範時，「機器人對話流暢性」對消費者對服務機器人「知覺能力」則具有正向顯著影響。