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少年Py的大冒險-成為Python AI深度學習達人的第一門課(附範例光碟)

為了解決python股票分析系統的問題，作者蔡炎龍,林澤佑,黃瑜萍,焉然 這樣論述：

　　近年來人工智慧最主要的重心在深度學習，也是因深度學習有許多突破性的發展，而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》的風格，藉由輕鬆活潑的方式，從基本的原理開始，讀者可一步步跟著書中每個冒險，成為可以活用AI的深度學習達人！ 　　本書規劃三個篇章，共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明，接著介紹神經網路三大天王（DNN、CNN、RNN），並大量運用Gradio這個有趣的套件，把書中的AI模型做成網路應用程式。 　　本書也介紹了如何用Hugging Face的transforme

rs套件打造有趣的自然語言處理應用，以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路（GAN）及強化學習也有相當詳細地說明。 本書特色 　　1.以三大篇章，共41種冒險旅程，成為可以活用AI的深度學習達人。 　　2.書中以各種有趣的範例，如：用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。 　　3.書末以「股票的自動交易系統」為專題，從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。 　　4.輕鬆活潑的筆調，搭配可愛的插圖，以圖解化方式加深學習印象。  

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腦波與五大人格特質相關性研究

為了解決python股票分析系統的問題，作者艾明緯 這樣論述：

由於近幾年來人工智慧開始盛行，也開始帶動腦機介面在市場上掀起熱潮，本研究目的希望透過腦機介面量測出的腦波資料，以及IPIP五大人格量表去分析人格特質與腦波之間的相關性。 本研究透過腦機介面Brain Link Pro，收集受試者在進行2分30秒的TRYBIT LOGIC遊戲時腦波中的Low Alpha波、High Alpha波、Low Beta波、High Beta波、Low Gamma波及High Gamma波數據，並與IPIP五大人格量表去進行人格特質的分析。透過Spearman相關係數找出各腦波與每個人格特質之間的相關性後，將各個腦波數據對應有相關的人格特質，依照平均分數將受試者

分成兩組，再藉由曼惠特尼U檢定去檢定兩組受試者腦波數據是否有差異，將有差異的腦波數據與人格特質，透過隨機森林分類器訓練模型並進行預測，找出腦波數據與人格特質之間的關係。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決python股票分析系統的問題，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

結合新聞情感分析與對數週期冪律奇異性模型預測台股泡沫破裂時間點

為了解決python股票分析系統的問題，作者王奕博 這樣論述：

在新冠疫情的影響下，全世界籠罩著緊張的氛圍，不僅是對於疫情的恐懼，也深怕受其連帶的影響，尤其是在動盪的股市中，日益增長的股價，隨時都有可能成為泡沫。在過去的30年中全世界共發生了超過100起的金融危機，即便如此，與日益增長的經濟相較之下，時而發生的崩潰事件仍然算是九牛一毛。金融泡沫雖然是極少發生的異常事件，但與人們的生活息息相關，即使不是投資人，也難逃泡沫破裂的衝擊，歷史上一些重大的金融泡沫事件即使時空背景轉換到了現今仍然讓人聞風喪膽，對投資人來說崩盤的恐懼是永久的壓力來源，這些極端事件的發生往往會毀掉部分人們的生活，如何有效的預防是大家所在乎的。本研究使用Python做為開發的語言，結合新

聞情感分析與對數週期冪律奇異性模型來預測台灣加權股價指數的泡沫破裂時間點，以真實的台股相關新聞計算每日情感值，作為對數週期冪律奇異型模型的修正因子，改善LPPLS模型對於泡沫破裂時間點的預測誤差，並以之建構投資策略，回測其績效。實驗證實，本研究所提出的NLPPLS模型能加以改善模型對於泡沫偵測的效果以及降低泡沫破裂預測的誤差，也能在實際投資上協助投資人進行判斷。最終回測績效，LPPLS模型與NLPPLS模型所建構的策略勝率高達90%，夏普比率超過1，報酬率也高於買入持有策略。而相較於LPPLS模型，利用加入新聞情感因子的NLPPLS模型不僅是在破裂時間點的預測上表現較穩定，預測誤差平均減少了約

12日；在建構投資策略上也是有較好的績效，不僅報酬增加且風險降低，系統品質指標SQN超過12。