Python

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Python：股票×ETF量化交易實戰105個活用技巧

出版日：2025/07/02 作者：劉承彥 出版社：博碩文化 裝訂：平裝

使用Python實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南【本書特色】✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略✪透過Discord Push打造策略訊號派送機器人【內容簡介】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。交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？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，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，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。【精采內容】✪金融大數據資料的取得✪網路爬蟲的實戰演練✪ETF的詳細介紹✪建構完整的回測系統✪經典交易策略建構✪股權分散策略建構✪三大法人策略建構✪融資融券策略建構✪月營收交易策略建構✪一籃子股票回測方法✪Discord自動化策略訊號推播【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

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Python金融數據分析與應用(微課版)（簡體書）

出版日：2025/06/01 作者：張俊麗; 彭娟; 馬臻 出版社：人民郵電出版社 裝訂：平裝

本書系統地介紹Python在金融數據分析中的應用，分為三篇。第一篇為Python基礎篇(第1章、第2章)，詳細講解Python基礎知識及數據分析相關庫(包括NumPy、pandas和Matplotlib)，幫助讀者打下堅實的編程基礎。第二篇為金融數據分析與挖掘篇(第3章～第6章)，深入介紹金融數據的獲取及預處理、描述性分析與可視化，以及有監督學習和無監督學習等數據建模技術，培養讀者在金融數據分析領域的專業技能。第三篇為綜合應用篇(第7章～第10章)，通過上市公司股票數據獲取與可視化分析、滬深300指數預測、基於K均值聚類的上市公司財務數據分析以及不同投資組合下的收益率與波動率分析等具體案例，將理論知識與金融實踐相結合，提升讀者的實踐能力和綜合決策能力。本書不僅提供豐富的案例數據和代碼，還在第二篇各章末提供本章實訓和實戰演練，旨在通過實踐，加深讀者對金融數據分析的理解。本書配有PPT課件、教學大綱、電子教案、源代碼、數據文件、課後習題答案、實戰演練參考答案等教學資源，讀者可在人郵教育社區免費下載使用。本書適合作為高等院校金融、經濟、統計、計算機等相關專業的教材，也適合作為金融專業人士和對金融數據分析感興趣的讀者的參考用書。

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深度實踐OpenStack：基於Python的OpenStack組件開發（簡體書）

出版日：2018/04/01 作者：田亮; 喻濤 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

全書共分八部分，按預備篇（第1、2章）、Python篇（第3、4章）、開發基礎（第5、6、7章）、Horizon開發篇（第8、9章）、Nova開發篇（第10章）、Neutron開發篇（第11章）、測試篇（第12章）和擴展篇（附錄A～D）的順序，循序漸進地對OpenStack展開深度剖析。零基礎入門，全方位涵蓋了OpenStack的基礎知識，同時結合大量企業內部資料和實踐案例，適合作為OpenSta

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遠端遙控木馬病毒程式設計：使用Python

出版日：2018/08/27 作者：北極星 出版社：博碩文化 裝訂：平裝

本書是《特洛伊木馬病毒程式設計：使用Python》的進階版，設計以ISO OSI的七層架構為基礎，會議層以傳送權（token）來實作，表達層可傳輸的資料型別從最基本的正整數、bytes、str等，擴大到負數、dict 、list等較為複雜的結構。真正木馬病毒在感染進入電腦，多半會以dropper或是downloader作為媒介，在本書的最後多加了一章，將木馬病毒的執行檔包裝成dropper的型態作

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數據科學基礎：基於R與Python的實現（簡體書）

出版日：2025/01/16 作者：吳喜之; 張敏 出版社：中國人民大學出版社 裝訂：平裝

數據科學是在動態世界中不斷發展變化的。本書旨在讓讀者掌握數據科學基礎知識與技能，儘快進入理論與實踐，奠定進一步發展的基礎。本書精選了5章內容。第1章為數據初等描述；第2章介紹傳統統計基本思維方式，可作為參考；第3章系統深入地介紹有監督學習基礎，包括回歸及分類概念方法，重點介紹決策樹；第4章介紹機器學習組合算法及模型；第5章詳細介紹神經網絡的基本概念。內容聚焦於決策樹、神經網絡等既基礎又具擴展功能的方法，未羅列擴展性不強的方法。本書支持R和Python兩種編程語言，R代碼穿插于正文，Python代碼及說明性R代碼附于每章之後。建議讀者在學習數據科學的過程中通過處理數據自學編程，培養自己的編程能力。本書與教學契合度高，無論經驗豐富的教師，還是沒有機器學習和數理統計教學經驗的教師，都能輕鬆上手。其獨特的數據驅動教學方式，能夠極大地激發學生的學習興趣，促使學生快速吸收知識，提升學習效果。

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用科學方法玩金融：Python智慧量化交易

出版日：2019/05/27 作者：何海群 出版社：深智數位 裝訂：平裝

◆採用黑箱模式和MBA 案例模式，結合大量經典案例， ◆介紹 sklearn 機器學習模組函數庫和常用的機器學習演算法，在金融領域的應用 ◆懂 Excel 就能看懂本書本書採用生動活潑的語言，從入門者的角度，講解Python 語言和sklearn 模組庫內置的各種經典機器學習演算法；介紹股市外匯、比特幣等實盤交易資料在金融量化方面的具體分析與應用，包括對未來股票價格的預測、大盤指數趨勢分析等。

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Python在電力數據分析中的應用（簡體書）

出版日：2023/07/01 作者：彭曙蓉; 李彬 出版社：中國電力出版社 裝訂：平裝

隨著人工智能的發展，大數據分析逐漸應用於電力系統，由許多複雜的問題亟待解決。本書以Python作為分析和預測的工具，將通過從不同平臺採集到的電力數據進行篩選處理，再使用不同的算法進行訓練和預測，最終得到預測結果。具體案例包括電動汽車負荷預測、風電功率概論密度的預測、光伏發電出力預測以及餐廚垃圾發電系統中沼氣產量的預測。對有志於研究電力系統人工智能應用的初學者來說，這些實例提供了更簡單的入門途徑。

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Python程序設計立體化教程(微課版)（簡體書）

出版日：2025/02/01 作者：許華; 邵在虎; 張紅 出版社：清華大學出版社(大陸) 裝訂：平裝

本書是項目化教程，共設計11個項目，包括猜價贏大獎、簡單計算器、健康數據分析、詞語蹤跡尋覓、社會主義核心價值觀問題挑戰、公益圖書角圖書管理系統、校園熱點話題統計、天氣預報應用程序、個人財務管理系統、銷售數據分析、數據校驗。講解的知識包括Python開發環境搭建、基本語法、數據類型、輸入/輸出、控制結構、字符串、列表與元組、集合與字典、函數、面向對象、文件和異常處理等。本書根據職業特色和崗位特徵，在基於職業能力培養的同時恰當地融入了職業素養提升內容。本書是面向沒有程序設計基礎的讀者編寫的入門教程，適用於高校計算機相關專業的學生，也可用于自學。

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Python資料分析與應用專案教程（簡體書）

出版日：2025/08/01 作者：劉瑞新 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書結合專案案例，系統介紹資料分析與應用的核心技術，涵蓋了從資料獲取、預處理、分析、視覺化到機器學習建模的完整流程。全書共分為10 個專案，循序漸進地講解資料分析相關的關鍵概念、技術和工具。內容包括Python 資料分析概述，Anaconda 開發環境與JupyterLab 的使用，NumPy 的使用，Pandas 基礎、資料預處理、資料分組與聚合分析，使用Matplotlib 實現資料視覺化，時間序列資料的處理與分析，文本資料的處理與分析，機器學習基礎和綜合案例等。每個專案均包含學習目標、知識連結、專案實施和習題，確保理論與實踐結合，適合教師授課，能夠邊學邊做。本書適合作為高等職業院校大資料技術、人工智慧等專業“資料分析與應用”或“資料分析與視覺化”課程的教材，同樣適用於1+X（人工智慧資料處理）職業技能等級證書課程，也適合資料分析初學者、資料分析工程師及相關培訓機構學員學習。

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數據結構與算法(Python版)(第2版)（簡體書）

出版日：2026/06/01 作者：周元哲 出版社：機械工業出版社 裝訂：平裝

本書主要內容包括數據結構與算法、異常處理與調試、線性表、棧和隊列、串、樹和二叉樹的理論及應用、圖論、圖的應用、查找、排序，以及SciPy、Pandas、NetworkX等工具。本書內容精練、由淺入深，注重學習的連續性和漸進性，適合作為高等院校計算機類專業教材或教學參考書，也可以供從事計算機應用開發的各類技術人員使用和參考，還可作為全國計算機等級考試、軟件專業技術資格(水平)考試的培訓資料。

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