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# 益大資訊~程式人的第一本 Python 量化投資筆記ISBN:9786264143646 MP22535

## 價格

目前價格：NT$450

原價：NT$600.00

庫存狀態：有庫存

可售數量：10

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## 分類

分類名稱：其他

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圖書/影音/文具 > 圖書與雜誌 > 電腦/網路 > 其他

## 商品狀態

商品狀態：全新品

## 賣家資訊

賣場名稱：益大資訊電腦圖書專賣店

賣家 ID：Y1221244390

## 商品描述

益大資訊~程式人的第一本 Python 量化投資筆記ISBN:9786264143646 MP22535

本書內容改編自第16屆 iThome 鐵人賽AI/ ML & Data 組優選系列文章《打開就會 AI 與數據分析的投資理財術》。近年自動化交易與長期投資蔚為風潮，其中最受矚目的便是結合數據與程式設計的量化交易（Quantitative Trading）。本書以 Backtrader 為核心，系統化整理量化交易的基礎觀念與實作流程，協助讀者從理論快速進入實務操作。全書操作環境單純，僅使用 Backtrader，讓初學者能專注於策略設計與回測分析。書中亦結合 AI 與金融的應用，示範如何運用機器學習與強化學習進行市場預測與自動化交易，帶領讀者理解人工智慧在投資決策中的潛力。秉持「學習觀念不如親手實作」的理念，每章皆附可直接執行的 Google Colab 範例，讀者無需額外安裝環境，即可立即體驗量化策略開發流程。本書是你踏入量化投資與 AI 金融世界的最佳起點。

 

本書特色✦ 掌握量化基礎從理論到實作，全面理解量化交易✦ AI 結合金融結合機器學習，開啟投資新思維✦ 情緒文本分析運用 NLP 技術，洞察市場情緒脈動✦ 實作體驗每章附程式範例，立即動手練習

CHAPTER 01 量化投資介紹與目標設定1.1 量化投資的基本概念1.2 常見量化策略類型1.3 量化投資的優勢1.4 設定量化投資目標1.5 本章小結CHAPTER 02 獲取金融數據2.1 使用 yfinance 下載金融數據2.2 探索數據結構2.3 時間數據基本處理與操作2.4 使用 matplotlib 繪製股票收盤價走勢圖2.5 儲存數據2.6 本章小結CHAPTER 03 數據清洗、處理與技術指標計算3.1 數據清洗與處理3.2 計算常見技術指標（Technical Indicator）3.3 視覺化財務指標3.4 本章小結CHAPTER 04 金融指標計算與策略開發基礎4.1 金融指標計算4.2 金融指標 Python 實現4.3 策略開發基礎4.4 綜合應用：從指標到策略4.5 本章小結CHAPTER 05 BackTrader 回測框架介紹5.1 為什麼需要回測5.2 使用 Backtrader 回測框架5.3 回測中的注意事項5.4 進一步探索5.5 本章小結CHAPTER 06 動量策略、均值回歸策略與技術指標策略開發6.1 動量策略開發6.2 使用 Backtrader 實現動量策略6.3 均值回歸策略開發6.4 使用 Backtrader 實現均值回歸策略6.5 技術指標策略開發6.6 使用 Backtrader 實現 RSI MACD 策略6.7 策略優化與參數調整6.8 本章小結CHAPTER 07 利用 Backtrader 進行策略參數調整達到優化夏普率7.1 導入所需的 Library7.2 建立策略類別並加入參數7.3 設置策略參數範圍並執行優化7.4 解析優化結果7.5 結果分析與應用7.6 本章小結CHAPTER 08 風險管理基礎與風險調整後的收益8.1 風險管理基礎8.2 常見的風險控制策略8.3 風險調整後的收益8.4 實作風險管理與風險調整後的收益計算8.5 策略優化與風險調整8.6 優化結果的解讀與應用8.7 本章小結CHAPTER 09 多資產投資組合9.1 多資產投資組合的概念9.2 實現簡單的多資產投資組合9.3 本章小結CHAPTER 10 因子投資10.1 因子投資的概念10.2 因子投資策略的構建10.3 因子投資組合的回測10.4 因子投資策略的優化與應用10.5 本章小結

 

CHAPTER 11 引入 AI——機器學習概述與數據預處理11.1 機器學習在金融中的應用場景11.2 Scikit Learn 簡介11.3 數據預處理與特徵工程11.4 為機器學習模型準備訓練數據11.5 實際案例：預測股票價格走勢11.6 本章小結CHAPTER 12 監督式學習——回歸模型＆分類模型在股價上預測上的運用12.1 監督式學習概述12.2 回歸模型12.3 分類模型12.4 模型比較與選擇12.5 實際案例：模型應用與評估12.6 本章小結CHAPTER 13 無監督學習＆模型優化與交叉驗證13.1 無監督學習概述13.2 應用 K-Means 聚類識別市場模式13.3 主成分分析（PCA）進行數據降維13.4 模型優化與交叉驗證13.5 綜合應用：模型優化與無監督學習結合13.6 本章小結CHAPTER 14 時間序列預測——使用 ARIMA 和 Prophet14.1 時間序列分析基礎14.2 實際案例：比較 ARIMA 與 Prophet 模型14.3 本章小結CHAPTER 15 時間...

## 圖片

| 類型 | 圖片 URL | 說明 |
|---|---|---|
| 主圖 | https://img.yec.tw/ob/image/ff2713a6-f75e-4c90-a052-a9140a380035.jpg | 商品主圖 |

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