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Python金融市場賺大錢聖經：寫出你的專屬指標

為了解決三大法人買賣 超 APP的問題，作者張峮瑋 這樣論述：

寫出你的專屬指標！ 現職程式交易員帶你用python寫出本書三大核心 獲取台灣股市資料X小幫手每日自動監控市場X透過回測打造最佳策略 　　現在，不，應該說早在好幾年前，程式就已經充斥、席捲了整個市場。當別人的策略10秒鐘完成回測10年的資料時，你是否仍辛苦的一年一年人工驗證自己的策略? 當別人邊喝咖啡邊吃下午茶，程式在替他監控市場時，你是否還在辛苦盯盤，甚至荒廢本業？ 　　市面上確實充斥著許多很好用、很方便的自動交易軟體，甚至許多也支援寫內建程式碼，那我們為什麼要學Python? 因為高度的自由化，當你使用的軟體對於某些商品在資料或是其他層面支援不夠，那你幾乎就無計可施；亦或是真正支援

廣泛又非常專業的軟體如Bloomberg則要價不斐。學會一套語言的好處是沒有任何事情可以綁住你，你可以自由的獲取你想要的資料；自由的寫出屬於你的專屬指標。 　　本書三大核心，由現職程式交易員帶你用python從資料獲取、小幫手每日自動監測市場到回測三個層面走進台股市場。  

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透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析

為了解決三大法人買賣 超 APP的問題，作者蔡柏翰 這樣論述：

籌碼面是股市投資重要參考指標，Liu (2019) 與 Lu, Fang & Nieh (2012) 檢視籌碼對報酬之影響，研究結果指出觀察法人投資動向能提高報酬率。本研究即採用法人籌碼(三大法人持股總比例與三大法人買賣超總數量)資訊為主軸，結合開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量以及周轉率等變數之日交易資料，分別對元大ETF台灣50 (股票代碼0050)與富櫃50 (股票代碼006201)兩檔ETF成分股之前二十名公司，總計四十檔個股，以深度學習LSTM與BI-LSTM演算法進行股價預測。在預測準確度上則是以均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 等三項

指標衡量。實證分析顯示，研究樣本中以LSTM模型進行預測，誤差較小的個股占37.5%， BI-LSTM模型預測，誤差較小的個股占62.5%，表示以法人籌碼資料進行台股價格預測時，使用BI-LSTM模型準確度較高。這樣的分析結果與Lu, Li, Wang & Qin (2021) 的研究一致，支持在股價預測上BI-LSTM優於LSTM模型。

Python 從網路爬蟲到生活應用超實務：人工智慧世代必備的資料擷取術

為了解決三大法人買賣 超 APP的問題，作者陳會安 這樣論述：

☀ 科技來自於人性，讓程式設計回歸生活上的應用！ ☀ 本書不只讓你學會Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！   　　人工智慧世代必備的資料擷取術 ─ 網路爬蟲，幫你建立 Python 網路爬蟲 SOP 標準作業程序   　　☛  資料是王 ( Data is King )，誰擁有資料，誰就能主宰世界。從 Python 網路爬蟲到生活應用，完整說明你需要必備的 Python 資料擷取術。   　　☛  網路爬蟲就是從 HTML 網頁取得資料。你可以想像在 Web 星球 ( WWW ) 上有眾多果園 ( 網站 ) 和 HTML 果樹 ( 網頁 )，你的工作是拿著水果籃進入指定的果園

後，爬上果樹摘下樹上的水果 ( HTML 標籤 )，你需要定位水果在哪裡以及規劃摘取順序，才能成功摘下整棵樹的水果，放進水果籃。   　　☛  本書讓你學得到 Python，用得到 Python，還能夠「真正活用」Python 來解決你日常生活、學習和工作上，各種資料擷取和處理的問題。   　　適用讀者 　　✎  已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者。 　　✎  適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材。   　　本書提供線上資源下載 　　☛  fChart