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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

為了解決股票分析網站ptt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

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網路論壇多空語意與股價波動之關聯性分析

為了解決股票分析網站ptt的問題，作者王世杰 這樣論述：

自COVID-19疫情爆發，COVID-19相關股票受到股民們的熱烈討論，各大網路論壇上有關COVID-19相關股票的討論資訊飛速增長。關於網路論壇討論資訊是否能幫助預測股價，網路論壇討論資訊與股價之間的關係如何等等議題在學術上有許多不同的研究成果，這些研究的研究結果都表示網路論壇的討論和股價之間有一定的關係或影響。然而探究在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇是否可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源的研究，就本研究所知目前尚缺乏相關的論文。 因此，本研究使用文字探勘與情緒分析對疫情期間的網路論壇股票評論進行分析並得出每日情緒指標與每日投資取向指標，最後

使用皮爾森關聯性分析法分析兩個指標分别與股票每日漲跌指標的相關性。根據分析結果得出結論：在COVID-19大流行的情況下，臺灣網路論壇可以作為投資人投資COVID-19相關股票的訊息來源，但這些網路論壇語意與股價之正相關程度為低度，因此建議投資人謹慎使用網路論壇訊息。

主力的思維：日本神之散戶cis，發一條推特就能撼動日經指數

為了解決股票分析網站ptt的問題，作者cis 這樣論述：

超強話題作！預購就賣出12萬本！ 出版首週即創ORICON、日本亞馬遜等書籍排行榜商業書冠軍！ 他如何短短16年內將300萬本金變成230億？ 日本最神操盤手、撼動日經指數的最強股市主力， 獨家傳授勝率30%，就能大賺的制勝心法！ 　　「即使是高盛集團，也無法在交易中打敗我。」──cis 　　★2005年，J-Com事件一戰成名！cis只花20秒下決定，便賺入6億日圓！ 　　★2013年，cis交易了價值140億美元的股票。他一個人的交易量，就占據了日本東京證券交易所全年散戶股票交易量的0.5%。他一日的最高紀錄是買賣700億日圓股票。 　　★2015年黑色星期一，cis

放空日經225指數期貨大賺3400萬美元，引來《彭博新聞社》關注，盛讚「A Perfect Play」！ 　　★2016 年 11 月，cis 告訴關注者，他賣空了汽車安全氣囊生產商 Takata 集團的股票。消息一出，Takata 跌了 8.8%。目前 Takata 已破產。 　　★2016 年 12 月，cis 稱買了 200 萬股電子電器巨頭東芝的股票，東芝股價扶搖直上。 　　★2018年適逢比特幣跌價潮，他巧妙利用比特幣交易所伺服器的漏洞，趁貶值時大量買入自動停損的比特幣，動動手指就賺進一億五千萬日幣。 　　一擊19億，推特追蹤者超過34萬人，「散戶變主力」的傳奇人物第一本著作

！ 　　cis的每一筆交易都帶有巨大的影響力，被日本媒體譽為「憑一己之力撼動日經平均指數的男人」。 　　沒有富爸爸和顯赫家世，cis如何運用「遊戲思維」，在16年內累積驚人資產、撼動日經指數？ 　　日本最神秘的鬼才操盤手，首度出書分享其獨到的投資法則！ 　　他給散戶的建議： 　　☆持續上漲的股票就會再漲，持續下跌的股票就會再跌 　　「順勢操作，買進正在上漲的股票，別買正在下跌的股票。買進的股票一旦下跌就賣掉。」 　　☆千萬不能在「回檔時買進」 　　「回檔時買進是在下跌的時候買進，所以是一種逆勢操作。追強勢股回檔是停損操作。」 　　☆「攤平」是最差勁的技巧 　　「永不攤平，因為攤平有可

能會一路攤到破產。背後意義：進場買進，輸錢是要停損出場，而不是攤平，讓投入資金更多，承擔更大的風險。」 　　☆只顧著「停利」會錯失大波段 　　「重點不是勝率，而是加總的損益——著重在大賺小賠，利用大賺來讓整體績效為正。」 　　最後cis提醒大家…… 　　「買股票不要與市場的方向作對，而且要比任何人都更早注意到方向的變化。 　　我之所以能累積到現在的財富，就是因為遵守這個大原則。 　　每天的狀況瞬息萬變，艱困的挑戰一關接著一關，有時候一不小心就會賠得很慘。 　　這就是股市有趣的地方。 　　我不認為從事金錢交易的股市有什麼特別，只覺得確實是非常好玩的遊戲，而且是高度融合技術與偶然性、風險

、獲利的遊戲，我的手法主要是當沖，幾乎不做長期投資，從社會的觀點來看，這根本稱不上投資，純粹是一把定勝負。 　　我把自己面對股市時是如何思考、行動，以及如何出奇制勝的方法整理成這本書，雖然是以股票為主，其實就連對股票不是很了解的人也看得下去。不只是股票，希望各位在面對人生的各種考驗時，本書也能提供脫穎而出的參考。」 名人推薦 　　「99啪的財經筆記」版主 99啪 　　財經書作家 艾致富 　　暢銷財經書作家 安納金 　　台股籌碼專家　阿斯匹靈 　　專職操盤手 金湯尼 　　投資達人 麥克風 　　專職投資人 陳喬泓 　　K線達人 楊忠憲 　　專職操盤手 獨孤求敗 　　知名財經書作家 盧冠安 　

　專職交易者 權證小哥

運用網路情緒變數與混合式基因演算法提升深度學習預測股價漲跌準確度之研究

為了解決股票分析網站ptt的問題，作者林威震 這樣論述：

近年來，由於各國政府的量化寬鬆政策，導致股市湧入大量熱錢，各大國際金融指數屢創新高。過程中吸引不少民眾參與股票投資，股市討論度也伴隨著這股熱潮不斷升高。因此本研究為了解社群股市討論能否影響股價走勢，透過文字探勘-情緒分析的技術，將PTT Stock版的非結構化文字量化為情緒變數，加入至預測模型中驗證是否能夠作為預測股價漲跌的關鍵指標。此外，也透過台灣證券交易所-公開資訊觀測站，蒐集每日盤後的籌碼面數據，做為預測股價漲跌的特徵。為建立出完整的股票預測模型，本研究將基因演算法結合支持向量機(SVM)、決策樹(DT)以及邏輯斯迴歸(LR)三種不同機器學習工具以篩選出最佳指標組合，並透過長短期記憶(

LSTM)進行預測，同時採用田口方法優化LSTM超參數配置，可得60%預測準確率。嘗試利用情緒變數加入至LSTM預測模型後發現，可得出62.22%預測準確率，改善幅度達2.22%。並以該預測模型進行數據回測實驗，得到新台幣18,238元的獲利表現。