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Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決股票平均成本計算app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

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由股東平等原則論特別股之界限

為了解決股票平均成本計算app的問題，作者林照智 這樣論述：

回顧我國公司法百年以來的發展，公司得發行特別股的種類愈來愈多元，在近十年內更係快速成長，複數表決權特別股、黃金股及當選一定董監席次特別股在民國104年及107年的修法後正式出現於我國資本市場上，顯示我國在近年來修法賦予企業自治之立法目的。 特別股的應用除了最基本的籌資目的外，在新創事業的股權規劃中也扮演重要的角色，至於家族企業在設計家族傳承計畫時也能看到特別股的應用，此外，在國外上市公司常見以雙層股權結構作為控制權強化機制，或在面臨敵意併購時採取防禦措施，都有賴於特別股的發行與設計。隨著我國開放更多種類的特別股，其應用將愈來愈廣泛與頻繁，這顯示特別股的議題會愈來愈重要。 公司藉由發行複數

表決權特別股、黃金股或當選一定董監席次特別股達成上述目的，並讓特別股股東掌控公司控制權，有可能造成特別股股東濫用控制權壓迫普通股股東的情形，因此這三種特別股的發行與公司治理中保障少數股東的精神可能產生衝突，故本文將以複數表決權特別股、黃金股及當選一定董監席次特別股為討論核心，並試著以股東平等原則探討這三種特別股的界限。 本文除了介紹特別股的發展與基本概念，從股東平等原則出發說明特別股的應用與衝突，最後討論我國實務上對於特別股的應用與分析特別股在維持公司治理下應該有的界限。

Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法(iT邦幫忙鐵人賽系列書)

為了解決股票平均成本計算app的問題，作者吳東霖 這樣論述：

本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽 Microsoft Azure 組佳作網站系列文章 Python X 金融分析 X Azure   　　本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。 　　 　　學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端

上運行，增加穩定性也減少管理成本。   　　從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。   　　目標讀者 　　1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。 　　2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。 　　3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。 　　4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。   本書特色   　　Python 程式簡單上手 　　從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工

具－Visual Studio Code 進行程式開發。   　　自己的交易，自己分析 　　結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。   　　資料與程式雲端化 　　使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。   專業推薦   　　「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。——沈育德 /美好證券 科技長　

以人工智慧透視學術研究商業化對智慧學習影響之研究

為了解決股票平均成本計算app的問題，作者李昊餘 這樣論述：

第三次人工智慧 (Artificial intelligence, 革命性地崛起，人類科技躍升 智 慧世代 儼然成為進行式。海量數據主要由 智慧型行動個人裝置 經由聯網活動，以及物聯網感知裝置所接收之訊息組成 透過網際網路雙向傳遞，產生各式 結構化、半結構化 與非結構化數據 ；經由人工智慧系統框架演算法，分析海量數據中所蘊藏富含價值之資訊，將其辨識、擷取、分群、歸納，藉此達到預判以及系統自我學習目的，其結果具有高度精準性以及高可信度。各國相繼提出高科技生 產策略，其建構於人工智慧主體的系統 關鍵技術 。 實證 研究指出， 物聯網 (Internet of things, 技術作為鏈結虛擬與實

體媒介，能有效雙向傳遞接收之數據以及下達決策指令，且具有可靠性、完整性與即時性。導入產業媒合相容 特性之商業模式， 技術框架具 高信度決策輔助， 能實質 提升產業營運績效。近年 來 科技革新產業面臨轉型或 升級 ，系統框架結合管理學理論模型建構 ，以 學術研究商業化模式 作為 技術 導入 切點，勢必 影響 各行 百業 之 商業模式與經營策略 。 學術研究機構具有前端創新性研究能量，整合 實務 技術 以實現 科技 創新、管理創新 以及價值創新三面向 ，並以擴散創新為主要表現手段 。本研究採以雙架構 量化研究 方式 利用層級分析 Analytic h ierarchy p rocess ,AHP

方法， 建構智慧化層級架構評估準則之優先發展權重排序，並 尋求替代方案之可行性 利用 結構方程模式 Structural equation modeling, SEM 方法， 檢驗 學術研究商業化構念對於智慧製造、智慧學習之結構關聯性 並 驗證本研究提出假說 。 AHP 問卷共回收 146 份有效樣本， SEM 問卷共回收 2 30 份有效樣本。兩份問卷皆獨立且於不同時間序進 行調查，樣本歸類以產業及學界且平均分布狀況良好 ，調查結果具代表性 。研究結 果顯示，層級架構替代方案以智慧學習權重最高，其優先發展 排序第一位，其次為學術研究商業化； 學術研究商業化對智慧製造有正顯著影響，學術研究商業

化對智慧學習具正顯著影響，且服務創新於物聯網對學術研究商業化具完全中介影響效果 ，而智慧資本於人工智慧對學術研究商業化不具中介影響效果 。由此可見，研究成果透過學術研究商業化實質影響智慧化應用端。