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這兩本書分別來自深智數位 和深智數位所出版 。
南臺科技大學 資訊工程系 鄭淑真所指導 趙嘉祥的 以關鍵詞之難易度結合文本之關鍵詞TF-IDF分析文本之難易度 （2021），提出股票畫線app關鍵因素是什麼，來自於關鍵詞提取、資料探勘、難易度。
而第二篇論文中原大學 資訊管理學系 闕豪恩所指導 邱祈越的 以整合科技接受模型探討電子下單購買零股之使用意圖 （2021），提出因為有 零股交易、電子下單、績效預期、努力預期、便利條件的重點而找出了 股票畫線app的解答。
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Python - 最強入門邁向數據科學之路：王者歸來（全彩印刷第三版）【首刷獨家限量贈品-程式語言濾掛式咖啡包】
為了解決股票畫線app 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
Python最強入門 邁向數據科學之路 王者歸來 第3版 【首刷獨家限量贈品- Python 濾掛式咖啡包】 數量：限量300包 咖啡風味：花神+黃金曼特寧 研磨刻度：40刻度 填充刻度：10g 製造/有效日期，18個月 ★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說
。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Exc
el ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處 多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，
市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限 許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著
名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開
★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unicode字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。
★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是MapReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目
錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★
科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹 ☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱
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主持人：陳鳳馨
來賓：PG財經筆記版主 蔡至誠〈阿爾發投顧財務顧問部經理〉
主題：今周刊出版《投資心理戰：行為金融專家教你看透群眾心理偏誤，掌握獲利勝機》
節目時間：週一至週五 07:00-09:00am
本集播出日期：2021.04.30
#News98 #陳鳳馨 #行爲金融學
#收藏好書：今周刊出版《投資心理戰：行為金融專家教你看透群眾心理偏誤，掌握獲利勝機》https://bit.ly/2Phb5R6
行為金融起源於一個簡單的信念──在現實生活中，投資人並不理性。
心理學家已經證明，人類決策過程中包含多個導致思考偏誤的特徵。
《投資心理戰》教你精準判讀人性與金融市場，避開賠錢股，提高交易勝率！
傳統金融理論假定市場參與者們完全理性，然而很多投資人在面對市場訊息時，不是反應過度，就是反應不足。
在投資中，比其他人更懂得如何避免犯錯，與如何取得成功同樣重要，甚至更重要。
心理偏誤確實會影響人們對股價的判斷，因此投資大眾應善用行為金融理論，擬定更優質的財務計畫。
◤投資人不僅會犯錯，還會以某種可預測的方式犯錯◢
現實金融世界中有許多事件，根本無法透過「效率市場」觀點解釋。
股票並非以其實際價值交易，而是以投資人認為的價值。
《投資心理戰》引用廣泛的心理學領域研究，指出投資人經常會出現的各種非理性行為：
#過度自信與樂觀──人們呈現「過度自信」傾向時，往往會交易得更頻繁。當換手率上升時，投資淨利也會下降。
#直觀偏誤──人們傾向使用另一件非常相似的事物來評估當下狀況，卻忽視機率的存在。投資人常會陷入將一間好公司，視為一檔好股票的錯誤思維。
#可得性偏誤──常見事件，比罕見事件更容易浮現腦海。實際上你對股票的選擇，更有可能是受到媒體，或甚至是某些看似可靠的消息來源所影響。
#模糊趨避──人們特別害怕涉入曖昧不明的情況。這導致投資人偏好自己熟悉的選項。
#框架依賴──事實上，所有人都受環境影響。如果只留意公司盈餘而不看現金流，將會有很高機率買到賠錢股。
#損失趨避──比起獲利，人們更厭惡損失。投資人往往會繼續持有賠錢股，並樂於賣出賺錢股票。
#賭資效應──人們對風險的感知，會因先前的回報而有所改變。當市場表現良好，人們會傾向願意冒更大風險。
很多投資書都在講應該做什麼，但本書卻要告訴我們──「不能」做什麼。基於多年業界經驗，國際上備受敬重的行為金融專家詹姆斯．蒙蒂爾，提出數種協助投資人不受行為偏誤與心理缺陷而左右交易決策的關鍵方法，以及妥善應用行為金融學說，幫助投資人：釐清投資風格輪動的重要性、如何評估一支股票、如何建構投資組合、如何做好資產配置，以及公司理財與投資之間的關係等重要議題。
在影響市場方面，心理因素就跟企業的財務報表一樣重要。
想從市場中賺錢，就必須理解大眾。
這不僅能讓身為投資人的你避免虧損，更可幫助你有效利用市場的不理性穩穩獲利。
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以關鍵詞之難易度結合文本之關鍵詞TF-IDF分析文本之難易度
為了解決股票畫線app 的問題，作者趙嘉祥 這樣論述：
隨著科技的進步帶動網際網路的快速發展，網際網路拉近了人與人之間的距離，同時也是互相分享資料的媒介。每天網路上所產生的資料量是非常龐大的，大量的資料也確實帶給生活上不少的便利。但衍伸的問題是，面對這些大量資料，反而不知道該如何從中挑選出適合自己的內容。網路搜尋引擎的出現，可以初步過濾不相干的內容並找出與搜尋關鍵詞相似的結果。但是，針對這些搜尋的結果，還是需要閱讀過後才能得知是否適合，這會消耗非常大量的時間。否則就只能透過標題進行簡易判斷，但這通常也不太準確，常常會忽略掉適合的文章。在學習的過程中，對於什麼都要仰賴網際網路的時代，網路搜尋引擎是學習者的必備工具之一。透過網路搜尋引擎可以尋找更多教
學文章以增進自己的能力。由於每個人的程度與理解力都是不同的，文章的難易度是一項重要的指標。本研究使用網路爬蟲技術自動取得網路文章。經過文字前處理後，判斷該文章是否為資訊類文章。針對資訊類文章繼續執行難易度的計算。關鍵詞難易度初始值是由考選部合作計畫之題目難易度資料與專家訂定之難易度產生的。透過關鍵詞難易度初始值得到文章難易度。再由文章難易度計算下一輪關鍵詞難易度。經過多次迭代後，得到的結果為最終的文章難易度。最後，將文章難易度的結果應用到演算法課程上，透過學生的回饋資料綜合評估本研究的準確率。研究結果顯示，最高獲得76%的準確率。
Python-最強入門邁向數據科學之路：王者歸來(全彩印刷第三版)
為了解決股票畫線app 的問題，作者洪錦魁 這樣論述：
★★★★★【33個主題】、【1200個Python實例】★★★★★ ★★★★★【1500個重點說明】★★★★★ ★★★★★【210個是非題】、【210個選擇題】、【291個實作題】★★★★★ Python語言是基礎科學課程，撰寫這本書時採用下列原則。 1：強調Python語法內涵與精神。 2：用精彩程式實例解說。 3：科學與人工智慧知識融入內容。 4：章節習題引導讀者複習與自我練習。 相較於第2版，第3版更加強數據科學與機器學習的內容，與相關模組的操作，同時使用更細緻的實例，增加下列知識： ★解說在Google Colab雲端開發環境執行 ☆
解說使用Anaconda Spider環境執行 ★PEP 8，Python設計風格，易讀易懂 ☆Python語法精神、效能發揮極致 ★遞迴函數徹底解說 ☆f-strings輸出徹底解說 ★電影院訂位系統 ☆靜態與動態2D ~ 3D圖表 ★Numpy數學運算與3D繪圖原理 ☆Pandas操作CSV和Excel ★Sympy模組與符號運算 ☆機器學習、深度學習所需的數學與統計知識 ★線性迴歸 ☆機器學習 – scikit-learn ★KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ☆決策樹 ★隨機森林樹 ☆其他修訂小細節超過100處
多次與教育界的朋友相聚，談到電腦語言的發展趨勢，大家一致公認Python已經是當今最重要的電腦語言了，幾乎所有知名公司，例如：Google、Facebook、…等皆已經將此語言列為必備電腦語言。了解許多人想學Python，市面上的書也不少了，但是許多人買了許多書，但是學習Python路上仍感障礙重重，原因是沒有選到好的書籍，市面上許多書籍的缺點是： ◎Python語法講解不完整 ◎用C、C++、Java觀念撰寫實例 ◎Python語法的精神與內涵未做說明 ◎Python進階語法未做解說 ◎基礎實例太少，沒經驗的讀者無法舉一反三 ◎模組介紹不足，應用範圍有限
許多讀者因此買了一些書，讀完了，好像學會了，但到了網路看專家撰寫的程式往往看不懂。 就這樣我決定撰寫一本用豐富、實用、有趣實例完整且深入講解Python語法的入門書籍。其實這本書也是目前市面上講解Python書籍中語法最完整，當讀者學會Python後，本書將逐步帶領讀者邁向數據科學、機器學習之路。Python以簡潔著名，語法非常活，同時擁有非常多豐富、實用的模組，本書筆者嘗試將Python語法的各種用法用實例解說，同時穿插使用各種模組，以協助讀者未來可以更靈活使用Python，以奠定讀者邁向更高深學習的紮實基礎。 本書以約950個程式實例和約250個
一般實例，講解紮實的Python語法，同時輔助約210道是非題、210道選擇題與約291道程式實作題。讀者研讀完此書，相信可以學會下列知識： ★內容穿插說明PEP 8風格，讀者可由此養成設計符合PEP 8風格的Python程式，這樣撰寫的程式可以方便自己與他人閱讀。 ☆拋棄C、C++、Java語法思維，將Python語法、精神功能火力全開 ★人工智慧基礎知識融入章節內容 ☆從bytes說起、編碼(encode)、解碼(decoding)，到精通串列(list)、元組(tuple)、字典(dict)、集合(set) ★完整解說Unicode字符集和utf-8依據Unico
de字符集的中文編碼方式 ☆從小型串列、元組、字典到大型數據資料的建立 ★生成式(generator)建立Python資料結構，串列(list)、字典(dict)、集合(set) ☆經緯度計算地球任2城市之間的距離，學習取得地球任意位置的經緯度 ★萊布尼茲公式、尼拉卡莎、蒙地卡羅模擬計算圓週率 ☆徹底解說讀者常混淆的遞迴式呼叫。 ★基礎函數觀念，也深入到嵌套、lambda、Decorator等高階應用 ☆Google有一篇大數據領域著名的論文，MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters，重要觀念是Ma
pReduce，筆者將對map( )和reduce( )完整解說，更進一步配合lambda觀念解說高階應用 ★設計與應用自己設計的模組、活用外部模組(module) ☆設計加密與解密程式 ★Python處理文字檔案/二元檔案的輸入與輸出 ☆檔案壓縮與解壓縮 ★程式除錯(debug)與異常(exception)處理 ☆檔案讀寫與目錄管理 ★剪貼簿(clipboard)處理 ☆正則表達式(Regular Expression) ★遞廻式觀念與碎形(Fractal) ☆影像處理與文字辨識，更進一步說明電腦儲存影像的方法與觀念 ★認識中文分詞jieba與建立
詞雲(wordcloud)設計 ☆GUI設計 - 實作小算盤 ★實作動畫與遊戲(電子書呈現) ☆Matplotlib中英文靜態與動態2D ~ 3D圖表繪製 ★說明csv和json檔案 ☆繪製世界地圖 ★台灣股市資料擷取與圖表製作 ☆Python解線性代數 ★Python解聯立方程式 ☆Python執行數據分析 ★科學計算與數據分析Numpy、Pandas ☆網路爬蟲 ★人工智慧破冰之旅 – KNN演算法 ☆機器學習 – 線性迴歸 ★機器學習 – scikit-learn ☆KNN演算法、邏輯迴歸、線性與非線性支援向量機 ★決策樹
☆隨機森林樹 ★完整函數索引，未來可以隨時查閱 圖書資源說明 本書籍的所有程式實例可以在深智公司網站下載。 本書前面20個章節均附是非與選擇的習題解答，下列是示範輸出畫面。 教學資源說明 教學資源有教學投影片(內容超過1500頁)、本書實例、習題解答以及相關附錄的電子書。 本書習題實作題約285題均有習題解答，如果您是學校老師同時使用本書教學，歡迎與本公司聯繫，本公司將提供習題解答。請老師聯繫時提供任教學校、科系、Email、和手機號碼，以方便本公司業務單位協助您。 註：教學資源不提供給一般讀者，請原諒。 讀者資源說明 請至本公
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以整合科技接受模型探討電子下單購買零股之使用意圖
為了解決股票畫線app 的問題，作者邱祈越 這樣論述：
台灣證券市場於2020年10月26日實施「盤中開放零股交易」後，為了吸引更多的年輕人投入股市，各家證券商便積極推出各種電子下單應用程式及相對應的手續費優惠推廣策略，以擴大盤中零股交易的市場。本研究以整合科技接受模型為理論基礎，針對有在盤中使用電子下單購買零股的使用者為研究對象，進行問卷調查，共回收201份有效樣本，以SPSS進行統計分析。研究結果發現，「績效預期」、「努力期望」、「便利條件」對「電子下單零股交易的使用意願」有顯著的影響；「社會影響」、「獎勵措施」對電子下單零股交易的「使用意願」無顯著的影響；「電子下單零股交易使用意願」對「使用行為」有顯著的影響。本研究之結果可提供欲積極開拓盤
中以電子下單方式購買零股市場之券商，制定行銷推廣策略之參考。