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股票大資料採擷實戰

為了解決選股推薦的問題，作者洪志令吳梅紅 這樣論述：

《股票大資料採擷實戰：股票預測篇/新經濟書庫》圍繞股票大資料採擷技術展開，主要介紹資料採擷的方法及其在股票大資料上的實戰應用。 　 《股票大資料採擷實戰：股票預測篇/新經濟書庫》共10章。   第1～3章為相關的基礎內容，介紹了資料採擷的基本概念、常用演算法、資料控掘工具及雲計算；然後將股票與資料採擷結合，介紹大資料炒股、股票時間序列、量化投資等；最後介紹與股票相關的資料類型、資料的獲取源及獲取的方法、獲取資料的預處理等。   在第4～10章中，每一章根據股票挖掘的不同目標，介紹相關的資料採擷演算法，同時基於對基礎演算法的優劣分析，提出適用於股票場內實盤交易全景資料分析的新方法，結合新方法在股

票挖掘平臺上的實現，對股票的操作進行實戰的解析。具體包括：分類方法及股票買賣點的判斷；相似/相關匹配方法及股票走勢的預測；相似股票判斷與投資組合；瑪律可夫模型與股票盤面強弱狀態的判斷；關聯規則與股票間的延時漲跌聯動；N-Gram模型與股票的幅值組合關係；深度學習與迴圈滾動預測等。 洪志令，美國加州大學爾灣分校助理科學家、北京大學心理學／北京大學機器感知與智慧教育部重點實驗室博士後，廈門大學人工智慧專業博士。曾先後任職於IBM、美國Comodo、廈門大學軟體學院，現為股票挖掘網（stocktobe.com）創始人。廈門市高層次引進人才，廈門市思明區思明英才，廈門市思明區政協委

員。近年來發表SCI/EI檢索學術論文32篇。目前擁有10項授權的國家發明專利和超過32項的公開實審國家發明專利。 　　 吳梅紅，廈門大學副教授，美國加州大學洛杉磯分校與廈門大學聯合培養博士，師從圖靈獎獲得者Judea Pearl教授，北京大學博士後，美國加州大學爾灣分校訪問學者。福建省新世紀優秀人才，廈門市高層次引進人才。在智慧科學領域有較深入的研究，並在國內外**期刊發表多篇文章。 第1章 資料採擷基礎 1．1 資料採擷概述 1．1．1 資料採擷的過程 1．1．2 資料採擷的任務 1．1．3 資料採擷的應用 1．1．4 資料採擷的存在問題、未來發展和挑戰 1．2 常用的

資料採擷演算法 1．3 資料採擷工具 1．3．1 MATLAB 1．3．2 SAS 1．3．3 SPSS 1．3．4 WEKA 1．3．5 R 1．3．6 工具的比較與選擇 1．4 資料採擷與雲計算 1．5 Mahout分散式框架 1．5．1 Mahout簡介 1．5．2 Mahout演算法集 1．5．3 Mahout系統架構 1．5．4 Mahout的優缺點 第2章 股票大資料採擷 2．1 股票大資料 2．1．1 大數據概述 2．1．2 大資料的處理 2．1．3 大數據炒股 2．2 股票預測 2．2．1 預測基礎知識 2．2．2 股票預測的結構 2．2．3 股票預測技術 2．3 量化投資

2．3．1 什麼是量化投資 2．3．2 量化投資的特點 2．3．3 量化投資的方法 2．3．4 量化投資選股模型 2．3．5 多因數選股模型 2．3．6 量化模型的建立 第3章 股票資料的準備 3．1 股票相關資料 3．2 資料的獲取源 3．2．1 從雅虎獲取歷史交易資料 3．2．2 從騰訊獲取即時交易資料 3．2．3 從新浪獲取交易資料 3．2．4 從網易獲取成交明細資料 3．2．5 從巨潮資訊獲取基礎資料 3．2．6 多源獲取UGC資料 3．3 資料獲取技術 3．3．1 網路爬蟲技術 3．3．2 HTML解析 3．3．3 XML解析 3．3．4 JSON解析 3．4 數據預處理 3．4．

1 資料清理 3．4．2 資料集成 3．4．3 數據變換 3．4．4 數據歸約 第4章 分類方法與股票買賣點判斷 4．1 分類概述 4．2 樸素貝葉斯 4．2．1 樸素貝葉斯分類演算法的概念 4．2．2 樸素貝葉斯分類器模型 4．2．3 樸素貝葉斯分類器的優缺點 4．2．4 樸素貝葉斯分類器的應用 4．2．5 擴展的分類器 4．3 決策樹 4．3．1 決策樹方法介紹 4．3．2 屬性選擇的度量方法 4．3．3 剪枝技術 4．3．4 常用的決策樹分類演算法 4．3．5 ID3演算法 4．3．6 C4．5 演算法 4．3．7 CART演算法 4．3．8 SLIQ演算法 4．3．9 SPRINT演

算法 4．3．10 PUBLIC演算法 4．3．11 演算法比較 4．4 支持向量機 4．4．1 最優分類面 4．4．2 廣義的最優分類面 4．4．3 序列最小最優化演算法 4．4．4 核函數 4．4．5 SVM參數優化問題 4．4．6 SVM分類器 4．5 評價指標 4．6 基於SVM演算法的股票買賣點判斷 4．6．1 數據預處理 4．6．2 買賣點定義 4．6．3 買賣點判斷 第5章 匹配方法與股票走勢的預測 5．1 目標概述 5．2 模式匹配 5．2．1 模式匹配概述 5．2．2 模式匹配的定義 5．2．3 BF演算法 5．2．4 KMP演算法 5．2．5 BM演算法 5．2．6 BM

H演算法 5．2．7 AC演算法 5．2．8 模式匹配演算法總結 5．3 常用的相似性度量方法 5．3．1 基於距離的度量 5．3．2 基於相似/相關的度量 5．3．3 其他度量方式 5．4 新方法：相似走勢匹配在股票預測中的應用 5．4．1 方法思想 5．4．2 相似匹配的計算步驟 5．4．3 基於最相似走勢的股票短期走勢預測方法 5．4．4 基於多相似股票投票統計的近期漲跌預測方法 5．4．5 基於近期預測漲跌幅及其一致性統計的股票推薦方法 5．4．6 基於同匹配日期相似走勢的股票預測方法 5．4．7 基於強匹配排序的股票趨勢分析與選股方法 5．4．8 基於股票預測走勢進行分類和推薦的方法

5．5 新方法：自身歷史相關在股票預測中的應用 5．5．1 基於自身歷史相關時間點的股票趨勢預測方法 5．5．2 基於自相關排序的股票趨勢分析與選股方法； 5．6 新方法：正負相關走勢在股票預測中的應用 5．6．1 主要思想 5．6．2 計算步驟 5．6．3 方法步驟與創新特徵 5．6．4 輸出結果示例 5．7 新方法：自訂模式匹配在股票預測中的應用 5．7．1 主要思想 5．7．2 計算步驟 5．7．3 方法步驟與創新特徵 5．7．4 輸出結果示例 5．8 平臺實戰解析：搜索相似歷史走勢以替代老司機經驗 第6章 相似股票判斷與投資組合 6．1 目標概述 6．2 DTW動態時間規整演算法

6．2．1 匹配模式 6．2．2 DTW演算法原理 6．2．3 DTW演算法改進 6．3 KNN演算法 6．3．1 KNN演算法簡介 6．3．2 k值的選擇 6．3．3 KNN演算法的改進 6．3．4 KNN演算法的實現 6．4 相似股票的判斷和應用 s．4．1 新方法；用於輔助選股的股票分級活醫度計算方法 6．4．2 新方法：基於股票強相關分析的選股推薦方法 6．4．3 平臺實戰解析 第7章 股票盤面強弱狀態的判斷 7．1 目標概述 7．2 瑪律可夫模型 7．2．1 瑪律可夫模型概述 7．2．2 瑪律可夫過程 7．2．3 瑪律可夫鏈 7．2．4 狀態轉移概率 7．2．5 瑪律可夫鏈在天氣預

報中的應用 7．2．6 瑪律可夫鏈在人民幣匯率上的實證分析 7．3 隱瑪律可夫模型 7．3．1 隱瑪律可夫模型概述 7．3．2 隱瑪律可夫的數學模型 7．3．3 評估問題與前向演算法 7．3．4 解碼問題與Viterbi演算法 7．3．5 觀察序列最大概率問題與Baum-Welch演算法 7．3．6 隱瑪律可夫模型在輸入法中的應用 7．4 新方法：基於狀態轉移的股票長期走勢預測與推薦方法 7．4．1 主要思想 7．4．2 計算步驟 7．4．3 方法步驟與創新特徵 7．4．4 平臺實戰解析 第8章 股票間的延時聯動漲跌規則 8．1 目標概述 8．2 貝葉斯 8．2．1 貝葉斯公式 8．2．2

貝葉斯推斷 8．2．3 貝葉斯應用 8．3 關聯規則挖掘 8．3．1 基本概念和模型 8．3．2 Apriori演算法 8．3．3 FP-tree頻集演算法 8．3．4 關聯規則的應用 8．4 關聯規則在股票預測中的應用 8．4．1 新方法：基於時態聯動挖掘的股票預測方法 8．4．2 新方法：基於股票間同現統計的股票推薦方法 8．4．3 平臺實戰解析 第9章 股票漲跌的幅值組合關係 9．1 目標概述 9．2 n-gram模型 9．2．1 自然語言處理 9．2．2 統計語言模型 9．2．3 n-gram模型簡介 9．2．4 n-gram模型的資料平滑 9．2．5 n-gram模型的解碼演算法

9．2．6 利用n-gram糾正中文文本錯誤 9．3 新方法：個股漲跌的幅值組合關係挖掘 9．3．1 基於類似n元語法統計的股票預測方法 9．3．2 基於類似關聯規則統計的股票預測方法 9．3．3 基於局部及全域語法統計的股票推薦方法 9．3．4 用於股市運行邏輯理解的強關聯規則挖掘方法 9．3．5 平臺實戰解析 第10章 股票的迴圈滾動預測方法 10．1 目標概述 10．2 回歸分析與股票預測 10．2．1 回歸分析概述 10．2．2 一元線性回歸模型 10．2．3 多元線性回歸分析模型 10．2．4 線性相關程度測定 10．2．5 非線性回歸分析 10．2．6 用回歸分析進行股票預測 1

0．3 神經網路與股票預測 10．3．1 神經網路的基本原理 10．3．2 BP神經網路演算法 10．3．3 用BP神經網路進行股票預測 10．4 深度學習與股票預測 10．4．1 深度學習介紹 10．4．2 深度學習的理論基礎 10．4．3 典型的深度學習模型 10．4．4 LSTM遞迴神經網路 10．4．5 新方法：用LSTM網路進行股票預測 參考文獻 股票投資是為了獲得更大的收益，然而由於股票市場具有較大的動態特性，股票投資的收益與風險往往成正比，投資收益越高，存在風險則越大。有效地進行股票價格的預測，最大程度地規避股票風險，增加投資收益，是股票投資者最關注的熱點問題

。 　　 近年來，中國股市起起伏伏，熊冠全球，許多投資者傷痕累累，損失慘重，股市已成為大多數中國股民的傷心地。中國股市的現狀是多方面因素共同作用的結果，作為普通的投資者無法改變這一現實，怨天尤人於事無補；要想在股市中博弈，立於不敗之地，只能從現實出發，從自身做起。 　　 在股票交易交易處理中，每天有大量的交易資訊資料匯人資料倉庫，這些資料無疑有益於股民瞭解股市的走勢，做出正確的投資決策，然而從海量資料中提取有用的並最終可理解的模式才是投資者們最為關心的問題。 　　 在大資料時代，資料採擷無疑是最炙手可熱的技術。資料採擷的作用是從大量的、不完全的、有雜訊的、模糊的、隨機的資料中提取隱含在其中的、

人們事先不知道的，但又是潛在有用的資訊和知識的過程。資料採擷技術剛好解決了資料利用的問題，所以資料採擷與股票投資便很自然地結合在一起。但資料採擷在國內也是一個新領域，加上較早之前計算能力的限制，尚未見關於股票投資與資料採擷相結合的相關書籍，以及股票大資料領域的規模應用案例。雖然有一些量化投資方面的著作，但是量化投資和股票挖掘還是存在相當大的差別。在這樣的背景下，本書將結合豐富的金融業資料資源，以及構建的股票大資料採擷平臺，介紹如何利用資料挖掘技術進行股票挖掘和投資實踐。 　　 首先需要學習資料採擷技術。資料採擷是一個交叉學科，融合了統計分析、模式識別、機器學習、資訊檢索、資料庫、資訊理論和最優

化演算法等領域的學習思想，其基礎理論比較多，但卻很分散。其次要學習資料採擷技術怎麼應用到股票投資領域。對於有興趣進行資料採擷應用實踐的讀者來說，他們常有這樣的困惑，如何將實際問題和已經學到的方法、原理聯繫起來，如何將資料採擷技術有效地運用在實際應用中，給使用者帶來價值。 　　 本書以筆者團隊的資料採擷工作為基石，架設起研究和應用的橋樑，説明讀者從應用實例中學習資料採擷和股票投資方法。具體而言，本書從不同的角度，以股票實際應用為導向，始終以實際案例講解應用之下的技術和理論。本書對每個股票應用案例都有詳細的解析，全面介紹了如何將一個實際問題抽象和轉化為資料採擷的問題，讓讀者明白來龍去脈。在過去的1

5年裡，筆者一直從事資料採擷和股票投資方面的學習和研究，本書也算是筆者本人過去多年學習和研究的總結。

選股推薦進入發燒排行的影片

中價技術指標在鋰電池產業個股交易之應用

為了解決選股推薦的問題，作者謝東翰 這樣論述：

受惠於電動車和儲能概念，鋰電池產業在未來將具一定的成長幅度，當投資人觀察到具成長潛力的產業時，會將手中資金投入此產業賺取報酬，而在台灣投資環境中，散戶佔了一定的程度，其中散戶相對偏好短線進場，因此技術分析成為他們常用的投資分析工具，本研究將透過中價技術指標報酬率來檢驗是否優於目前常用的KD和RSI技術指標，並和無風險利率進行報酬率比較，利用市場上常用的回測交易軟體-MultiCharts進行績效回測。本研究的研究結果發現，除了長園科技、聚合、南亞、美律、西勝和海德威六檔個股之外，其他三十檔鋰電池個股以中價技術指標回測績效，皆優於KD和RSI技術指標回測績效，根據夏普指標結果，本研究在技術面推

薦四檔鋰電池個股分別為：台達電、新普、順達和致茂，並搭配基本面選股推薦六檔個股：中碳、聚鼎、台達電、順達、新普和博大，進行交叉比對，在鋰電池產業個股投資方面，本研究推薦台達電、順達和新普三檔個股進行投資。而本研究也發現鋰電池產業上中下游間有互相影響之現象，投資人可以利用中其中一游之報酬率為投資參考，搭配中價技術指標買賣訊號來獲得較佳獲利。

向股票市場要退休金：戰勝股市漲跌的致富寶典

為了解決選股推薦的問題，作者艾倫．康貝爾 這樣論述：

輕鬆、穩健做投資，保障你的下半輩子　　何時進出股市才安全？許多人為了避開每天漲跌起伏、看來詭譎危險的股市，而將資金轉至其他低利潤的投資工具。你是否也認同這種作法？小心，這麼做可能反讓你錯失更大筆的財富。　　本書教導讀者如何以穩健的作法重回股市投資，在股市起飛時獲取豐厚利潤，在股市下跌時避免損失，並且傳授以下投資絕招：1.在股價飆升至頂點、接著即將重挫之前，辨識諸多出場的警訊與跡象。2.在股價跌深至谷底、接著即將上漲之前，辨識諸多進場的信號與趨勢。3.僅靠每年審視股票投資組合數次，即為自己存下一筆報酬頗佳的退休金。　　《向股票市場要退休金》一書涵蓋股市原理、投資法則、股票之外的眾多投資標的，以及

容易造成投資失利的迷思與作法，書末更收錄「實用華爾街投資用語」，以中英對照的方式，列出超過160條常用詞語解釋。有了這本內容豐富完整的致富寶典，讀者將有能力對抗高低震盪的股市，選擇出最適合自己的投資組合，確保下半輩子的退休收益。投資精要　　當股市狂飆，人人搶購股票的時候，請你把持股全數拋售，拿著賣股票的收益去買債券。你賣掉的股票當然還是會升值，但你不用在意，因為股價遲早會下跌。反之，當股市蕭條釀成全國性災難時，把債券賣掉（就算賠錢也無妨），將股票全數買回。你買的股票當然會繼續貶值，但你還是無須在意，靜待股市榮景即可。　　只要在有生之年重複上述操作，你就可以安享晚年了。--小佛雷得‧施維德（Fr

ed Schwed Jr.），摘自本書第一章。本書特色1.從股票的起源與對國家整體經濟的意義出發，以美國股市漲跌的百年歷史為鑑，歸納出股市大漲大跌必有的跡象，以及判讀警訊的方式。2.提供判斷股票是否以合理的價格交易的秘訣，並將目前市面上常見的所有投資標的和投資組合，分為基本、進階兩類，以清楚扼要的方式一一加以介紹，為不同需要的潛在投資人做了貼心的考量。3.在投資建議之餘，筆者也以多年來身為華爾街投資組合經理的專業和經驗，指出4個迷思與8項一定要避免的不智投資行動，教導投資人自我保護之道，確實為自己後半輩子的退休金逐步做好準備。4.附錄中的「華爾街投資用語小字典」，以中英對照的方式，列出超過16

0條常用詞語解釋，對於初入門的投資人來說，頗具參考價值。作者簡介　　艾倫．康貝爾（Allan Campbell）是大和投資信託（Daiwa Asset Management）美國分公司的投資長，曾任職ABD國際管理公司投資組合經理，並且管理過價值線（Value Line）公司的策略性資產管理基金。譯者簡介　　簡美娟，台大外文系、英國蘭卡斯特大學語言學碩士畢，目前任職於台灣醫療產業發展學會，專事各類學術論著翻譯，曾任貿易公司英文秘書與台大語言中心助理研究員一職，於語言研究與金融管理領域多有涉獵。　　羅若蘋，輔仁大學英文系畢，交大科管所學分班（財務金融碩士先修班），曾擔任台新銀行貴賓理財中心財務顧

問，矽統科技知識管理副理，具證券高級業務員，期貨、理財專員執照，和信託及保險業務經驗。 前言第一部份當股市的鐘聲響起，你聽得見嗎？第１章聆聽鐘聲，買低賣高第2章最高點前確有鐘響，如何早一步察覺？第3章最低點前確有鐘響，如何早一步察覺？第4章影響股市漲跌的6大因素第5章 如何判斷股市是否以合理價格交易？第二部份鐘聲響起時，你該怎麼做？第6章建立投資組合--基礎篇第7章建立投資組合--進階篇第8章可能把你三振出局的4投資迷思第9章鐘響後不可採取的8項投資行動第10章開始為退休做打算--永遠不嫌早結語附錄A2003年以來美國稅法的最新異動　 附錄B遞延稅款的儲蓄計畫 附錄C子女教育經費儲蓄計畫

附錄D最大型的指數型基金和交易所買賣基金（ETF）華爾街投資用語小字典 　　你一逮到機會就查探股票投資組合的現值嗎？與其看約翰‧格里遜（John Grisham）的驚慄小說，你情願拜讀股票分析師的選股推薦文章？比起上線聊天，你還比較喜歡上線買賣股票？你計算過本益比嗎？　　假如你對上述的任一問題的答案是肯定的，那麼，這本書不是為你寫的（隨然你或許還是想要閱讀這本書，把它加進自己在投資書類的收藏中）。這本書是為我們之中的其他人而寫的，例如那些不在股市打轉、有自己生活的人，有更有其他事好做，不會一天查看股票組合價值不下十次的人，以及比起應該進場或出場，有更重要的事情要思考的人。　　說真的，不做

投資決定是越來越不可能了。在過去，有真正工作的人們都有確定給付制的退休金計畫（defined benefit pension plans）。也就是說，雇主有責管理退休資金，並且按月給付固定金額給退休員工。過去曾有終生雇用制、年金計畫，以及社會安全保險的保障，人們不需要太過為股市煩心。　　可是時代不同了，過去的確定給付制已經被確定提撥制〔defined contribution plans，例如401(k)、403(b)，及合格退休金計畫（Keogh）〕給取代了。提撥到退休金計畫的金額由我們自己做主，但是退休時可以領多少出來，卻是由股票和債券市場決定。是要把錢放在安全的地方（如貨幣市場帳戶），或

是挹注在更風險較高的投資（如股票基金）上，端看個人選擇。　　教人傷腦筋的是，我們無法簡單地從一種股票基金、一種債券基金，或是一種貨幣市場基金做取捨，而是--就某些退休計畫而言--可能有20種不同的基金可供選擇。筆者猜測，也許是因為雇主讓我們無法自行選擇醫生，才想出補償方法，讓我們自行決定如何運用生活積蓄進行投資。　　實際上，事情根本不像一些金融作家敘述的那般複雜--只要不持貪念，並且願意讓錢隨著經濟同步成長（抑或成長得再快一點）的話。眾多學術研究證明了一件本來就合邏輯的理論，那就是：唯有以合理價格購買股票，才能在股市中牟利。此外，這份研究提供了一些衡量的標竿，讓你知道股價何時被高估。這些研究雖

然在專業投資人之間流通，但是真正有需要的一般投資大眾卻無緣得見。本書的目的之一，就是以淺顯易懂的方式，把這些研究發現呈獻給讀者。　　華爾街股市語錄說：「最高點時不會發出警訊」，與此恰恰相反，當股價被過度高估並且準備要暴跌的時候，會發出各式各樣的警訊。例如1998年10月開始、2000年3月結束的網路熱潮，就是一個典型的例子。市場在2000年年初的股市最高點，確實發出了警訊，其音量之大、訊息之清晰，皆足以讓有心聆聽之人聽見。警訊的來源包括：大型證券經紀公司前所未有地推薦「強力買進」訊號、六點的新聞報導用財經新聞取代犯罪報導，以及到最後幫你修理汽車的技工告訴你網路汽車零件公司autoparts.c

om的股票如何讓他大賺一票。　　兩年之後，各種警訊、警報，及其他訊號紛紛出籠，告訴你股市已經飆到了最高點，獲利了結的時候到了。今天有訊號顯示股市到達頂點或谷底嗎？讀了本書，你就能回答這個問題。

外資分析報告對投資損益之衝擊

為了解決選股推薦的問題，作者呂金鴛 這樣論述：

外資券商是負責替國際海外法人客戶下單，進出台股的橋樑，並且由外資券商的分析師提供對台灣股市的投資評等報告，作為外資法人投資台股的參考依據。許多台灣投資人也會參考外資券商所公佈的外資報告，來做為買賣股票的依據。但有時候外資分析報告的建議與實際投資價值不盡相符，外資的投資評等報告的參考價值因而存疑。本研究以外資券商對個股所發佈的投資評等報告為研究對象，觀察評等、評等變動、目標價之宣告對股價的影響，以及外資報告是否能為投資人帶來獲利。本研究依事件研究法的結果顯示，外資所宣告之投資評等、評等變動、目標價變動在宣告當日股價皆有顯著的異常報酬。短期而言，外資的選股推薦是具有資訊內涵。若以

最大獲利和最大損失作為評估實際報酬的方法，則應買進評等升級或目標價調升的股票，放空評等為買進、評等降級、目標價被調降或維持不變的股票。此外，外資券商公佈的目標價比其公佈的評等或評等變動更具參考意義。