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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k線ma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

k線ma進入發燒排行的影片

照顧者對於育兒APP使用經驗及滿意度之研究

為了解決k線ma的問題，作者張可橙 這樣論述：

自2020年COVID-19疫情延燒至今，對家庭帶來很大的生活改變，其中除了育兒日常之外，在防疫期間家庭互動型態也正悄悄地改變。因此，為了解家長育兒實際需求以及使用相關資源是重要的趨勢。家有嬰幼兒的父母需要紀錄各種嬰幼兒的生活紀錄，以確保嬰幼兒的健康狀況及健康檢查，如何善用各項育兒資源，將嬰兒照護資訊化，家長可以即時了解子女目前的狀況。隨著資訊科技進步，智慧型手機的流行，數位工具也愈來愈行動化及便利性，因此針對嬰幼兒各項活動的APP也蓬勃發展。目前市場上育兒APP種類眾多，但深入探討實際使用與功能是否滿足照顧者需求的研究較少。為了解照顧者對於使用育兒APP相關經驗及滿意度為何？研究首先依據文

獻探討嬰幼兒相關文獻，了解行動裝置在嬰幼兒保育相關之領域應用，再將市面上手持行動裝置平台皆有上架的育兒APP，將各個的功能做比較與統整，以問卷調查方式了解照顧者對於育兒APP實際使用情形以及滿意度。本研究採用科技接受模式為研究架構，加入受試者背景變項探討各構面關係，利用SPSS統計分析方法來驗證各項研究假設。研究結果如下：探討照顧者對於育兒APP的使用經驗之現況與差異。「認知有用性」及「認知易用性」會影響「使用意願」；「使用意願」會影響「滿意度」。根據研究結論，提出相對應研究建議，供未來建置應用程式系統可以擴充功能參考，讓使用者滿意度更加提升。

Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧

為了解決k線ma的問題，作者劉承彥 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。 　　交易演算法是將主觀交易的想法具體量化，運用量化的優勢找到正期望值的交易策略，來創造更多的收益與機會。 　　對於台股的交易策略，許多人認為市場只有價量資料可以進行數據分析，其實台股有許多籌碼資訊可以進行分析，而籌碼資料該如何去進行分析呢？又該如何延伸到交易策略的建構呢？ 　　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，是切入程式交易的方便工具。本書內容均可實作，不論多好的交易策略，都要自己動手分析才能實際上場，並且範例程式碼非常彈性，讀者可以自行修改成自己的版本，讓我們一起打造超級績效吧！ 　　本書期待能透過更完整的介紹與更多的範例，帶給讀者更多的靈感刺激，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。 　　【精采內容】 　　✪金融大數據資料的取得 　　✪網路爬蟲的實戰演練 　　✪ETF的詳細介紹 　　✪建構完整的回測系統 　　✪經典交易策略建構 　　✪股權分散策略建構 　　✪三大法人策略建構 　　✪融資融

券策略建構 　　✪月營收交易策略建構 　　✪一籃子股票回測方法 　　【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實作台股、ETF量化分析，掌握自動化投資理財趨勢 　　運用籌碼數據資料與技術指標進行策略結合的交易實戰指南 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪以Python取得公開金融大數據，定義獨有的籌碼指標 　　✪計算指標後，透過圖表繪製，找出資料細節裡的魔鬼 　　✪找出關鍵思維，建構正期望值的策略

錨定含吡啶與吡唑雙配位基於氧化鋅奈米粒子的合成、催化與水中的應用

為了解決k線ma的問題，作者廖建勳 這樣論述：

本篇論文選擇以吡唑、吡啶以及含有羧酸根官能基的含氮雜環碳烯為主要結構，藉由中性分子化合物 (NHC-COOH) (5) 錨定在氧化鋅奈米粒子，成功合成出氧化鋅奈米粒子載體 (ZnO-NHC NPs) (9)。而且有機分子修飾在氧化鋅奈米粒子上，能使得氧化鋅奈米粒子載體 (ZnO-NHC NPs) (9) 均勻分散在高極性的溶劑中，因此可以利用核磁共振光譜儀、紅外線光譜儀進行定性與定量分析，並用穿透式電子顯微鏡量測粒徑大小。 除此之外，也把氧化鋅奈米粒子載體 (ZnO-NHC NPs) (9) 與鈀金屬螯合鍵結成鈀金屬氧化鋅奈米粒子載體 (Pd-NHC ZnO NPs) (1

0)。並且應用於 Sonogashira 偶聯反應，探討分子式觸媒 (Pd-NHC) (6) 與載體式觸媒 (Pd-NHC ZnO NPs) (10) 的催化活性。研究結果顯示載體式觸媒 (Pd-NHC ZnO NPs) (10) 的催化效果與分子式觸媒 (Pd-NHC) (6) 相當，這結果可證明不會因為載體化的製程，而減少中心金屬的催化活性，而且載體式觸媒 (Pd-NHC ZnO NPs) (10) 可以藉由簡單的離心、傾析後，即使經過十次回收再利用，仍然保持著很高的催化活性。 工業廢水是近年來熱門討論的議題，廢水中所含有的重金屬離子往往會造成嚴重的環境汙染。而這些有毒的金屬汙染物

不只汙染了大自然，更是影響了人類的健康。因此，如何從廢水中除去重金屬離子是非常重要的技術。在本篇研究中，利用氧化鋅奈米粒子載體 (ZnO-NHC NPs) (9) 當作吸附劑，把廢水中常見的鋅、鉛、鎘等金屬，以及硬水溶液中的鈣、鎂金屬成功吸附。接著利用氫氧化鈉當作脫附劑，成功的把金屬離子脫附下來，並且進行再次吸附，也達到很好的效果。除了吸附與脫附的定性分析，本論文也進行吸附的定量分析實驗，發現與文獻其他相近系統效果相當，尤其在低濃度金屬離子的吸附更是優於許多文獻數值。