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從零開始使用Python打造投資工具

為了解決kd指標app的問題，作者卓真弘 這樣論述：

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 　　■【什麼是程式交易】 　　程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 　　■【程式交易的優點】 　　還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 　　還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 　　或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ 　　→ 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 　　■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 　　市面

上常見的選股以及技術分析軟體 XQ、MultiCharts 沒有提供的功能都要從零開始做一個出來，然而 Python 自由度高，不管是使用 AI 來做買賣判斷、寫爬蟲去社群媒體爬一檔股票的網路聲量、還是使用現成的函式庫來做一些複雜的運算都可以輕易做到。 　　→ 本書可以提供以上協助，不僅從 Python 基礎開始教學，再搭配現成策略做修改進行交易！ 本書特色 　　零程式交易經驗也能使用的自動交易書籍！ 　　★高 CP 值的自動交易★ 　　本書主要使用 Python + Shioaji 開發程式交易策略，包含可以直接用來交易的均線交易程式以及網格交易程式範例，不需額外買套裝軟體和購買報價，

幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 　　★立馬 Python 用場★ 　　有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 　　★交易程式超值附贈★ 　　本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw  

kd指標app進入發燒排行的影片

透過多元迴歸分析並考量財務比率、ESG與時間因素之股價預測模型

為了解決kd指標app的問題，作者許元榮 這樣論述：

近年來在全球通貨膨脹壓力升高的情形下，以開源為目標的各種金融商品與日俱增，而投資市場上能夠使用的投資管道也越來越多。投資者希望除了以往傳統的MACD、RSI、KD等技術指標之外，能夠找到更有效的方法以預測股價的趨勢。從文獻中可以得知企業對於環境、社會跟治理的責任是否落實會影響到企業的形象跟獲利，進而影響到股價，因此投資者對於企業是否履行企業社會責任與嚴格施行品質管理在近期也漸漸受到關注。 因此，本研究藉由收集ESG數據資料、2022年台灣相似產業前5大權值股的財務報表與個股股價數據，利用多元迴歸分析並結合時間因素的方式進行數據分析與模型建構，以理解使用多元迴歸分析進行股價預測時

在何種情況下能夠預測得更準確，並有效證實在使用財務報表，平均股價與時間因素的情況下可有效預測未來股價的長期趨勢。

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kd指標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　

運用eHealth護理指導介入於健康識能的成效探討

為了解決kd指標app的問題，作者施雅玲 這樣論述：

研究題目第一部分-臺灣成年人尿中鄰苯二甲酸酯代謝物與代謝症候群之間的性別差異：臺灣人體生物資料庫橫斷面研究；第二部分-電子化護理指導平台介入對婦女之塑化劑健康識能的成效探討：隨機對照研究。背景環境荷爾蒙（environmental hormone），也被稱為「內分泌干擾物」（endocrine disrupting chemicals），這些人造化學物質經流布於環境，透過食物鏈再回到人類身體或其他生物體內，其可模擬體內之天然荷爾蒙，進而影響人體內之生理調節機能，例如：模仿人體荷爾蒙之作用、改變體內分泌荷爾蒙之濃度、改變體內分泌荷爾蒙活性物之濃度，進而造成人體生育能力或健康之危害。內分泌系統調

控的機制相當繁瑣而複雜，因此，能夠影響內分泌系統的「環境荷爾蒙」可能造成的效應也難以預測，因環境荷爾蒙與生物個體生命週期中的每個組織與功能的運作息息相關，目前已有多項研究指出對人類的健康造成莫大的影響與後果(如癌症的發生和慢性病的產生)。鄰苯二甲酸酯廣泛用於消費品、食品包裝和個人衛生用品等，因此暴露無處不在。各種研究調查了鄰苯二甲酸酯暴露與肥胖、胰島素抵抗和高血壓的關聯性。然而，人們對鄰苯二甲酸酯暴露與代謝症候群的性別、年齡和停經狀態的關聯知之甚少。而且，迄今的研究多為回溯性世代或病例對照研究設計，且缺乏針對環境荷爾蒙-塑化劑進行提升健康識能或發展介入性研究。因此，第一部分研究目的是研究成年人

11種尿鄰苯二甲酸酯代謝物濃度(MEHP、MEOHP、MEHHP、MECPP、MCMHP、MBzP、MEP、MiBP、MnBP、MMP和MiNP)與代謝症候群之間的關聯性。次要目的是評估這些關聯是否因性別、代謝症候群各組成因子、年齡和停經狀態而有所不同。第二部分研究目的為建構健康識能量表與環境荷爾蒙-塑化劑護理指導平台的介入性計畫，期能於平台介入後，提升研究對象的環境荷爾蒙-塑化劑健康識能與降低環境荷爾蒙-塑化劑的異常反應、與疾病發生的風險。研究方法第一部分部分-橫斷面研究，對來自2016-2020年臺灣人體生物資料庫（Taiwan Biobank）中1,337 位年齡在30-70歲之間的成年

人進行橫斷面分析。在單變量和雙變量分析之後，使用羅吉斯迴歸計算罹病勝算比(Prevalence Odds ratios, POR) 和95%信賴區間(confidence intervals, CI)，調整影響因子並依照性別、年齡和停經狀態分類。第二部分部分-介入型研究，採隨機對照雙盲試驗。共有114名女性受試者，實驗組共58人；控制組共56人。本研究介入6個月，兩組在第二次後測各流失1人，實驗組流失率為1.72%，控制組流失率為1.78%。量表信度分析:Cronbach’s，效度分析：包括內容效度、建構效度-驗證性因素分析等。資料以描述性統計、卡方檢定、t檢定、廣義估計方程式（General

ized Estimating Equation,GEE）進行資料分析。結果第一部分部分-在1,337位參與者中(平均年齡48.98歲，48.60 %為女性)，代謝症候群(metabolic syndrome, MetS)的罹病率為16.38%，患有MetS的參與者的大部分尿中鄰苯二甲酸酯代謝物的濃度較高。完全調整後，較高的MEP代謝物濃度與男性發生 MetS 的機率增加相關（調整POR Q3 與 Q1 = 2.13, 95% CI：1.01, 4.50；p = 0.047）。而且，較高濃度的MEP 與≥50歲男性發生MetS的機率增加超過3倍關聯(POR Q2 與 Q1 = 3.11, 95

% CI: 0.13, 8.63; p = 0.029)。MEP和∑DBP濃度較高的男性(POR Q2 與 Q1 = 2.04, 95% CI：1.13, 3.71；p = 0.019 和POR Q2 與 Q1 = 1.88, 95% CI：1.06, 3.34；p = 0.030)及MiNP濃度較高的女性（POR Q3 與 Q1 = 5.05, 95% CI：1.75, 14.58；p = 0.003與POR Q4 與 Q1 = 4.14, 95% CI：1.03, 16.69；p = 0.046）發生高三酸甘油酯的機率較高。根據停經狀態進行評估時，與∑DEHP濃度最低的停經後女性相比，∑D

EHP濃度較高的停經後女性發生MetS的機率增加超過9倍(POR Q3 與 Q1 = 9.58, 95% CI: 1.18, 77.75; p = 0.034)。第二部分-實驗組接受由研究者透過環境荷爾蒙-塑化劑護理指導平台介入，控制組為一般常規紙本衛教。測量工具:自擬環境荷爾蒙-塑化劑健康識能量表具有良好的內部一致性信度。驗證性因素分析表明建構效度良好。效標關聯效度、收斂效度及區別效度亦支持其效度。已知組效度結果表示，教育程度較高的女性其健康識能也較高。而介入工具:環境荷爾蒙-塑化劑護理指導平台易用性( System Usability Scale, SUS)，有效性為84.75分、使用效率

為84.63分及滿意度為84.75分，整體平均分數為84.73。相較於介入前，實驗組於二次後測在健康識能總分及三個構面分數皆有增加現象。而在健康促進構面分數上，控制組不升反降，於介入6個月（第二次後測）為9.76分低於介入3個月（第一次後測）9.88分。GEE分析結果顯示環境荷爾蒙-塑化劑護理指導(含平台輔助)對健康識能整體及各構面的變化影響，組別與測量時間之交互作用呈現統計顯著的結果：實驗組的健康識能總分(Wald 2=17.74, p＜0.001)與健康照護(Wald 2=11.77, p=0.001)、疾病預防(Wald 2=11.86, p=0.001)及健康促進(Wald 2

=10.15, p=0.001)三構面，比控制組在介入6個月（第二次後測）皆有增加，且達統計顯著水準。進一步探討實驗組的參與度，結果表示一般參與度者與高參與度者在健康識能總分、健康照護、疾病預防、健康促進分數均有顯著差異(p=0.004、0.003、0.026、0.009)。結論第一部分部分-某些鄰苯二甲酸酯代謝物和MetS之間存在性別、年齡和停經狀態的不同關聯。較高的MEP代謝物濃度與男性發生MetS的機率增加有關聯，尤其是≥ 50歲男性。在女性中，最強的關聯是較高濃度的∑DEHP，但僅限於停經後女性。第二部分-環境荷爾蒙-塑化劑健康識能量表是有效且可靠的測量工具。環境荷爾蒙-塑化劑護理指導

平台易用性(SUS)，顯示本護理指導平台整體可用性良好。於護理指導平台介入6個月後，指出介入措施能有效提升實驗組的環境荷爾蒙-塑化劑健康識能；且在實驗組中，高參與度者在健康識能總分及各構面分數皆優於一般參與度者。