量化交易 書的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們查出實價登入價格、格局平面圖和買賣資訊

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決量化交易 書的問題，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

量化交易 書進入發燒排行的影片

強化學習應用於外匯交易之回顧與展望

為了解決量化交易 書的問題，作者劉玉仁 這樣論述：

外匯市場擁有金融市場中最大的交易量，外匯與各類金融商品時間序列訊息特性相同，其都有著自身的趨勢、週期和不規則性。本研究主要試圖了解有哪些強化學習模型應用於外匯交易以及這些模型的效益或優勢；此外，亦試圖了解強化學習在未來外匯交易中應用的研究方向和潛力。對2001年起至2021年之間有關聯的期刊文章與學位論文做整理、篩選與過濾，在這些文獻綜述中，將41篇研究文本進一步整理加以聚類統計。所有研究的文本都有其自訂的基本假設，這些條件因子幾乎都是不同的，加上外匯交易品項較多、價格時段數據集應用也不盡相同，直接比較文本的結果和算法系統是不現實的。 針對本研究動機的回應整理出結論，所有文本中，有28

.1% 的研究應用了傳統強化學習的算法、有71.9%的研究應用了深度強化學習算法。強化學習應用在外匯交易的研究方向，圍繞在深度Q網絡(DQN)、進階的雙深度Q網絡(DDQN)，以及加入基線的策略梯度(PG)、近端策略優化算法(PPO)、演員-評論家(A2C)等算法和創新的進階策略。算法是針對解決高估問題、減低TD error與加快算法收斂等問題的研究；商業應用則針對高頻交易與量化交易研發具有較大的潛力。算法的交易應用是金融公司極重要的實用技術，特別是與營業收益相關的指標策略或算法模型是不會對外公開的，受限於此，針對本研究主題只能以學界的公開資料，無法將業界的應用同時作探討。回顧本研究中所有文獻

的算法技術成果，外匯交易的實務應用領域存在令人難以置信的機會，而且看起來方興未艾。

Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧

為了解決量化交易 書的問題，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

以券資比指標為基礎設計投資策略 – 台灣股票市場實證分析

為了解決量化交易 書的問題，作者簡毓恩 這樣論述：

股票融資融券信用交易僅限於自然人或非投資機構法人使用，專業投資機構不能從事信用交易；因自然人資金有限，較可能使用融資融券買進股票，由融資和融券餘額可以推知自然人的投資動向。由於融券與融資餘額代表股票融券與融資張數總和，從券資比(融券餘額/融資餘額)可推估自然人多空傾向；券資比高表示自然人市場心態偏空，反之表心態偏多。當自然人操作偏空時，若同時可能的交易對手(法人)操作偏多，基於法人是市場贏家，而自然人為市場輸家，則應於市場做多；相對地，當自然人操作偏多時，若同時可能的交易對手(法人)操作偏空，則應於市場做空；據此可建立量化投資策略。本研究使用代表自然人動向的券資比為基礎建立策略，參酌文獻加入

其他策略要素進行選股選時，以建立不同階段投資策略。研究以台灣上市上櫃公司為實證標的，以券資比策略建構選時策略，陸續加入包含籌碼集中度、法人籌碼與股東會除權息日等三要素及其組合，以建立不同策略；繼而以年季月營收成長率指標過濾選股，再進行選時進出，觀察選時條件是否能進一步提升策略績效。研究將資料期間分為樣本內(2017年6月1日至2022年2月28日)與樣本外(2022年3月1日至2022年4月30日)，以時間加權投資報酬率為績效指標，使用XQ全球贏家的XScript平台為回測工具。研究結果顯示，券資比策略與加入其他要素後之策略的時間加權報酬率皆優於台股加權指數或櫃買指數報酬率，樣本內與樣本外實證

結果一致，表示本研究的策略具延續性。券資比策略組合的要素中，加入籌碼集中度要素的時間加權報酬率優於其他要素組合。上市公司選股後的時間加權報酬也優於未選股，表示營收選股有助於獲得更好的投資報酬。