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給工程師的第一本理財書：程式金融交易的118個入門關鍵技巧【暢銷回饋版】

為了解決銀行即時匯率查詢的問題，作者酆士昌 這樣論述：

　　超好評！首版上市累積銷售數千本~ 　　感謝讀者熱情支持，再版推出暢銷回饋嘉惠更多朋友 　　好評再上市，回饋發行中！   　　專業的投資理財，需要金融知識、資料分析與資訊技術等三者的結合。而具備資訊技術的工程師學習金融理財，只欠東風，藉由本書提供的金融專業與資料分析的方法，將幫助工程師善用程式工具，來學習投資理財。   　　Python及R語言簡單好用，函數工具與套件齊全，延伸應用廣泛，並且在統計、圖形繪製、網路資料擷取上都很方便。藉由本書118個技巧與案例的逐步演練及說明，再加上工程師本身的資訊技能，學習金融科技理財，如獲降龍十八掌。   　　在資訊技術逐漸滲入金融領域的同時，傳統的交

易與理財工具也不斷的改變與進化。另外，隨著網路的普及，許多的資料與行為數據公開在網路上，可讓使用者分析與取用，形成金融科技應用的一個領域。   　　本書的第一章先介紹商品，使你對於市面的商品及其應用有初步的認知，接著第二、三章則介紹資料的取得方式，能將資料載入程式中使用。後續的章節內容繼續說明常見的投資商品與應用方式，並加上程式的輔佐應用介紹，最後介紹國內券商的即時報價與下單，可給你基礎的金融交易概念。   　　【工程師為何要學習理財？】 　　◎工程師具備資訊技能，能掌握資訊工具進行數據分析，易於進入量化與自動化的理財領域。 　　◎工程師喜歡探索問題，並找出解決方案，透過方法與工具的學習，可找

出屬於自己的理財方式，並交由程式執行。 　　◎工程師有自己的職能工作，無法像專業操盤手一樣，有很多時間盯盤，交給程式輔助判斷或是自動執行，是最合適的方式。

銀行即時匯率查詢進入發燒排行的影片

從電子支付與純網路銀行探討我國金融科技法規

為了解決銀行即時匯率查詢的問題，作者林哲玄 這樣論述：

　　近年來我國金融科技發展越來越變化快速，金融監督管理委員會（下稱金管會）於2016年時，宣示將要推動電子支付5年倍增計畫，目標將國內非現金支付比率要從 2015 年的26%，到2020年結束時要提升至52%，為了達到目標，2017年通過了金融監理沙盒制度；2019年核准了3家純網路銀行（下稱純網銀）執照申請；2020年推動「電子票證」及「電子支付」兩個法規修正合併；到2021年純網銀陸續開始上線營業及「電子支付機構管理條例新法」也將於同年7月1日正式實施上路，這些政策皆有促進提升電子支付的目的。　　本論文首先會先就金融科技常見的名詞：電子商務、行動支付、第三方支付、電子票證及電子支付的定義

、運作模式、特色及我國常見支付實務現況先作一一解釋及分析整理。　　次來，對立法院於2020年12月25日三讀通過的「電子支付機構管理條例修正新法」，本論文將會一一整理檢視修法重點，並與相關學說見解相互比較，並對目前尚在研議訂定或需一併修正之相關子法，觀察整理金管會對於新法上路前所提出的配套措施。　　而針對與「電子支付機構管理條例修正草案」公布日同天被金管會核准設立的3家純網銀：樂天國際商業銀行、連線商業銀行及將來商業銀行，本論文將對各業者開業初期或籌備中的狀況作觀察整理。　　前面整理了我國實務運作與將上路的最新法規後，本論文將再以一個章節補充外國法中美國的統一資金服務法、日本的資金結算法、中國

的非金融機構支付管理辦法與非銀行機構網絡支付業務管理辦法和歐盟的支付服務指令及第二號支付服務指令等所有外國法規內容，參考國外機構運作實務如美國的PayPal及中國的螞蟻金服所處現在和未來展望，來對比我國本次修法適用或之後再修法與他國相較有無可借鏡之處。　　最後針對上開金融科技的國內、外法規與實務運作等整理資訊，本論文將會依個人觀察作出結論並提出一些實務上的心得想法。

使用Python搜刮網路資料的12堂實習課

為了解決銀行即時匯率查詢的問題，作者何敏煌,葉柏漢,顏凰竹 這樣論述：

　　網路爬蟲是AI範疇中， 　　取得資料與儲存的一項重要技能， 　　而Python是爬蟲過程中相當好用的工具 　　全書以簡單的Python程式為主軸，讓您可以輕鬆學會如何利用Python的模組擷取公開的網站資料、網頁內容，並建立自己的自動化爬蟲程式，增進您在網路上搜刮資料的能力與效率，是已具有Python基礎的學習者最佳的爬蟲入門工具書。 　　在本書中我們將學會使用以下的Python開發環境、模組及框架： 　　Thonny　　　　Jupyter Notebook　　　requests 　　json　　　　　csv　　　　　　　　　　re 　　xlrd　　　　　BeautifulSoup

　　　　　Selenium 　　sqlite3　　　　mysql　　　　　　　　pymongo 　　pyinstaller　　Scrapy　　　　　　　　pyautogui 　　並學習如何擷取以下的幾種網站： 　　☑大學網站的焦點新聞頁面    ☑政府公開資訊網站 　　☑即時新聞網站標題、內容、圖片    ☑汽車網站之車款資訊及二手車在庫資訊 　　☑銀行網站之匯率資料擷取    ☑中央氣象局之氣溫觀測資訊 　　☑Ptt八卦版年齡宣告按鈕及Ptt討論區貼文擷取    ☑網路書店暢銷書排行榜 　　☑股市網站財經新聞    ☑線上購物網站產品資訊 　　☑名言佳句範例網站    ☑台灣證券交易所股票

資訊 　　☑Dcard梗圖下載    ☑台灣運彩官網資訊 　　☑Mobile01討論區貼文     本書特色 　　✪了解網站、網頁、瀏覽器間的關係，認識爬蟲程式 　　✪了解網路上格式HTML/CSV/JSON/XLSX 　　✪使用requests模組取得網路上的資料 　　✪擷取及解析JSON及CSV格式資料檔案 　　✪利用Regular Expression及BeautifulSoup模組剖析網頁資料 　　✪活用Chrome開發人員工具找出網頁中特定資料的CSS選擇器內容 　　✪使用Selenium自動化工具擷取動態網頁 　　✪把擷取的資料儲存到MySQL及MongoDB資料庫 　　✪利用

排程器做到自動化資料擷取及通知的功能 　　✪透過Scrapy框架建立爬蟲程式，大量搜刮資料

預測機構匯率分析之比較

為了解決銀行即時匯率查詢的問題，作者陳柏均 這樣論述：

非專業投資者在進行外幣投資時都會參考預測機構的提供的預測資訊來進行投資，但由於匯率影響的因素過多，每間機構的觀點並不一定會相同，甚至大相逕庭，而現在網際網路發達，資訊傳遞速度迅速，因此非專業投資者可以快速地接收不同預測機構的預測資訊，但獲得資訊後卻因為觀點不同而難以進行投資決定。本論文以變動率指標為基礎建立一套準確度的評分方法，通過預測期間的每天匯率實際值和預測機構的預測值進行評分，最後算出預測機構對應各幣別的預測準確度分數並進行排名分析。本論文所提供的排名可以給非專業投資者的投資參考，未來非專業投資者在投資前可以參考排名較高預測機構所提供的資訊進行投資。