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Python：股票×ETF量化交易回測102個活用技巧

為了解決Python Selenium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

Python Selenium進入發燒排行的影片

利用 RNA 次代定序資料候選轉錄因子結合位點之基因多型性與退化性關節炎之關聯性研究

為了解決Python Selenium的問題，作者王定廉 這樣論述：

研究背景：GWAS研究已被廣泛用於鑑定遺傳位點與疾病的相關性，但可能因為過於嚴格得統計檢定力（p < 5 × 10−8）導致可能具有功能性的位點被排除。而利用NGS資料庫候選轉錄因子結合位點則可避免具功能性的位點被排除。轉錄因子結合位點的變異會間接影響疾病，因此，找出轉錄因子結合位點將可為遺傳疾病的調控機轉提供新的視野。研究目的：利用TWB NGS資料庫找出台灣人特有NF-κB結合位點的變異與退化性關節炎風險之相關性。研究方法：本研究參考Fisch學者等人之RNA-seq研究，使用其中NF-κB為候選轉錄因子；並利用JASPAR權重矩陣，以A、T=30%，C、G=20%為切點，候選其辨識序列

，並自NCBI網站下載GRCh37-hg19之人體基因序列資料，將辨識序列與其進行比對，找出潛在的結合位點。運用生物資訊學blast mapping方法，將潛在的結合位點與台灣人體生物資料庫次世代定序（Next Generation Sequencing, NGS）資料進行比對，再與GEO資料庫中NF-κB ChIP-seq資料進行比對找出台灣人特有之轉錄因子結合位置的SNPs。先以台灣人體生物資料庫GWAS資料（n = 88,347），排除其他類型關節炎者，保留個案依據自填式問卷資料進行分組，病例組（n = 3,878）及對照組（n = 83,436）進行候選SNPs與OA之相關性研究；再以

105年至110年三軍總醫院健檢中心參與研究之個案（n = 1,167），排除無X光資料者，保留個案依據KL分級進行分組，病例組（n = 533）及對照組（n = 614）進行候選SNPs與OA之相關性研究。將具有顯著差異之SNPs利用GTEx-Portal資料庫查詢其功能表現。研究結果：本研究使用NF-κB為OA相關之候選轉錄因子，候選其辨識序列為5’-KGGRMTTYCCM-3’。經由GRCh37-hg19之人體基因序列資料比對，共有33,731個潛在的結合位點。將潛在的結合位點與台灣人體生物資料庫次世代定序（Next Generation Sequencing, NGS）資料進行比對，再

與GEO資料庫中NF-κB ChIP-seq資料進行比對，找出9個候選SNPs。經由TWB GWAS資料及本研究室病例對照研究發現，位於NF-κB結合位點 rs73164856的T對偶基因，在男性具有保護作用(OR=0.55，95%CI=0.33-0.91)，在嚴重退化性關節炎分組KL=3及KL=4中，其保護作用更為明顯(OR=0.16，95% CI=0.04-0.70)。位於NF-κB結合位點 rs545654在女性嚴重退化性關節炎分組中，T對偶基因罹病風險較高(OR=2.11，95% CI = 1.20 - 3.69 )。在GTEx功能性資料庫中，亦顯示rs73164856 T對偶基因會使

AKR1B15基因表現量降低(p= 0.00019)；rs545654 T對偶基因則將使血液中nNOS基因表現量升高(p=1.2e-17)。結論：透過本研究之新穎轉錄因子結合位點候選基因多型性策略所發現台灣人特有之致病基因位點，將為台灣人致病機轉及治療研究提供新的視野。

Python初學特訓班(第五版)：從快速入門到主流應用全面實戰(附500分鐘影音教學/範例程式)

為了解決Python Selenium的問題，作者文淵閣工作室 這樣論述：

　　連續5年榮登知名網路書店電腦資訊年度百大暢銷榜的Python學習最經典 　　超過3萬名讀者見證與100位老師滿意的Python書籍 　　榮獲各大通路電腦暢銷排行榜與海外指名授權圖書 　　解決初學痛點，避免開發地雷 　　集結熱門主題技術，加值500分鐘影音教學 　　內容由淺入深，範例程式精簡，執行效率優化 　　從200多個範例徹底掌握Python全面應用精髓 　　Python是當今最熱門的程式語言，從網頁資料擷取、網站自動化測試、大數據分析、物聯網、機器學習與深度學習，到駭客攻擊工具等主流議題，Python都占據了重要的地位。 　　本書以初學者的視角規劃學習地圖，並

提供熱門主題實戰。從環境、語法、模組套件到主流技術應用，直接從實例學，讓學習者輕鬆入門，並能結合目前最受重視的實務運用，體驗Python最全面的應用魅力。 　　Python學習最經典 　　直擊關鍵技術領域，快速入門與實戰 　　體驗Python的開發無極限 　　■快速佈署Python開發環境，熟悉編輯器與執行方式。 　　■詳細說明Python語法，由結構、變數、資料型態、運算式及判斷式進行學習引導，再深入迴圈、串列、元組、字典、函式與模組、檔案與例外處理等基礎且重要的內容。 　　■詳述近50種實用的Python模組套件，如：random、os、os.path、sys、shutil、glo

b、locale、sqlite3、requests、re、bs4、BeautifulSoup、selenium、webdriver、time、matplotlib、pyplot、json、pytube、tkinter、flask、LineBotapi、LineNotify、ngrok、pydub、SpeechRecognition、pandas、OpenCV、numpy、pillow、PIL、Image、ImageDraw、ImageFont、math、pygame、mixer、gTTS、tempfile、PyAudio、googletrans、Translator、pyinstaller、p

yfirmata、Arduino、pyserial…等，分析使用方式與注意事項，並以實例演練。 　　■範例導引式學習，從小範例到專案應用實例。全新修訂並優化實作內容，從12個專案實戰貼近實務需求，即學即用即上手。 　　■全面深入不同領域的應用主題，包括大數據網路爬蟲、資訊圖表繪製、影片下載、PM2.5 空氣監測、公開資料應用、AI客服機器人、圖片批次處理、音樂播放器、臉部偵測與辨識、新聞讀報機、遊戲開發等，再納入熱門的「智慧監控系統」，用OpenCV監測影像變化，一有異物進入即用LINE發動警報。結合主流且新穎的應用，立即提升開發力。 　　■強化重點技術，提升專案開發效率，學會打包專案執

行檔，SQLite資料庫實作、瀏覽器自動化與機電整合實作，升級開發領域。 　　■範例程式另提供Python筆記神器：Colab及Jupyter Notebook通用格式檔案，讓學習與操作更便利。 　　■針對重要實戰專題提供影音輔助教學，迅速提升學習效率。 　　★超值學習資源：500分鐘關鍵影音教學/全書範例程式檔/附錄PDF

基於網頁瀏覽模擬器之動態爬蟲程式生成研究

為了解決Python Selenium的問題，作者廖勳 這樣論述：

網際網路發展至今，不僅成為應用程式開發的主要平台，也是人們獲取資訊最主要的管道。大量的網路爬蟲 (Web Crawler) 被建構來抓取網路上的資訊，藉以整合提供加值的資訊服務。根據網路安全公司 Imperva 及 Barracuda 統計，網際網路上有半數的流量來自網路機器人。為了防範惡意機器人的攻擊，網頁設計的架構日益複雜，透過 JavaScript 開發技術的使用，改變網頁嵌入和呈現數據的方式。這對於建構加值型網路應用服務來說，無疑是相當大的挑戰。例如在網址不變的情況下動態更新網頁內容。如何克服這類型的網站的網頁抓取是本文研究的主題。為了取得動態網頁的資料，本研究在 Chrome ex

tension 上開發一套模擬使用者點擊流程的系統，透過 Chrome 擴充套件來記錄使用者的點擊與輸入，達到重現使用者在網頁瀏覽時的操作並抓取網頁資料。幫助使用者在不用寫程式碼的前提下，成功抓取網頁資料並提供定期自動抓取的功能。改善 WebETL System，對高互動性及一頁式網站的動態網頁下載問題，達到資料擷取及重覆使用的目的 (Data extraction And Reuse)。針對自動分頁偵測 失敗與政府網址連結與Alex統計的熱門網站共75個動態網頁中，成功的抓取70個，有93.33%的成功率。