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從零開始使用Python打造投資工具

為了解決ai機器人股票的問題，作者卓真弘 這樣論述：

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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，

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ETF 50投資績效之探討

為了解決ai機器人股票的問題，作者陳柏璁 這樣論述：

　　本研究以元大台灣50ETF(0050)為研究標的，搭配四種演算法模型，LightGBM、LANN、STM與CNN演算法，並將其預測投資報酬率進行比較。LightGBM、ANN、LSTM利用技術指標與三大法人籌碼作為演算法的預測參考資料，CNN則僅利用股價資料作為演算法的預測資料。實證結果顯示，僅利用股價資料的CNN演算法有最佳的投資報酬率。此外，在Covid-19期間股價大跌時，四種演算法也會有相當大的投資虧損出現，顯示即使使用AI投資工具亦無法協助投資人避過股災，建議投資人以長期投資策略可創造較高的投資報酬率。

Python從初學到生活應用超實務（電腦視覺與AI加強版）：讓Python幫你處理日常生活與工作中繁瑣重複的工作

為了解決ai機器人股票的問題，作者陳會安 這樣論述：

不只學會 Python，還要讓它「真正」進入你的日常生活！ 從語言入門、圖片影音處理、辦公室自動化到 AI 辨識系統一次上手！ 活用 PIL、Pandas、OpenCV、Matplotlib、MediaPipe、CVZone 等熱門 Python 套件！   　　．快速上手基礎的 Python 語言 　　．圖片 / 影片預處理、影像及文字辨識 　　．設定自動排程、批次檔案處理、操作自動化 　　．爬取電影 / 天氣 / 匯率等即時資料 　　．進行資料分析與視覺化圖表 　　．學會人臉、手勢及姿勢等即時影像偵測 　　．打造 AI 車牌辨識系統 　　．建立 LINE BOT 聊天客服機器人 　　．

活用 PIL、Pandas、OpenCV、MediaPipe、CVZone 等熱門套件 　　．提供每章習題及範例程式資源   　　適用讀者 　　✓ 已經有其他程式語言基礎、或對運算思維有興趣的初學者 　　✓ 適合讀者自學 Python 程式設計，亦可作為 Python 程式設計相關課程的上課教材   本書特色   　　本書讓你學得到 Python；用得到 Python；還能夠真正活用 Python 來解決日常生活、學習和工作問題。全書一共分為五大篇 ── 「Python 語言快速入門篇」、「影片剪輯和影像處理篇」、「辦公室自動化篇」、「網路爬蟲 / 大數據與視覺化篇」、「AI 人工智慧與資料庫

篇」。並提供許多立即可用的生活應用範例：Word 及Excel 的 Office 自動化、自動化批次檔案處理、自動排程、自動填寫 HTML 表單欄位、網路爬取即時資料、Open Data、大數據分析、資料視覺化與 MySQL 資料庫使用。   　　另外，本書提供了許多 Python 人工智慧應用：人臉、手勢和姿勢等即時影像偵測，以及 OpenCV 影像預處理、Webcam 應用和串流視訊，讓你實際打造車牌、物體、文字辨識系統。最後使用 Chatterbot 的 AI 對話訓練，建立 LINE BOT 聊天機器人。

運用多準則決策於專案評選： 以海軍AI技術科研應用方向為例

為了解決ai機器人股票的問題，作者白子渤 這樣論述：

誌謝.................................................................................................................... i摘要................................................................................................................... iiAbstract...................................................

.......................................................... iii目次.................................................................................................................. iv表目次..............................................................................................................vii圖目次

..............................................................................................................xii第一章 緒論 ...................................................................................................... 11.1 研究背景....................................................................

.............................. 11.2 研究動機.................................................................................................. 41.3 研究目的.................................................................................................. 81.4 研究流程............................................

...................................................... 9第二章 文獻探討............................................................................................ 112.1 專案評選與多準則決策........................................................................ 112.2 人工智慧與海軍 AI 技術科研應用方向評選...........................

........... 132.3 科技研發附加價值（VORDI） ........................................................... 312.4 效益後勤（PBL）................................................................................. 342.5 海軍 AI 技術排序評估指標建構.......................................................... 36第三章 研究設計..................

........................................................................... 403.1 研究架構................................................................................................ 403.2 定義評選準則........................................................................................ 433.3 層級分析法（AHP）

............................................................................ 483.4 決策實驗室分析法（DEMATEL）..................................................... 54v3.5 混合權重（Composite Importance） ................................................... 583.6 基於決策實驗室網路層級分析法（DANP）..................................

... 593.7 逼近理想解排序法（TOPSIS）........................................................... 613.8 加法比率評估（ARAS） ..................................................................... 643.9 糙加法比率評估（R-ARAS） ............................................................. 67第四章 研究結果與分析............................

..................................................... 714.1 專家樣本分析........................................................................................ 714.2 評估構面與指標之相對權重分析........................................................ 734.2.1 四大構面之權重分析...................................................

................... 734.2.2 跨構面指標之總體權重分析.......................................................... 754.2.3 評估戰力提升構面下指標之相對權重分析 ................................. 764.2.4 評估維保智能化構面下指標之相對權重分析 ............................. 784.2.5 評估產業效益構面下指標之相對權重分析 ................................. 794.2.6 評估作業成本構面下指標之相

對權重分析 ................................. 804.3 評估構面與指標之間影響程度............................................................ 804.3.1 評估構面之影響程度分析.............................................................. 814.3.2 評估指標之影響程度分析（戰力提升構面）.............................. 854.3.3 評估指標之影響程度分析（維保智能構面） ............

................. 894.3.4 評估指標之影響程度分析（產業效益構面） ............................. 924.3.5 評估指標之影響程度分析（作業成本構面） ............................. 954.4 DANP 分析 ............................................................................................ 984.5 混合權重.................................................

............................................. 102vi4.6 方案排序分析...................................................................................... 1054.6.1 TOPSIS 分析 ................................................................................. 1054.6.2 ARAS 分析...................................

................................................. 1224.6.3 R-ARAS 分析................................................................................ 139第五章 結論與建議....................................................................................... 1535.1 研究結論........................................

...................................................... 1535.2 研究貢獻.............................................................................................. 1585.3 研究限制與未來建議.......................................................................... 159參考文獻 ........................................

............................................................... 161中文文獻.................................................................................................... 161英文文獻.................................................................................................... 165網路資源.............

....................................................................................... 171附錄 A R-ARAS 粗糙化公式................................................................... 172附錄 B R-ARAS（A2~A6 表格）........................................................... 173附錄 C 專家訪談 ...........................

........................................................... 187附錄 D 專家問卷...................................................................................... 189