學習最好用的程式語言Python打造專業的金融分析平台。
書中佐以大量金融實務案例並應用Yahoo Finance及pandas套件開啟程式交易之門！
本書適合閱讀的對象：
★ 沒有程式概念但想要學程式設計的讀者
★ 對程式設計在金融科技(Fintech)應用有興趣者
★ 做金融大數據分析入門有興趣者
★ 對程式交易應用之基礎入門應用有興趣者
首部曲(綠色)Python 程式設計入門-金融商管實務案例 (第二版)
對於沒有程式設計的新兵來說，建議選擇以Python建立基礎的程式設計觀念與實力。本書以圖例說明程式設計的觀念，適合自修者。實務案例實作包含貨幣時間價值應用如退休金規劃；存款與利率試算等；資本預算評估；會計折舊費用試算；所得稅試算；技術指標分析；上網爬蟲抓股價日資料等。提升學習興趣與累積實作經驗。首部曲的範圍即本書的內容(見封底圖右下圖Python)。Python程式設計入門是二部曲與三部曲的基礎。
二部曲(藍色)Fintech Web 應用-程式交易實作
此平台發展 Fintech Web 網頁應用程式，提供手機、平板、筆電等行動上網的程式交易平台。本書介紹如何規劃股票或期貨選擇權的交易策略，設計明確的交易規則，藉由程式依照所設定的交易策略，線上自動執行交易。除日資料外，本書另將實作高頻交易策略的歷史回測與實單交易。
三部曲(黃色)金融大數據 (即將出版)
銀行、證?、保險等金融大數據分析應用廣泛，金融大數據需要用到統計模型與機器學習之資料探勘技術，最佳化出最適的規則，提昇金融投資應用的價值。
本書線上教材資源：
github.com/letylin/pyprogbook
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本書特色
★ Python語法簡潔好學，適合程式設計入門課程。
★ 圖例說明程式設計的重要觀念。
★ 金融實務案例應用在統計分析、技術分析、貨幣時間價值應用、會計折舊與資本預算應用Yahoo Finance自動下載股票日資料。
★ Python資料科學套件完整功能強大，結合統計做資料分析。
★ pandas套件與excel整合做資料匯入與匯出；以OOP撰寫方式自訂套件計算有效利率。
具体描述
好的，这是一份关于“Python 程式設計入門：金融商管實務案例（第三版）”的图书简介，内容侧重于阐述该书涵盖的广泛主题、目标读者以及其在金融和商业领域的应用深度，同时避免提及原书的具体内容，力求详实且专业。 --- 深入理解商业逻辑与数据驱动决策：现代商业分析与编程实践的桥梁 在当今快速演进的商业环境中，数据已成为驱动决策和创新的核心资产。无论是金融市场的复杂波动分析，还是企业运营效率的优化，掌握一套强大且灵活的编程工具，已从“加分项”转变为“必需品”。本书旨在为那些渴望将编程能力与实际商业场景深度结合的专业人士和学习者，提供一套系统化、实战导向的学习路径。 本书超越了纯粹的语法教学，而是聚焦于如何运用现代编程语言的核心概念，解决金融、会计、投资管理以及市场营销等领域中真实存在的复杂问题。我们深信，真正的效率来自于对工具的精通，以及对这些工具如何映射到商业流程的深刻理解。 面向广阔的商业应用领域 本书的结构设计，充分考虑了不同商业职能对数据处理和模型构建的需求。我们致力于构建一座坚实的桥梁，连接抽象的编程概念与具体的商业目标。 在金融领域， 我们探讨了如何构建能够处理时间序列数据的系统，这对风险评估、资产定价和投资组合优化至关重要。内容覆盖了从基础的数据清洗和预处理，到构建更复杂的量化模型所需的编程基础。理解市场动态和交易策略的编程实现，是现代金融分析师的核心竞争力之一。本书将引导读者建立起一套扎实的编程基础，用以模拟市场行为、回溯检验策略的有效性，并有效管理大量的历史交易数据。 在商业管理和运营方面， 重点在于流程自动化和效率提升。从供应链数据的分析到客户行为的洞察，编程能力在此展现出巨大的潜力。读者将学习如何利用编程工具自动化重复性的报告生成工作，如何处理和可视化来自不同部门（如销售、库存、人力资源）的异构数据，从而为管理层提供更及时、更精准的决策支持。这不仅是技术层面的提升，更是管理思维现代化的体现。 对于会计与财务分析师， 传统的电子表格工作法在处理海量、复杂数据时显得力不从心。本书提供了一种更具扩展性和可审计性的方法，来处理复杂的财务报表分析、预算编制与差异分析。通过编程，可以更系统地进行敏感性分析，模拟不同经济情景对公司财务健康的影响，确保分析结果的准确性和一致性。 构建坚实的编程基础与思维框架 本书的核心价值在于，它提供了一种“以应用驱动学习”的方法论。我们不会孤立地教授编程语法，而是将每一个编程概念都置于一个明确的商业问题背景之下。 结构化思维的培养： 成功的商业编程不仅仅是写出能运行的代码，更重要的是建立起清晰、模块化的问题解决框架。本书强调代码的可读性、可维护性和可扩展性，这些都是在企业级项目中至关重要的要素。我们将深入讲解如何设计函数、组织项目结构，以应对未来不断增长的业务需求。 数据处理的艺术： 商业世界的数据往往是“脏”的——存在缺失值、异常格式和不一致的记录。本书的实践环节将重点训练读者识别和处理这些常见的数据质量问题。掌握高效的数据聚合、筛选和转换技术，是确保后续分析模型建立在可靠数据基础上的关键。 可视化作为沟通的桥梁： 复杂的数据分析结果如果不能被清晰地传达给非技术背景的决策者，其价值将大打折扣。本书将探讨如何运用强大的可视化库，将抽象的数值转化为直观的图表和仪表盘，使复杂的商业洞察能够迅速被理解和采纳。 面向未来的持续学习路径 技术和商业环境变化迅速，本书不仅教授现有的技能，更培养读者面对新技术时的适应能力。我们所建立的编程基础是跨越不同库和框架的通用能力。对于希望进一步专精于机器学习、大数据处理或特定行业监管科技（RegTech）的读者，本书奠定的基础将是他们继续深造的坚实起点。 本书的设计理念是：将读者从一个被动的数据使用者，转变为能够主动构建数据解决方案的创新者。 无论是刚刚步入职场的分析师，还是寻求转型升级的资深管理者，本书都提供了一套严谨而实用的路线图，帮助您驾驭数据时代的商业挑战，真正实现数据驱动的价值创造。选择这本书，就是选择了一条通往更高阶商业分析能力的专业路径。
著者信息
作者簡介
林萍珍
國立高雄科技大學金融資訊系教授
國立高雄科技大學AI金融科技中心主任
我們「接觸」科技，進而想「創造」科技來改善生活。前者像閱讀；後者像寫作。寫作才能創新，想要做金融科技（FinTech）創新，就必須學寫程式。程式設計其實很好玩，撰寫金融商管的程式更好玩，一起來創造這個世界吧。
經歷
‧管科會財務會計輔導顧問
‧經濟部中小企業財務顧問
‧獲國科會特殊研究人才獎勵
‧獲高科大產學績優教師
‧高科大前金融系主任
本書的課本範例是以線上的方式提供給您，有任何勘誤或修改也會在此更新，也歡迎您留言與我們討論書的內容。
線上教材資源：
github.com/letylin/pyprogbook
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LINE@ID：@iex5378o
封面呈現的鳥是台灣特有種 五色鳥
封面攝影/鄧柑謀
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林萍珍
國立高雄科技大學金融資訊系教授
國立高雄科技大學AI金融科技中心主任
我們「接觸」科技，進而想「創造」科技來改善生活。前者像閱讀；後者像寫作。寫作才能創新，想要做金融科技（FinTech）創新，就必須學寫程式。程式設計其實很好玩，撰寫金融商管的程式更好玩，一起來創造這個世界吧。
經歷
‧管科會財務會計輔導顧問
‧經濟部中小企業財務顧問
‧獲國科會特殊研究人才獎勵
‧獲高科大產學績優教師
‧高科大前金融系主任
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图书目录
Chapter 01 Python 簡介
1-1 Python 發展與特色
1-2 Python 與其他語言的比較
1-3 Python 與 R 之各別優勢
1-4 應用Python 實踐 FinTech 平台的原因
1-4-1 Python 被評為最推薦的五種 FinTech 應用技術之一
1-4-2 Python 輕鬆整合 Web 相關技術發展 FinTech 平台
1-4-3 Python 雲端證券程式交易平台
1-4-4 Python FinTech 套件
1-4-5 國際知名 FinTech 實驗室與教育訓練課程
1-4-6 Python 薪水最高
1-5 Python 金融大數據三部曲
1-5-1 Python 與金融大數據技術完美整合
1-5-2 Python 金融大數據三部曲
Chapter 02 整合開發環境
2-1 Anaconda 檔案下載
2-2 Anaconda 程式安裝
2-3 Anaconda 程式編輯平台
2-3-1 IPython Notebook
2-3-2 Spyder
2-4 Anaconda 支援的套件清單
Chapter 03 資料型別
3-1 可變與不可變
3-2 變數命名規則
3-3 數值型別
3-3-1 整數與浮點數
3-3-2 布林
3-3-3 二進位、八進位、十六進位
3-4 字串型別
3-4-1 文字資料單獨顯示
3-4-2 文字資料儲存在變數中
3-4-3 使用 print 函數顯示字串
3-4-4 r 前置字元
3-4-5 字串相加
3-4-6 複製字串
3-4-7 字串長度
3-4-8 取出部分字串
3-4-9 字串比較
3-5 字串的方法
3-6 抽象資料型別
3-7 容器型別
3-7-1 list
3-7-2 tuple
3-7-3 集合 set
3-7-4 字典 dict
3-8 不同型別的共用方法
作業
Chapter 04 資料運算
4-1 運算式
4-1-1 算術運算
4-1-2 關係運算
4-1-3 邏輯運算
4-2 內建函數
4-2-1 資料型別轉換
4-2-2 資料運算與處理
4-2-3 格式化輸出
4-2-4 容器
4-2-5 系統
4-2-6 迭代
4-2-7 其他
4-3 模組簡介與應用
4-3-1 import 模組名稱
4-3-2 import 模組名稱 as 別名
4-3-3 from 模組名稱 import 函數名稱 as 別名
作業
Chapter 05 程式設計
5-1 邏輯判斷
5-1-1 if
5-1-2 if else
5-1-3 if elif else
5-1-4 巢狀 elif
5-2 重覆迴圈
5-2-1 單一 for 迴圈
5-2-2 巢狀 for
5-2-3 while
5-2-4 break 和 continue
5-2-5 range() 函數無法處理浮點數的序列
5-3 Spyder 除錯應用
5-4 實務案例
作業
Chapter 06 自訂函數
6-1 自訂函數的定義、特點與語法
6-1-1 定義
6-1-2 特點
6-1-3 語法
6-2 呼叫函數與回傳值用法
6-2-1 呼叫函數
6-2-2 匿名函數
6-2-3 回傳值用法
6-3 參數
6-3-1 傳址與傳值
6-3-2 參數的分類與功能
6-3-3 參數的進階應用
6-4 變數命名空間的搜尋路徑
6-4-1 變數命名空間
6-4-2 範圍（scope）
6-4-3 LEGB 架構
6-5 除錯
6-5-1 設定中斷點
6-5-2 按「Ctrl+F5」進入除錯模式
6-5-3 按「Ctrl+F11」進入函數內執行指令或中斷點
6-5-4 按「Ctrl+F12」繼續執行往下的程式碼
6-5-5 再按「Ctrl+F11」進入 len() 函數內的第 1 列
6-5-6 結束除錯模式
6-6 實務案例
作業
Chapter 07 檔案處理
7-1 檔案串流物件
7-2 檔案存取方法
7-2-1 檔案處理步驟
7-2-2 開啟 txt 檔案
7-2-3 使用 with as
7-2-4 文字檔的讀寫方法
7-2-5 檔案物件的其他屬性
7-2-6 寫入 CSV 檔案
7-2-7 寫入 Excel 檔案
7-3 檔案路徑處理
7-4 網路取得資料
7-5 實務案例
作業
Chapter 08 物件導向程式設計
8-1 物件導向程式設計簡介
8-1-1 指令式程式設計（instruction oriented programming, IOP）
8-1-2 程序導向程式設計（procedure oriented programming, POP）
8-1-3 物件導向程式設計（object oriented programming, OOP）
8-2 類別、物件與實體
8-2-1 何謂物件？
8-2-2 類別（class）
8-2-3 實體
8-2-4 Python 定義類別與建構物件實體範例
8-2-5 類別、物件與實體程式碼對應說明
8-2-6 物件初始化
8-2-7 方法
8-2-8 封裝
8-2-9 程序導向與物件導向程式設計的差別
8-3 繼承
8-3-1 super() 方法
8-3-2 改寫方法（override）
8-4 多重繼承
8-5 多型
8-6 錯誤與異常
8-6-1 語法錯誤
8-6-2 引發異常
8-6-3 異常處理機制
8-7 模組與套件
8-7-1 套件的製作流程
8-7-2 匯入套件與呼叫套件
8-7-3 第三方套件
8-8 實務案例
作業
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1-1 Python 發展與特色
1-2 Python 與其他語言的比較
1-3 Python 與 R 之各別優勢
1-4 應用Python 實踐 FinTech 平台的原因
1-4-1 Python 被評為最推薦的五種 FinTech 應用技術之一
1-4-2 Python 輕鬆整合 Web 相關技術發展 FinTech 平台
1-4-3 Python 雲端證券程式交易平台
1-4-4 Python FinTech 套件
1-4-5 國際知名 FinTech 實驗室與教育訓練課程
1-4-6 Python 薪水最高
1-5 Python 金融大數據三部曲
1-5-1 Python 與金融大數據技術完美整合
1-5-2 Python 金融大數據三部曲
Chapter 02 整合開發環境
2-1 Anaconda 檔案下載
2-2 Anaconda 程式安裝
2-3 Anaconda 程式編輯平台
2-3-1 IPython Notebook
2-3-2 Spyder
2-4 Anaconda 支援的套件清單
Chapter 03 資料型別
3-1 可變與不可變
3-2 變數命名規則
3-3 數值型別
3-3-1 整數與浮點數
3-3-2 布林
3-3-3 二進位、八進位、十六進位
3-4 字串型別
3-4-1 文字資料單獨顯示
3-4-2 文字資料儲存在變數中
3-4-3 使用 print 函數顯示字串
3-4-4 r 前置字元
3-4-5 字串相加
3-4-6 複製字串
3-4-7 字串長度
3-4-8 取出部分字串
3-4-9 字串比較
3-5 字串的方法
3-6 抽象資料型別
3-7 容器型別
3-7-1 list
3-7-2 tuple
3-7-3 集合 set
3-7-4 字典 dict
3-8 不同型別的共用方法
作業
Chapter 04 資料運算
4-1 運算式
4-1-1 算術運算
4-1-2 關係運算
4-1-3 邏輯運算
4-2 內建函數
4-2-1 資料型別轉換
4-2-2 資料運算與處理
4-2-3 格式化輸出
4-2-4 容器
4-2-5 系統
4-2-6 迭代
4-2-7 其他
4-3 模組簡介與應用
4-3-1 import 模組名稱
4-3-2 import 模組名稱 as 別名
4-3-3 from 模組名稱 import 函數名稱 as 別名
作業
Chapter 05 程式設計
5-1 邏輯判斷
5-1-1 if
5-1-2 if else
5-1-3 if elif else
5-1-4 巢狀 elif
5-2 重覆迴圈
5-2-1 單一 for 迴圈
5-2-2 巢狀 for
5-2-3 while
5-2-4 break 和 continue
5-2-5 range() 函數無法處理浮點數的序列
5-3 Spyder 除錯應用
5-4 實務案例
作業
Chapter 06 自訂函數
6-1 自訂函數的定義、特點與語法
6-1-1 定義
6-1-2 特點
6-1-3 語法
6-2 呼叫函數與回傳值用法
6-2-1 呼叫函數
6-2-2 匿名函數
6-2-3 回傳值用法
6-3 參數
6-3-1 傳址與傳值
6-3-2 參數的分類與功能
6-3-3 參數的進階應用
6-4 變數命名空間的搜尋路徑
6-4-1 變數命名空間
6-4-2 範圍（scope）
6-4-3 LEGB 架構
6-5 除錯
6-5-1 設定中斷點
6-5-2 按「Ctrl+F5」進入除錯模式
6-5-3 按「Ctrl+F11」進入函數內執行指令或中斷點
6-5-4 按「Ctrl+F12」繼續執行往下的程式碼
6-5-5 再按「Ctrl+F11」進入 len() 函數內的第 1 列
6-5-6 結束除錯模式
6-6 實務案例
作業
Chapter 07 檔案處理
7-1 檔案串流物件
7-2 檔案存取方法
7-2-1 檔案處理步驟
7-2-2 開啟 txt 檔案
7-2-3 使用 with as
7-2-4 文字檔的讀寫方法
7-2-5 檔案物件的其他屬性
7-2-6 寫入 CSV 檔案
7-2-7 寫入 Excel 檔案
7-3 檔案路徑處理
7-4 網路取得資料
7-5 實務案例
作業
Chapter 08 物件導向程式設計
8-1 物件導向程式設計簡介
8-1-1 指令式程式設計（instruction oriented programming, IOP）
8-1-2 程序導向程式設計（procedure oriented programming, POP）
8-1-3 物件導向程式設計（object oriented programming, OOP）
8-2 類別、物件與實體
8-2-1 何謂物件？
8-2-2 類別（class）
8-2-3 實體
8-2-4 Python 定義類別與建構物件實體範例
8-2-5 類別、物件與實體程式碼對應說明
8-2-6 物件初始化
8-2-7 方法
8-2-8 封裝
8-2-9 程序導向與物件導向程式設計的差別
8-3 繼承
8-3-1 super() 方法
8-3-2 改寫方法（override）
8-4 多重繼承
8-5 多型
8-6 錯誤與異常
8-6-1 語法錯誤
8-6-2 引發異常
8-6-3 異常處理機制
8-7 模組與套件
8-7-1 套件的製作流程
8-7-2 匯入套件與呼叫套件
8-7-3 第三方套件
8-8 實務案例
作業
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图书试读
用户评价
评分
我個人比較重視教材的「更新度」，畢竟科技發展得很快，特別是像Python這樣生命力旺盛的語言。這本第三版給我的感覺就是「與時俱進」。我特別注意了它在機器學習應用部分的介紹，相較於舊版可能還停留在基礎迴歸分析，這一版明顯加強了對決策樹、隨機森林這類實用模型在風險評估和信用評級上的應用。它沒有要求讀者去理解背後所有複雜的數學推導，而是專注於如何正確地呼叫函式庫、調整參數，並解讀模型的輸出結果。 對於習慣使用傳統商業智慧（BI）工具的專業人士來說，最大的轉變就是從「點擊式操作」轉向「腳本式自動化」。這本書在這方面做了很好的橋樑工作。它展示了如何用Python自動生成定期的銷售報表，甚至能依據預設的條件觸發郵件通知。這種「設定一次，後續自動運行」的效率提升，是真正能為我們節省大量重複性人力的關鍵。書中範例的架構也很清晰，每一章節的練習題都緊扣著前一章所學的知識點，形成一個穩固的螺旋式上升學習路徑。
评分提到學習體驗，我必須說，這本書的排版和註解設計非常人性化。很多技術書籍的重點都會被密密麻麻的程式碼淹沒，讓人抓不到重點。但這本的作者很懂得在關鍵的程式碼區塊旁邊做旁白說明，哪些是核心邏輯，哪些是為了配合特定情境的「變通」寫法，區分得很清楚。這對於我們這些需要快速掌握「如何解決問題」而非「如何寫出最優美程式碼」的人來說，簡直是福音。 此外，我很欣賞它在章節末尾加入的「進階思考與挑戰」。這些題目往往不是直接套用書中範例就能解決的，它會引導讀者去查閱官方文件，或是嘗試整合兩個不同章節的知識點來解決一個更複雜的問題。這類型的訓練，才是真正有助於培養獨立解決問題的能力。它讓你意識到，書本的知識只是起點，實際工作中的問題很少會有標準答案，需要自己去探索和組合工具。這比單純的練習題更有價值。
评分我認為這本書最成功的地方，在於它成功地將「程式設計」這項工具，從一個高冷的技術門檻，轉化成商管領域的「通用語言」。過去我們習慣用Excel樞紐分析表做數據探索，現在透過Python，可以處理更大規模的數據集，並且可以回溯整個分析流程。它展示了如何用Python建立一個可重複驗證的分析模型，這對於金融業日益嚴格的監管要求和稽核需求來說，是非常重要的優勢。 書中對於資料視覺化的著墨也相當到位。不只是教你畫長條圖和折線圖，更深入探討了如何利用 `matplotlib` 或 `seaborn` 來設計能有效傳達商業洞察的圖表，像是分佈圖在客戶分群中的應用，或是熱力圖在績效比較上的直觀性。作者很強調「溝通」的重要性，程式寫得再好，如果不能清楚地讓決策者看懂數據背後的意義，那都是白搭。這本教材顯然深諳此道，讓學習過程充滿了實戰的樂趣與即將上場的期待感。
评分說真的，坊間關於Python的書籍琳瑯滿目，很多都是偏向純技術的深度鑽研，那種對我們商管背景的人來說，讀起來門檻實在太高，光是看到一堆數學公式和複雜的演算法就想直接闔上了。但這本第三版顯然針對讀者群進行了優化。它在講解複雜概念時，總能找到一個最貼近商業邏輯的類比，讓原本抽象的程式碼結構變得具體可感。舉例來說，當它在談物件導向程式設計（OOP）時，不是直接拋出類別（Class）和物件（Object）的定義，而是將其比喻成建立一個標準化的「客戶資料表單」或「交易紀錄檔」，這樣理解起來就快多了。 另一個讓我非常讚賞的地方是，書中對於資料的清洗和前處理著墨甚深。在金融商管領域，資料的乾淨度直接決定了分析結果的可靠性，但現實中的資料往往是「髒」的一塌糊塗。這本書並沒有避開這個難題，反而花了不少篇幅教導如何使用正規表達式處理文字欄位，或是如何有效地填補缺失值。這部分內容非常紮實，讓我意識到，撰寫程式碼不只是輸入指令，更是一種對資料品質的把關，這對於後續的報表製作和決策制定至關重要。
评分這本《Python程式設計入門：金融商管實務案例（第三版）》光聽書名就讓人覺得很有份量，特別是針對我們這些想在金融商管領域結合科技應用的人來說，簡直是及時雨！我印象非常深刻的是，這本書在介紹基礎語法時，並沒有那種枯燥的教科書味，而是很巧妙地將許多實際的商業情境揉進去。舉例來說，它怎麼用Python去處理一個小型企業的庫存數據？或是如何透過簡單的腳本，快速分析客戶的消費行為趨勢？這些實務案例的設計非常貼合業界的痛點，讓人讀起來不會覺得「學了好像沒地方用」。 我身邊很多朋友一開始學程式設計都卡在環境配置跟函式庫的選擇上，光是 Anaconda 跟各種套件的版本衝突就搞了好久。這本書的優點就在於，它在開篇就對這些基礎建設做了非常詳盡且手把手的教學，確保即便是程式門外漢也能順利踏入大門。更棒的是，它不是只停留在基礎的資料處理，而是直接切入到金融領域的專題，像是如何利用 `pandas` 進行時間序列分析，或是如何視覺化股票的 K 線圖。這種從「工具使用」到「專業應用」的無縫接軌，大大提升了學習的成就感。畢竟，對我們這些非純資訊背景的人來說，目標明確比單純學語法重要太多了。
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