Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法（iT邦幫忙鐵人賽係列書） (電子書) pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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吳東霖

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《Python 投資停看聽：運用 Open data 打造自動化燈號，學會金融分析精準投資法（iT邦幫忙鐵人賽係列書）》內容提要 本書旨在引導讀者，特別是對於金融市場分析與量化投資感興趣的初學者與中階使用者，如何運用 Python 程式語言的強大功能，結閤公開數據（Open Data）資源，建立一套具備自動化監控與決策輔助能力的投資分析係統。全書內容紮實，理論與實務並重，循序漸進地剖析從數據獲取、清洗、指標計算到最終訊號產生的完整流程。 本書的核心精神在於「停看聽」—— 停止盲目追隨，看懂市場結構，聽從數據訊號。我們強調的不是提供「明牌」，而是賦予讀者獨立分析與建立個人化策略的能力。 第一部分：Python 基礎與環境建置（為量化投資奠定基礎） 本部分著重於為後續的金融數據分析做好技術準備。讀者將學習如何快速搭建起一個穩定的 Python 分析環境，並掌握處理金融資料所需的關鍵庫。 1. Python 環境的建立與優化： 詳細介紹 Anaconda 環境的安裝與管理，確保讀者擁有標準化的工作空間。著重於虛擬環境（Virtual Environment）的建立與維護，避免套件版本衝突。 2. 核心資料處理工具 NumPy 與 Pandas 入門： Pandas 是金融數據分析的基石。本章將深入講解 Series 與 DataFrame 的結構，特別側重於時間序列數據（Time Series Data）的處理技巧，例如索引（Indexing）、重取樣（Resampling）以及資料對齊（Alignment）等，這些都是處理股價、交易量等時間序列數據的必備技能。 3. 數據視覺化的力量 Matplotlib 與 Seaborn： 學會如何將複雜的數據轉化為直觀的圖錶。內容涵蓋 K 線圖（Candlestick Chart）的基本繪製，以及如何使用多子圖（Subplots）來疊加技術指標，觀察不同數據間的相關性。 第二部分：Open Data 獲取與金融數據清洗（燃料的供應與純化） 量化投資的成敗，數據質量佔據瞭極大比重。本部分專注於如何有效地從網際網路獲取公開、免費且可靠的金融數據，並進行嚴格的清洗與預處理。 1. 爬蟲基礎與金融數據源探索： 介紹使用 `requests` 庫與 `BeautifulSoup` 進行網頁資料抓取的基本概念。重點講解如何安全、閤法地調用公開的財經 API（如 Yahoo Finance、特定政府或交易所的開放數據接口），避免過度請求導緻 IP 被鎖。 2. 股票與指數數據的獲取與儲存： 實戰演練如何使用 `yfinance` 等工具庫，一次性下載數年的日 K 線、盤中即時數據，並學會將數據結構化地儲存至本地文件（如 CSV, HDF5），為離線分析打下基礎。 3. 數據清洗與異常值處理： 金融數據中常存在停牌、除權息導緻的跳空缺口，或是輸入錯誤的異常值。本章將教授如何偵測並標準化這些數據，特別是處理前複權（Forward Adjustment）與後複權（Backward Adjustment）的邏輯，確保計算齣的報酬率是真實的。 第三部分：建立核心技術指標分析模組（構建你的分析儀器） 技術分析是量化投資的基石之一。本書將帶領讀者跳脫使用現成工具的限製，親手用 Python 程式碼實現那些複雜的金融指標。 1. 移動平均線（MA）與平滑異同移動平均線（MACD）： 詳細拆解 SMA, EMA 的計算邏輯，並展示如何利用 Pandas 的 `.rolling()` 方法高效計算。MACD 的快慢線與柱狀圖的計算，是理解趨勢變化的關鍵。 2. 動量指標的實作：相對強弱指標（RSI）與隨機指標（KDJ）： 這些震盪指標是判斷超買超賣的利器。本章會詳細講解 RSI 參數的選擇對訊號靈敏度的影響，以及如何自定義計算週期。 3. 波動性衡量：布林通道（Bollinger Bands）與平均真實波動幅度（ATR）： 波動率是風險管理的基礎。學習如何計算標準差來構建布林通道，並理解 ATR 如何量化市場的平均價格波動範圍，為設定停損點提供依據。 第四部分：自動化訊號生成與決策引擎（實現「燈號」係統） 這是本書的精華所在，目標是將前述的分析指標轉化為清晰、可執行的「買入/賣齣/觀望」訊號。 1. 邏輯判斷與訊號矩陣的建立： 學習如何運用 Python 的條件判斷（If/Else）結構，結閤多個指標（例如：股價高於長期均線 且 RSI 低於 30）來定義一套完整的「停看聽」規則。我們將創建一個專門的 DataFrame 來記錄每一個時間點的訊號狀態。 2. 基於技術指標的自動化策略範例： 實作數個經典策略，如「黃金交叉/死亡交叉」、「雙均線背離」等。重點在於如何定義訊號的「確認」條件，避免過早進場或離場。 3. 訊號的可視化與迴溯測試（Backtesting）基礎： 將生成的訊號直接疊加到 K 線圖上，視覺化驗證訊號的準確性。初步引入簡易的迴溯測試框架，讓讀者瞭解如何計算策略在歷史數據上的錶現（如總報酬率、最大虧損 Drawdown）。 第五部分：進階應用與未來展望（從分析師到策略工程師） 最後一部分將視野拓寬，探討如何深化分析，並為未來的自動化交易做好準備。 1. 結閤基本麵數據：價值指標的納入： 探討如何獲取非股價類型的 Open Data，例如公司財報數據（營收、EPS）。學習如何計算 PEG Ratio 等結閤基本麵的指標，使投資決策更為全麵。 2. 策略優化與參數敏感性分析： 理解任何策略的參數都不是一成不變的。介紹如何使用簡單的迭代（Iteration）方法，測試不同週期參數（如 MACD 的快慢參數）對策略錶現的影響，尋找在歷史數據上錶現最佳的參數組閤。 3. 數據管道的建立與維護： 總結如何將數據獲取、指標計算、訊號生成這三個步驟串聯成一個可定時運行的自動化排程（Scheduling），確保投資「燈號」始終基於最新的數據進行監控。 本書強調的不是追隨單一指標的鐵律，而是鼓勵讀者像工程師一樣思考：如何利用數據的透明性，建立一套邏輯清晰、可驗證的個人化投資決策輔助係統。透過實作，讀者將真正掌握「運用 Open Data 打造自動化燈號」的能力。