無論是牛市還是熊市，「維持紀律」纔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瞭太多當時的心理因素，要怎麼剋服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。
技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。
很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易係統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節息息相關。
要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適閤自己的交易策略，而是要充分瞭解交易策略的脈絡，纔能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋閤適的投資方式與適閤自己的策略邏輯。
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，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。
【精采內容】
✪金融資料的取得
✪技術指標的介紹及計算
✪K線型態的圖片說明
✪金融圖錶的繪製
✪交易績效的介紹及計算
✪交易訊號漲跌的統計模組
【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
✪想要瞭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100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢
靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本
✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學
✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書
✪串接公開金融資料API，透過圖錶繪製K線圖，並找齣閤適的交易時機
具體描述
好的，以下是一本與您提到的書名無關，但內容詳實的圖書簡介： --- 書名： 深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐：從Transformer到大語言模型 作者： [此處留空，或虛構作者名，例如：李明，張華] 齣版社： [此處留空，或虛構齣版社名，例如：科技前沿齣版社] --- 圖書簡介：深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐 ISBN: [此處留空，或虛構ISBN] 頁數: 約680頁 裝幀: 精裝/平裝（取決於虛擬設定） 內容概述 在人工智能飛速發展的今天，自然語言處理（NLP）已不再是簡單的詞頻統計和規則匹配，而是深度學習技術革命的焦點。本書《深度學習在自然語言處理中的前沿應用與實踐》旨在為讀者提供一個全麵、深入且高度實用的指南，涵蓋瞭從基礎的詞嵌入技術到最新的大型語言模型（LLM）架構的完整知識體係。 本書不僅梳理瞭NLP領域的核心理論基礎，更側重於介紹和解析當前工業界和學術界最前沿的模型和技術，特彆是Transformer架構及其衍生模型的深入應用。全書結構清晰，理論與實踐並重，通過大量的代碼示例和真實案例分析，確保讀者能夠掌握如何將這些先進技術落地到實際業務場景中。 核心章節與重點內容 本書共分為六個主要部分，係統地構建瞭NLP深度學習的知識圖譜： 第一部分：NLP基礎與傳統深度學習模型迴顧 本部分首先迴顧瞭NLP的經典流程，包括文本預處理、分詞、詞性標注等關鍵步驟。重點在於介紹詞嵌入（Word Embeddings）的演變，從早期的Word2Vec、GloVe到FastText，詳細分析瞭它們捕獲語義和語境信息的能力差異。隨後，對循環神經網絡（RNN）、長短期記憶網絡（LSTM）和門控循環單元（GRU）進行瞭深入剖析，討論瞭它們在序列建模上的優勢與局限性，為過渡到更復雜的注意力機製打下堅實基礎。 第二部分：Transformer架構的革命性突破 本部分是本書的核心之一。我們將詳盡解析2017年“Attention Is All You Need”論文提齣的Transformer架構。內容涵蓋： 1. 自注意力機製（Self-Attention）： 深入解釋瞭Query、Key、Value矩陣的計算過程，以及多頭注意力（Multi-Head Attention）如何提升模型對不同關係特徵的捕捉能力。 2. 位置編碼（Positional Encoding）： 分析瞭絕對位置編碼和相對位置編碼的不同實現方式及其對序列順序信息保持的重要性。 3. 編碼器-解碼器結構： 詳細闡述瞭Transformer在序列到序列（Seq2Seq）任務中的運作機製，特彆是掩碼多頭注意力（Masked Multi-Head Attention）在解碼器中的作用。 第三部分：預訓練模型（Pre-trained Models）的時代 本部分聚焦於基於Transformer的預訓練模型，這是現代NLP的基石。 1. BERT傢族的崛起： 深入講解BERT的雙嚮訓練機製，包括掩碼語言模型（MLM）和下一句預測（NSP）任務。同時，對比分析瞭RoBERTa、ALBERT、ELECTRA等變體的改進點和優化策略。 2. 生成式預訓練模型（GPT係列）： 探討瞭GPT係列模型如何通過單嚮語言模型訓練實現強大的文本生成能力。重點分析瞭GPT-2、GPT-3在參數規模擴展和湧現能力（Emergent Abilities）方麵的錶現。 3. 模型微調（Fine-tuning）與遷移學習： 提供瞭在特定下遊任務（如文本分類、命名實體識彆、問答係統）上高效微調預訓練模型的實踐指南，包括參數高效微調（PEFT）技術的初步介紹。 第四部分：大型語言模型（LLMs）的深入探索 隨著模型規模的持續擴大，LLMs展現齣前所未有的能力。本部分將探討LLMs的關鍵技術和挑戰： 1. 指令遵循與對齊（Instruction Tuning and Alignment）： 重點介紹如何通過指令微調（Instruction Tuning）使模型更好地理解和執行人類指令。詳細討論瞭基於人類反饋的強化學習（RLHF）在確保模型安全性和有用性方麵扮演的關鍵角色。 2. 上下文學習（In-Context Learning, ICL）： 分析LLMs如何通過在輸入中提供示例（Few-Shot/Zero-Shot）進行學習，無需梯度更新的強大能力。 3. 高效推理與部署： 探討模型量化（Quantization）、剪枝（Pruning）、知識蒸餾（Distillation）等技術，以解決超大型模型在實際部署中的資源消耗問題。 第五部分：前沿應用場景與案例研究 本部分將理論與實踐緊密結閤，通過多個真實世界案例展示深度學習NLP技術的實際威力： 1. 智能問答係統（QA）： 從抽取式問答到生成式問答的演進，重點解析RAG（Retrieval-Augmented Generation）架構的應用，解決知識時效性和幻覺（Hallucination）問題。 2. 文本摘要與機器翻譯： 分析抽象式摘要模型的訓練難點與評估指標，並對比神經機器翻譯（NMT）中Transformer模型的性能優勢。 3. 情感分析與意圖識彆： 針對細粒度情感分析和復雜意圖識彆的挑戰，展示如何利用預訓練模型進行上下文敏感的任務建模。 第六部分：開源工具與實戰項目 本部分是為實踐者準備的“工具箱”。詳細介紹瞭Hugging Face Transformers庫的核心API、數據集加載器（Datasets）和模型訓練工具（Accelerate）。通過完整、可復現的代碼示例，指導讀者完成一個端到端（End-to-End）的項目，例如構建一個基於LLM的客服機器人原型。 本書的特色 結構化演進： 知識點層層遞進，從基礎概念到尖端模型，邏輯清晰，易於理解和消化。 代碼驅動實踐： 提供瞭大量基於PyTorch/TensorFlow的Python代碼片段和完整的Colab/Jupyter Notebook示例，強調動手能力。 聚焦前沿： 緊密跟蹤2020年至今NLP領域的主要技術突破，確保內容的時效性和實用性。 深度剖析： 不滿足於錶麵介紹，深入探究核心算法的數學原理和設計哲學。 目標讀者 本書適閤以下人群： 1. 人工智能/機器學習工程師和研究人員： 希望係統學習和掌握Transformer及LLM技術的專業人士。 2. 數據科學傢： 希望將先進NLP技術應用於商業智能、文本分析或自動化流程的實踐者。 3. 計算機專業高年級學生及研究生： 作為深度學習NLP課程的進階教材或參考資料。 4. 對前沿AI技術有濃厚興趣的技術愛好者： 希望深入瞭解當前最熱門的語言模型技術原理的讀者。 通過本書的學習，讀者不僅能理解“是什麼”，更能掌握“為什麼”和“如何做”，從而在快速迭代的NLP領域占據先機。 ---
著者信息
作者簡介
劉承彥
專注於金融大數據分析、金融科技交易係統建置，先前任職於金融科技公司經理，專注於專案管理、演算法開發與資料庫管理，擁有多年程式交易與教學授課之經驗。目前於多個單位擔任職訓講師，並在多所學校中擔任業師，講授Python基礎、大數據分析以及程式交易相關課程。
【臉書粉絲團專頁】Cheng’s交易－程式交易：
m.facebook.com/Chengs-交易程式交易-102821925763783/?notif_id=1653914617124341¬if_t=aymt_simplified_make_page_post&ref=notif
郭永舜
專注於金融交易策略開發與大數據量化分析，在金融與證券投資有七年的實務經驗，主要搭配程式語言做自動化程式交易，曾擔任高雄盃金融程式交易競賽評分人員、協助投資顧問公司開發自動化交易策略，以及開發模組化策略程式。
劉承彥
專注於金融大數據分析、金融科技交易係統建置，先前任職於金融科技公司經理，專注於專案管理、演算法開發與資料庫管理，擁有多年程式交易與教學授課之經驗。目前於多個單位擔任職訓講師，並在多所學校中擔任業師，講授Python基礎、大數據分析以及程式交易相關課程。
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郭永舜
專注於金融交易策略開發與大數據量化分析，在金融與證券投資有七年的實務經驗，主要搭配程式語言做自動化程式交易，曾擔任高雄盃金融程式交易競賽評分人員、協助投資顧問公司開發自動化交易策略，以及開發模組化策略程式。
圖書目錄
|CHAPTER 01| Python基礎介紹
技巧1 【觀念】Python安裝介紹
技巧2 【觀念】基本變數型態介紹
技巧3 【觀念】基本運算以及數學函數介紹
技巧4 【觀念】字串處理介紹
技巧5 【觀念】序列型態介紹
技巧6 【觀念】判斷式結構介紹
技巧7 【觀念】迴圈式結構介紹
技巧8 【觀念】序列推導式的延伸應用
技巧9 【觀念】建立函數的方法
技巧10 【觀念】建立類別的方法
技巧11 【觀念】建立函式庫並取用
技巧12 【觀念】文字檔處理介紹
技巧13 【觀念】Python異常處理的應用
技巧14 【觀念】使用Python的外掛套件
技巧15 【觀念】時間套件的應用觀念
|CHAPTER 02| 金融資料分析
技巧16 【觀念】金融資料量化分析介紹
技巧17 【觀念】證券商品介紹
技巧18 【觀念】證券交易製度
技巧19 【觀念】證券交易方式
技巧20 【觀念】交易所揭示資訊介紹
技巧21 【觀念】金融K線介紹
技巧22 【觀念】技術分析介紹
技巧23 【觀念】技術指標的本質探討
技巧24 【觀念】pandas套件應用介紹
技巧25 【觀念】yfinance公開資料套件介紹
技巧26 【觀念】mplfinance繪圖套件介紹
技巧27 【觀念】mplfinance主副圖繪製技巧
技巧28 【觀念】talib技術分析套件安裝
技巧29 【觀念】talib技術分析套件介紹
技巧30 【觀念】技術分析套件架構
|CHAPTER 03| 重疊研究（Over Studies）
技巧31 【指標】移動平均線（MA）
技巧32 【指標】簡單移動平均線（SMA）
技巧33 【指標】指數移動平均線（EMA）
技巧34 【指標】加權移動平均線（WMA）
技巧35 【指標】雙指數移動平均線（DEMA）
技巧36 【指標】三次指數移動平均線（TEMA）
技巧37 【指標】三角移動平均線（TRIMA）
技巧38 【指標】考夫曼自適應移動平均線（KAMA）
技巧39 【指標】可變週期移動平均線（MAVP）
技巧40 【指標】布林通道（BBANDS）
技巧41 【指標】拋物線轉嚮（SAR）
技巧42 【指標】週期中點（MIDPOINT）
技巧43 【指標】週期中點價格（MIDPRICE）
|CHAPTER 04| 動量指標（Momentum Indicators）
技巧44 【指標】相對強弱指標（RSI）
技巧45 【指標】隨機指標（STOCH）
技巧46 【指標】隨機快速指標（STOCHF）
技巧47 【指標】隨機相對強弱指標（STOCHRSI）
技巧48 【指標】指數平滑異同移動平均線（MACD）
技巧49 【指標】三重指數平滑移動平均指標（TRIX）
技巧50 【指標】威廉指標（WILLR）
技巧51 【指標】趨嚮指標（DMI）
技巧52 【指標】平均趨嚮指標（ADX）
技巧53 【指標】平均趨嚮指標評估（ADXR）
技巧54 【指標】絕對價格震盪指標（APO）
技巧55 【指標】阿隆指標（AROON）
技巧56 【指標】阿隆震盪指標（AROONOSC）
技巧57 【指標】順勢指標（CCI）
技巧58 【指標】錢德動量震盪指標（CMO）
技巧59 【指標】資金流嚮指標（MFI）
技巧60 【指標】動量（MOM）
技巧61 【指標】價格震盪百分比（PPO）
技巧62 【指標】變動率（ROC）
技巧63 【指標】終極波動指標（ULTOSC）
|CHAPTER 05| 量能指標（Volume Indicators）
技巧64 【指標】纍積 / 派發線（AD）
技巧65 【指標】蔡金震盪指標（ADOSC）
技巧66 【指標】能量潮指標（OBV）
|CHAPTER 06| 波動率指標（Volatility Indicators）
技巧67 【指標】真實波動幅度（TRANGE）
技巧68 【指標】真實波動幅度均值（ATR）
技巧69 【指標】正規化真實波動幅度均值（NATR）
|CHAPTER 07| 價格轉換（Price Transform）
技巧70 【指標】平均價格（AVGPRICE）
技巧71 【指標】中位數價格（MEDPRICE）
技巧72 【指標】典型價格（TYPPRICE）
技巧73 【指標】加權收盤價（WCLPRICE）
|CHAPTER 08| 型態識別（Pattern Recognition）
技巧74 【指標】雙鴉（CDL2CROWS）
技巧75 【指標】三烏鴉（CDL3BLACKCROWS）
技巧76 【指標】內睏三日上升 / 下降（CDL3INSIDE）
技巧77 【指標】三線打擊（CDL3LINESTRIKE）
技巧78 【指標】外側三日上升 / 下降（CDL3OUTSIDE）
技巧79 【指標】南方三星（CDL3STARSINSOUTH）
技巧80 【指標】三白兵（CDL3WHITESOLDIERS）
技巧81 【指標】棄嬰（CDLABANDONEDBABY）
技巧82 【指標】大敵當前（CDLADVANCEBLOCK）
技巧83 【指標】捉腰帶線（CDLBELTHOLD）
技巧84 【指標】脫離（CDLBREAKAWAY）
技巧85 【指標】收盤缺影線（CDLCLOSINGMARUBOZU）
技巧86 【指標】藏嬰吞沒（CDLCONCEALBABYSWALL）
技巧87 【指標】反擊線（CDLCOUNTERATTACK）
技巧88 【指標】烏雲壓頂（CDLDARKCLOUDCOVER）
技巧89 【指標】十字（CDLDOJI）
技巧90 【指標】十字星（CDLDOJISTAR）
技巧91 【指標】蜻蜓十字 / T形十字（CDLDRAGONFLYDOJI）
技巧92 【指標】吞噬模式（CDLENGULFING）
技巧93 【指標】十字暮星（CDLEVENINGDOJISTAR）
技巧94 【指標】暮星（CDLEVENINGSTAR）
技巧95 【指標】嚮上 / 下跳空並列陽線（CDLGAPSIDESIDEWHITE）
技巧96 【指標】墓碑十字 / 倒T十字（CDLGRAVESTONEDOJI）
技巧97 【指標】錘頭（CDLHAMMER）
技巧98 【指標】上吊線（CDLHANGINGMAN）
技巧99 【指標】母子線（CDLHARAMI）
技巧100 【指標】十字孕線（CDLHARAMICROSS）
技巧101 【指標】風高浪大線（CDLHIGHWAVE）
技巧102 【指標】陷阱（CDLHIKKAKE）
技巧103 【指標】修正陷阱（CDLHIKKAKEMOD）
技巧104 【指標】傢鴿（CDLHOMINGPIGEON）
技巧105 【指標】三胞胎烏鴉（CDLIDENTICAL3CROWS）
技巧106 【指標】頸內線（CDLINNECK）
技巧107 【指標】倒錘頭（CDLINVERTEDHAMMER）
技巧108 【指標】反衝型態（CDLKICKING）
技巧109 【指標】由較長缺影線決定的反衝型態（CDLKICKINGBYLENGTH）
技巧110 【指標】梯底（CDLLADDERBOTTOM）
技巧111 【指標】長腳十字（CDLLONGLEGGEDDOJI）
技巧112 【指標】長蠟燭（CDLLONGLINE）
技巧113 【指標】光頭光腳 / 缺影線（CDLMARUBOZU）
技巧114 【指標】相同低價（CDLMATCHINGLOW）
技巧115 【指標】鋪墊（CDLMATHOLD）
技巧116 【指標】十字晨星（CDLMORNINGDOJISTAR）
技巧117 【指標】晨星（CDLMORNINGSTAR）
技巧118 【指標】頸上線（CDLONNECK）
技巧119 【指標】刺透（CDLPIERCING）
技巧120 【指標】黃包車伕（CDLRICKSHAWMAN）
技巧121 【指標】上升 / 下降三法（CDLRISEFALL3METHODS）
技巧122 【指標】分離線（CDLSEPARATINGLINES）
技巧123 【指標】射擊之星（CDLSHOOTINGSTAR）
技巧124 【指標】短蠟燭（CDLSHORTLINE）
技巧125 【指標】紡錘（CDLSPINNINGTOP）
技巧126 【指標】停頓（CDLSTALLEDPATTERN）
技巧127 【指標】條形三明治（CDLSTICKSANDWICH）
技巧128 【指標】探水竿（CDLTAKURI）
技巧129 【指標】跳空並列陰陽線（CDLTASUKIGAP）
技巧130 【指標】插入（CDLTHRUSTING）
技巧131 【指標】三星（CDLTRISTAR）
技巧132 【指標】奇特三河床（CDLUNIQUE3RIVER）
技巧133 【指標】嚮上跳空雙烏鴉（CDLUPSIDEGAP2CROWS）
技巧134 【指標】上升 / 下降跳空三法（CDLXSIDEGAP3METHODS）
|CHAPTER 09| 綜閤指標應用
技巧135 【指標】設定交易訊號函式庫
技巧136 【指標】評估指標精準度
技巧137 【指標】計算績效KPI
技巧138 【指標】建構綜閤指標交易策略（基礎）
技巧139 【指標】建構綜閤指標交易策略（進階）
技巧1 【觀念】Python安裝介紹
技巧2 【觀念】基本變數型態介紹
技巧3 【觀念】基本運算以及數學函數介紹
技巧4 【觀念】字串處理介紹
技巧5 【觀念】序列型態介紹
技巧6 【觀念】判斷式結構介紹
技巧7 【觀念】迴圈式結構介紹
技巧8 【觀念】序列推導式的延伸應用
技巧9 【觀念】建立函數的方法
技巧10 【觀念】建立類別的方法
技巧11 【觀念】建立函式庫並取用
技巧12 【觀念】文字檔處理介紹
技巧13 【觀念】Python異常處理的應用
技巧14 【觀念】使用Python的外掛套件
技巧15 【觀念】時間套件的應用觀念
|CHAPTER 02| 金融資料分析
技巧16 【觀念】金融資料量化分析介紹
技巧17 【觀念】證券商品介紹
技巧18 【觀念】證券交易製度
技巧19 【觀念】證券交易方式
技巧20 【觀念】交易所揭示資訊介紹
技巧21 【觀念】金融K線介紹
技巧22 【觀念】技術分析介紹
技巧23 【觀念】技術指標的本質探討
技巧24 【觀念】pandas套件應用介紹
技巧25 【觀念】yfinance公開資料套件介紹
技巧26 【觀念】mplfinance繪圖套件介紹
技巧27 【觀念】mplfinance主副圖繪製技巧
技巧28 【觀念】talib技術分析套件安裝
技巧29 【觀念】talib技術分析套件介紹
技巧30 【觀念】技術分析套件架構
|CHAPTER 03| 重疊研究（Over Studies）
技巧31 【指標】移動平均線（MA）
技巧32 【指標】簡單移動平均線（SMA）
技巧33 【指標】指數移動平均線（EMA）
技巧34 【指標】加權移動平均線（WMA）
技巧35 【指標】雙指數移動平均線（DEMA）
技巧36 【指標】三次指數移動平均線（TEMA）
技巧37 【指標】三角移動平均線（TRIMA）
技巧38 【指標】考夫曼自適應移動平均線（KAMA）
技巧39 【指標】可變週期移動平均線（MAVP）
技巧40 【指標】布林通道（BBANDS）
技巧41 【指標】拋物線轉嚮（SAR）
技巧42 【指標】週期中點（MIDPOINT）
技巧43 【指標】週期中點價格（MIDPRICE）
|CHAPTER 04| 動量指標（Momentum Indicators）
技巧44 【指標】相對強弱指標（RSI）
技巧45 【指標】隨機指標（STOCH）
技巧46 【指標】隨機快速指標（STOCHF）
技巧47 【指標】隨機相對強弱指標（STOCHRSI）
技巧48 【指標】指數平滑異同移動平均線（MACD）
技巧49 【指標】三重指數平滑移動平均指標（TRIX）
技巧50 【指標】威廉指標（WILLR）
技巧51 【指標】趨嚮指標（DMI）
技巧52 【指標】平均趨嚮指標（ADX）
技巧53 【指標】平均趨嚮指標評估（ADXR）
技巧54 【指標】絕對價格震盪指標（APO）
技巧55 【指標】阿隆指標（AROON）
技巧56 【指標】阿隆震盪指標（AROONOSC）
技巧57 【指標】順勢指標（CCI）
技巧58 【指標】錢德動量震盪指標（CMO）
技巧59 【指標】資金流嚮指標（MFI）
技巧60 【指標】動量（MOM）
技巧61 【指標】價格震盪百分比（PPO）
技巧62 【指標】變動率（ROC）
技巧63 【指標】終極波動指標（ULTOSC）
|CHAPTER 05| 量能指標（Volume Indicators）
技巧64 【指標】纍積 / 派發線（AD）
技巧65 【指標】蔡金震盪指標（ADOSC）
技巧66 【指標】能量潮指標（OBV）
|CHAPTER 06| 波動率指標（Volatility Indicators）
技巧67 【指標】真實波動幅度（TRANGE）
技巧68 【指標】真實波動幅度均值（ATR）
技巧69 【指標】正規化真實波動幅度均值（NATR）
|CHAPTER 07| 價格轉換（Price Transform）
技巧70 【指標】平均價格（AVGPRICE）
技巧71 【指標】中位數價格（MEDPRICE）
技巧72 【指標】典型價格（TYPPRICE）
技巧73 【指標】加權收盤價（WCLPRICE）
|CHAPTER 08| 型態識別（Pattern Recognition）
技巧74 【指標】雙鴉（CDL2CROWS）
技巧75 【指標】三烏鴉（CDL3BLACKCROWS）
技巧76 【指標】內睏三日上升 / 下降（CDL3INSIDE）
技巧77 【指標】三線打擊（CDL3LINESTRIKE）
技巧78 【指標】外側三日上升 / 下降（CDL3OUTSIDE）
技巧79 【指標】南方三星（CDL3STARSINSOUTH）
技巧80 【指標】三白兵（CDL3WHITESOLDIERS）
技巧81 【指標】棄嬰（CDLABANDONEDBABY）
技巧82 【指標】大敵當前（CDLADVANCEBLOCK）
技巧83 【指標】捉腰帶線（CDLBELTHOLD）
技巧84 【指標】脫離（CDLBREAKAWAY）
技巧85 【指標】收盤缺影線（CDLCLOSINGMARUBOZU）
技巧86 【指標】藏嬰吞沒（CDLCONCEALBABYSWALL）
技巧87 【指標】反擊線（CDLCOUNTERATTACK）
技巧88 【指標】烏雲壓頂（CDLDARKCLOUDCOVER）
技巧89 【指標】十字（CDLDOJI）
技巧90 【指標】十字星（CDLDOJISTAR）
技巧91 【指標】蜻蜓十字 / T形十字（CDLDRAGONFLYDOJI）
技巧92 【指標】吞噬模式（CDLENGULFING）
技巧93 【指標】十字暮星（CDLEVENINGDOJISTAR）
技巧94 【指標】暮星（CDLEVENINGSTAR）
技巧95 【指標】嚮上 / 下跳空並列陽線（CDLGAPSIDESIDEWHITE）
技巧96 【指標】墓碑十字 / 倒T十字（CDLGRAVESTONEDOJI）
技巧97 【指標】錘頭（CDLHAMMER）
技巧98 【指標】上吊線（CDLHANGINGMAN）
技巧99 【指標】母子線（CDLHARAMI）
技巧100 【指標】十字孕線（CDLHARAMICROSS）
技巧101 【指標】風高浪大線（CDLHIGHWAVE）
技巧102 【指標】陷阱（CDLHIKKAKE）
技巧103 【指標】修正陷阱（CDLHIKKAKEMOD）
技巧104 【指標】傢鴿（CDLHOMINGPIGEON）
技巧105 【指標】三胞胎烏鴉（CDLIDENTICAL3CROWS）
技巧106 【指標】頸內線（CDLINNECK）
技巧107 【指標】倒錘頭（CDLINVERTEDHAMMER）
技巧108 【指標】反衝型態（CDLKICKING）
技巧109 【指標】由較長缺影線決定的反衝型態（CDLKICKINGBYLENGTH）
技巧110 【指標】梯底（CDLLADDERBOTTOM）
技巧111 【指標】長腳十字（CDLLONGLEGGEDDOJI）
技巧112 【指標】長蠟燭（CDLLONGLINE）
技巧113 【指標】光頭光腳 / 缺影線（CDLMARUBOZU）
技巧114 【指標】相同低價（CDLMATCHINGLOW）
技巧115 【指標】鋪墊（CDLMATHOLD）
技巧116 【指標】十字晨星（CDLMORNINGDOJISTAR）
技巧117 【指標】晨星（CDLMORNINGSTAR）
技巧118 【指標】頸上線（CDLONNECK）
技巧119 【指標】刺透（CDLPIERCING）
技巧120 【指標】黃包車伕（CDLRICKSHAWMAN）
技巧121 【指標】上升 / 下降三法（CDLRISEFALL3METHODS）
技巧122 【指標】分離線（CDLSEPARATINGLINES）
技巧123 【指標】射擊之星（CDLSHOOTINGSTAR）
技巧124 【指標】短蠟燭（CDLSHORTLINE）
技巧125 【指標】紡錘（CDLSPINNINGTOP）
技巧126 【指標】停頓（CDLSTALLEDPATTERN）
技巧127 【指標】條形三明治（CDLSTICKSANDWICH）
技巧128 【指標】探水竿（CDLTAKURI）
技巧129 【指標】跳空並列陰陽線（CDLTASUKIGAP）
技巧130 【指標】插入（CDLTHRUSTING）
技巧131 【指標】三星（CDLTRISTAR）
技巧132 【指標】奇特三河床（CDLUNIQUE3RIVER）
技巧133 【指標】嚮上跳空雙烏鴉（CDLUPSIDEGAP2CROWS）
技巧134 【指標】上升 / 下降跳空三法（CDLXSIDEGAP3METHODS）
|CHAPTER 09| 綜閤指標應用
技巧135 【指標】設定交易訊號函式庫
技巧136 【指標】評估指標精準度
技巧137 【指標】計算績效KPI
技巧138 【指標】建構綜閤指標交易策略（基礎）
技巧139 【指標】建構綜閤指標交易策略（進階）
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用戶評價
评分
光看書名中「139個活用技巧」這個數字，就讓人忍不住好奇裡麵到底藏瞭多少寶藏。在這個資訊爆炸的時代，能夠把這麼多實用的技巧係統化地整理齣來，並且講解得深入淺齣，絕對是一件不容易的事。我猜測作者在編排這些內容時，一定花瞭不少心思去區分不同指標之間的適用情境，畢竟有些指標在盤整盤很管用，但在趨勢盤時可能就會失靈，如果作者能針對這些細微差別提供實戰建議，那這本書的價值就大大提升瞭。我比較關注的是，這些技巧是否提供瞭不同市場環境下的「切換邏輯」。例如，在波動率突然升高的情況下，該如何調整模型的參數或是切換到另一組指標組閤。如果書裡有提供類似的「應急處理手冊」，那對於像我這種經常在不同市場狀態間切換的交易者來說，簡直是及時雨。我希望它不隻是技術指標的說明書，更像是一本資深交易員的「戰場筆記」。
评分這本書的封麵設計挺吸引人的，那種深藍配上銀色字體的感覺，很有科技感，特別是那個「量化交易」的標題，感覺就是直擊現代金融市場的痛點。我一直對用程式語言來分析市場趨勢很有興趣，畢竟傳統看盤軟體提供的那些指標，有時候總覺得不夠靈活，套用起來總覺得卡卡的，沒辦法完全貼閤我自己的交易邏輯。我個人是比較傾嚮於用一些比較進階的統計模型去輔助決策，而不是單純看幾個移動平均線就決定買賣。所以，當我看到這本書居然能涵蓋到這麼多指標的應用時，心裡就盤算著，這或許是一個能把我現有策略提升到另一個層次的好機會。特別是對於那些希望建立一套能自動化執行的交易係統的讀者來說，這本書的實用性應該會非常高，畢竟很多時候，手的速度永遠比不上係統的反應速度。我期望能從中學到一些關於如何將這些複雜的技術指標，用更直觀、更高效的方式編碼實現齣來的心法，而不是僅僅停留在理論層麵的探討。
评分電子書的形式對於我們這些需要隨時隨地查閱資料的技術派來說，簡直是福音。不用抱著厚重的實體書，在咖啡廳或通勤時都能隨時翻閱重點。不過，電子書的另一個挑戰就是排版和程式碼的可讀性。我非常希望這本書在排版上能夠做到清晰一緻，尤其是在展示 Python 程式碼片段時，縮排和語法高亮必須做得非常到位，這樣在實際操作中複製貼上和除錯時纔不會齣錯。而且，既然標榜是 Ta-Lib 的應用，那麼對於函式庫的參數設定和輸齣的資料結構，一定要有詳盡的說明。很多時候，你看懂瞭原理，但在實際操作中卻因為對函式庫介麵的不熟悉而卡住。如果作者能針對 Ta-Lib 中比較少人注意到的進階參數做深度解析，那絕對會讓這本書的實用性大增，讓讀者少走很多摸索的冤枉路。
评分從一個金融工程的角度來看，量化交易的基石在於穩定且可複製的演算法。這本書如果能成功地將 Ta-Lib 這一強大的工具箱，透過豐富的實戰案例展示齣來，那麼它就遠超過一般基礎教學書的範疇瞭。我希望看到的不隻是參數的調整，還能觸及到一些更深層次的議題，比如如何處理「指標失真」的問題，或者是在高頻交易的邊緣，這些指標還能發揮多少作用。對於那些希望從純技術分析進階到量化建模的讀者來說，這本書或許能提供一個絕佳的橋樑。畢竟，金融市場的本質是機率與資訊的不對稱，如果這本書能教導我們如何利用 Ta-Lib 內建的函數來挖掘潛在的非效率市場機會，那就真的值迴票價瞭。期待它能帶給我的不僅是技術的提升，更是思維上的昇華。
评分我對於「活用技巧」這幾個字特別有感觸。技術指標本身並不難學，網路上隨便找都有公式，但「怎麼用好」纔是關鍵。真正的難點在於，如何把學到的這些數學模型，轉化成能夠在瞬息萬變的市場中穩定獲利的交易策略。我比較期待看到的是，作者如何將這些單一指標串聯起來，形成一套具有連貫性的決策流程。例如，如何用一個趨勢指標作為大方嚮的判斷，然後再用震盪指標來尋找最佳的進齣場點。如果書裡能提供幾個從零開始構建完整策略的範例，並詳細解釋每一步決策背後的心理和數學邏輯，那對我這種正在建構自己交易係統的人來說，簡直是無價之寶。比起單純的「如何計算 MACD」，我更想知道的是「在什麼情況下，MACD 的訊號比 RSI 更可靠」。
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