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Python資料科學自學聖經：不只是建模!用實戰帶你預測趨勢、找出問題與發現價值(附關鍵影音教學、範例檔)

為了解決excel股價下載的問題，作者鄧文淵,文淵閣工作室 這樣論述：

　　網路書店年度百大電腦資訊暢銷書 　　《Python自學聖經》系列力作 　　運用Python掌握資料科學的價值 　　讓人工智慧機器學習找出趨勢的關鍵密碼 　　完整涵蓋Python資料科學技術，從開發工具、資料預處理、 　　機器學習、深度學習到模型訓練進化一應俱全！ 　　給需要本書的人： 　　★想進入Python資料科學領域，又不知怎麼切入的人 　　★面對資料科學龐大又雜亂的理論與資訊卻不知如何下手的人 　　★想快速且有系統收集大量資料，並提高處理運用效率的人 　　★想利用大量資料進行分析，找出隱藏訊息與趨勢以協助決策的人 　　★想運用資料數據訓練人工智慧模型，開發適

用的演算法進行預測與解決問題的人 　　隨著AI人工智慧帶來的科技革命，資料科學的應用正在改變你我的生活。如何由龐大的資料數據中擷取爬梳出有價值的資訊，判斷決策，甚至能預測趨勢、掌握契機，是資料科學為現代社會帶來的新視野。 　 　　資料科學橫跨多個領域，涵蓋數學、統計與電腦科學等面向。如果想有系統的進入資料科學領域，歡迎藉由本書循序漸進的學習。書中除了有資料科學的觀念，還有技術應用與發展方向，讓每個艱澀觀念都能在範例實作的引導下有著更清楚的輪廓，讓你一探資料科學迷人的樣貌。 　　【重要關鍵】 　　■應用工具：雲端開發平台(Google Colab)、資料科學工具(Numpy、Pandas、M

atplotlib、Seaborn)、網路爬蟲(requests、BeautifulSoup)。 　　■資料預處理：資料清洗、缺失值、重複值及異常值的處理、資料檢查、資料合併、樞紐分析表、圖片增量，以及資料標準化、資料轉換與特徵選擇。 　　■機器學習：學習工具(Scikit-Learn)、非監督式學習(K-means演算法、DBSCAN演算法、PCA降維演算法)、監督式學習分類演算法(Scikit-Learn資料集、K近鄰演算法、單純貝氏演算法、決策樹演算法、隨機森林演算法)、監督式學習迴歸演算法(線性迴歸演算法、邏輯迴歸演算法、支持向量機演算法)。 　　■深度學習：學習工具(Tenso

rFlow、Keras)、深度神經網路(DNN)、MNIST手寫數字圖片辨識實作、Gradio模組(深度學習成果展示、過擬合)、卷積神經網路(CNN)與循環神經網路(RNN)。 　　■模型訓練進化：預訓練模型、遷移學習、深度學習參數調校、hyperas參數調校神器，以及手寫數字辨識參數調校。 　　【超值學習資源】 　　獨家收錄「Python資料科學關鍵影音教學」、全書範例程式檔 本書特色 　　■深入淺出，只要具備基礎Python程式語言能力即可輕鬆上手。 　　■標示出重要觀念，在學習的過程中不會錯失關鍵內容。 　　■應用範例導向，每個觀念皆附實用案例，不怕學不會。 　　■不使用艱澀數學

推導資料科學原理，而以淺顯易懂的文字解說學理。 　　■實作圖片增量及遷移學習，即使少量資料也可訓練出實用模型。 　　■實作機器學習與深度學習模型參數調校，輕鬆建立完美模型。

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本益比、布林通道選股績效探討： 以台灣高股息ETF為例

為了解決excel股價下載的問題，作者曾重彰 這樣論述：

本研究針對台灣高股息ETF(股票代號:0056)進行研究，以台灣加權股價指數為標竿，分別比較三種不同持有0056策略之結果:策略一為直接買入0056長期持有;策略二、三進一步加入主動選股的動作，即從0056成分股中再篩選出子投資組合持有。策略二為採用本益比進行進階選股，每季從30檔成分股，找出本益比較前季低的標的納入投資組合，每季替換投資組合標的，計算10年來每季投資平均報酬率。策略三除了比較本益比外再加入擇時指標，以布林通道週線作為指標，設定上下2倍標準差為支撐線與壓力線，作為投資組合買進或賣出訊號。研究結果得到，台灣加權股價指數10年區間年化報酬8.65%；策略ㄧ直接持有台灣高股息ETF

10年區間年化報酬13.06%，且在40個季度中有25個季度報酬優於台灣加權股價指數報酬；策略二使用本益比策略選股後10年區間年化報酬15.54%，且在40個季度中有21個季度報酬優於台灣加權股價指數報酬；策略三10年區間年化報酬為486.18%，唯交易次較少，10年間個股平均只交易過11次。綜合以上，本研究得到從0056成分股中再進一步主動篩選出子投資組合可以有效提升投資績效，且同時加入基本面(本益比)與技術面(布林通道)的效果最佳。

聰明的ETF投資法：不懂財報沒關係，運用有效投資存下退休金 (超值加贈退休金需求試算表、個人化預算規劃表、美國券商開戶流程QR code)

為了解決excel股價下載的問題，作者雨果 這樣論述：

不用隨時盯盤，不用每天提心吊膽 打造源源不絕的被動收入，就能財務自由 用時間複利魔法，存到充裕退休金   ★★超值加贈「退休金需求試算表、個人化預算規劃表」、「美國券商開戶流程」讀者專屬QR code。   　　▎你需要準備多少退休金 　　退休金的金額設定，取決於你退休後想要過甚麼樣的生活，也取決於你目前的工作收入和預算支出。本書作者不藏私地提供了自己一直在使用的退休金需求試算表、以及個人化預算規畫表，讓不懂得如何設Excel算式的讀者也可以量身規畫屬於自己的退休金，和每個月的支出、收入預算。(書中附可電腦下載的Excel表格，可對照書中的表格編號使用)   　　▎萬事起頭難，存下千萬退休

金計畫四步驟 　　Step 1：設定投資的終極目標，算出你的退休金 　　Step 2：聰明記帳、規劃家庭收支分配 　　Step 3：選擇合適的投資工具：如國內外ETF、股票、海外基金、黃金、外幣等  　　Step 4：訂好目標後，定期檢視，股息再投入利滾利   　　▎上繳百萬學費，從股市學到的教訓 　　作者用了十年時間學習多種金融知識、技術分析以投資個股，總算了解就算公司基本面好，也未必就跟股價有正相關。 當韭菜的人生經驗領悟到人性的弱點，必須克服貪婪與恐懼，勇敢擁抱市場提供的報酬，不必為了追求高報酬率，而在股市上承擔無謂的風險。   　　也希望把這些寶貴的經驗和知識與讀者分享，讓大家少走冤枉

路。   　　▎40歲才開始，指數投資永遠不嫌晚 　　使用指數化投資來做資產配置的優點是，可以用過去長期統計出來的年化報酬率，推算出預計多久可以達到退休金目標，打造源源不絕的被動收入，讓資產持續增加。   　　▎尋找適合你的選項，讓投資變得簡單 　　作者分享其自身價值投資的實際筆記、實戰經驗，讓讀者了解各種產品的特性、限制和風險！以規劃自己的配置，確認適不適合自己，目標合不合理，年化報酬率能否達到退休金需求，有沒有忽略風險等投資細節。   　　▎全球瘋迷的ETF，到底是什麼？到底是股票、基金？ 　　ETF的中文名稱是「指數股票型基金」（Exchange-Traded Fund，簡稱ETF）。由

ETF發行公司組成，是追蹤某個指數的投資工具，如台股、美股等，ETF像股票一樣交易方便，又如基金具有分散風險的優點。最適合沒時間盯盤、沒辦法深入研究單一個股、也讀不懂財報的投資者。   　　▋本書獨家分享　　 　　1.作者投資黃金比例：台灣股票ETF、現金存款、美股ETF，各要投入多少資金才能存好、存滿？特別公開作者的個人資產配置，讓讀者可以完美達陣！   　　2.特別附贈美國卷商開戶流程及下單交易教學，讓你學會如何透過海外劵商購買海外ETF，以及如何組對配置？輕鬆配出專屬於你的最佳組合！    　　3.不清楚目前的資產狀態，就無法選擇適合自己的投資方式，到底需要積極或是保守。所以建議每年整理

一次個人或家庭的資產負債表，家庭資產負債表參考，你也可以自己試算看看。(書中附可電腦下載的Excel表格，可對照書中的表格編號使用)   名人推薦    　　于為暢 《一人創富》作者 　　大仁 《淺談保險觀念》版主 　　吳宜勲 「打造屬於自己的ETF」版主  　　李柏鋒 台灣ETF投資學院創辦人 　　洪婉蒨 前財經主播、鏡頭教練 　　陳重銘 《打造小小巴菲特 贏在起跑點》作者 　　許繼元 Mr.Market市場先生/財經作家 　　愛瑞克 《內在原力》作者、TMBA共同創辦人  　　鄭緯筌《內容感動行銷》、《慢讀秒懂》作者/「Vista寫作陪伴計畫」主理人 　　(以上按姓氏筆畫排列)

隨機森林決策樹應用於股價預測-以營建類股為例

為了解決excel股價下載的問題，作者李享駿 這樣論述：

隨著目前人工智慧技術及網路的發達，資訊的便利，股市投資人資訊的取得也就更為的快速，在過去時都是經由報紙、新聞、證卷投顧，甚至是小道消息，但是這時代已經過去了，隨者5G和AI人工智慧還有大數據的技術擁有更快速及更多的資訊的同時，在股市上的操作及方法就勢必要做出一些改變，要能夠理解數據訊息、判斷數據已經是個新的趨勢了，而世界上每一個股市投資人都是很期望著能夠精準的預測股市未來的走勢，以達到造成更多的財富，甚至是達到人人都夢想的財富自由，但預測結果至今卻都無功而返，只能試圖透過消息在股市市場上低買高賣，但消息都輾轉他人之手，股市投資人終究將成為最後一隻白老鼠，而在近幾年市場轉變成數據分析，透過過去

的資料找尋蛛絲馬跡，或是相似之處，而不是透過小道內線消息來選股，但如何使龐大的數據幫助我們做判斷及預測也將是一大難題。人工智慧中隨機森林決策樹是著名演算法，而在近年陸陸續續被廣泛使用，以少數至大數據資料便能產生規則進行判斷及預測，在股市投資人對於股市的瞬息萬變，在硬體規格達到一定條件下人工智慧加決策樹能快速並且不斷的做學習反映修正錯誤再預測，達成大約準確預測的目的，本研究使用人工智慧決策樹來預測建材營造類股未來股價的走勢，但會因為硬體規格的等級去影響誤差值的準確度，經過本研究中使用VBA設計智慧蒐集各股的所有資料，再來使用這些資料嘗試設計股市預測模型，使股市預測模型形成為一個資料庫，把過去股市

漲跌情形包含其中，能夠適時並且可以很靈活的改變交易策略來達到更好的獲利。