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從零開始使用Python打造投資工具

為了解決買賣股票app的問題，作者卓真弘 這樣論述：

★ 職人鉅作 ★ 最省錢·最實用．最快速上手的 Python 投資工具 　　■【什麼是程式交易】 　　程式交易顧名思義是用程式來輔助做出交易的決定。可以寫程式用一些量化指標，像是使用營收成長或者使用本益比來選股挑選一籃子標的，然後每月或每季換股，這種作法就跟一些股票網站的選股功能有點像。 　　■【程式交易的優點】 　　還在用人力去看營收本益比的資料去選股？ 　　還在交易時段坐在電腦前面等待買賣時機下單？ 　　或是在研究策略的時候，要拿歷史資料來計算這個策略可不可行？ 　　→ 這些都可以用程式來解決！省下大量的人力與時間成本。 　　■【為什麼使用 Python 進行程式交易】 　　市面

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，

幫助讀者跨過剛開始使用 Python 交易最難過的門檻，不用拿自己的錢測試。 　　★立馬 Python 用場★ 　　有了現成的自動交易程式後，讀者就能一心鑽研交易邏輯與交易策略；待規劃出新策略，需要使用新策略做成交易機器人時，只要參考書中的 Python 交易機器人範例，立即做修改即可。 　　★交易程式超值附贈★ 　　本書內附可以直接下單的交易程式，幫助讀者馬上學、馬上理解，亦可至深智數位官網下載：deepmind.com.tw  

買賣股票app進入發燒排行的影片

透過深度學習模型以法人籌碼面預測台股之分析

為了解決買賣股票app的問題，作者蔡柏翰 這樣論述：

籌碼面是股市投資重要參考指標，Liu (2019) 與 Lu, Fang & Nieh (2012) 檢視籌碼對報酬之影響，研究結果指出觀察法人投資動向能提高報酬率。本研究即採用法人籌碼(三大法人持股總比例與三大法人買賣超總數量)資訊為主軸，結合開盤價、最高價、最低價、收盤價、交易量以及周轉率等變數之日交易資料，分別對元大ETF台灣50 (股票代碼0050)與富櫃50 (股票代碼006201)兩檔ETF成分股之前二十名公司，總計四十檔個股，以深度學習LSTM與BI-LSTM演算法進行股價預測。在預測準確度上則是以均方誤差 (MSE)、均方根誤差 (RMSE)、平均絕對誤差 (MAE) 等三項

指標衡量。實證分析顯示，研究樣本中以LSTM模型進行預測，誤差較小的個股占37.5%， BI-LSTM模型預測，誤差較小的個股占62.5%，表示以法人籌碼資料進行台股價格預測時，使用BI-LSTM模型準確度較高。這樣的分析結果與Lu, Li, Wang & Qin (2021) 的研究一致，支持在股價預測上BI-LSTM優於LSTM模型。

無師自通的期貨交易程式設計入門：使用MultiCharts交易平台

為了解決買賣股票app的問題，作者邏輯林 這樣論述：

　　⊙介紹如何在MultiCharts程式交易平台上開發個人專屬的交易策略。 　　⊙詳細文字說明＋軟體畫面圖示，教學循序漸進，並附有練習題可檢視學習成效。 　　⊙非資訊相關背景但想從事程式交易的投資者，也能在短期間學會交易程式的撰寫，實現不用盯盤的自動化投資目標。   　　「低薪，物價高，存款利息低」 　　如何增加個人資產已成為一門顯學   　　MultiCharts程式交易平台是目前全臺使用者最多的程式交易軟體，可解決投資人無法隨時看盤的困擾，並提供投資人設計個人專屬的看盤指標及交易策略，決定何時進場、何時出場，達到完全自動化的投資行為。 　 　　本書以完整且豐富的圖文教學，投資者只要透

過交易數據源取得報價資訊，並藉由內建的PowerLanguage語言之簡易程式語法加以修改，就能建構自己專屬的交易策略。若交易策略回測歷史資料的績效符合投資者的預期，也可進入程式自動下單交易。因此，不是資訊相關科系的投資者，也能輕鬆地使用。

數位行銷、品牌形象與顧客滿意度相關性探討-以金融業為例

為了解決買賣股票app的問題，作者薛帛岡 這樣論述：

金融業隨時代的演進，由最初銀行業為主體，至今已涵蓋領域廣大，包含銀行、證券、信託、保險及租賃業務等，用以支持各行各業經濟發展，台灣於2004年7月成立金融監督管理委員會(簡稱金管會)，致力於維持金融市場穩定、協助產業成長發展、落實金融優化改革及強化消費者與投資人保護與金融教育等，隨制度越來越健全，金融消費者保護法也相繼而生，「金融業」發展至今日稱為「金融服務業」，強調金融消費者的權益與保護。 隨著數位時代來臨，行動設備如智慧型手機、網路銀行等進步，分行據點服務將不再是營運主軸，Brett King於2013年提出「Bank 3.0」，帶給未來銀行服務發展全新觀念衝擊，而2018

年再升級至「Bank 4.0」，金融服務無所不在(Banking Everywhere, Never at a bank)即為這階段的寫照。2020年因COVID-19肺炎疫情來襲，為避免人與人接觸，反而促使金融科技浪潮加速零售和電子商務的轉型，金融業也正面臨重塑的挑戰。同時國內開放「純網銀」業務，三大純網銀如將來銀行、LINE BANK及樂天國際商業銀行正處於進行階段，未來金融市場利差將持續縮小，金融消費者選擇更多元，為鞏固金融消費者對於品牌忠誠度，維持金融市場地位，未來行銷模式必定透過數位工具宣傳。 然而金融業務仍有集中某些特定金控銀行之現象，例如富邦金控強項是保險業務，元大金控則是

股票基金業務，玉山銀行則主攻個人金融貸款，土地銀行則是國內唯一土地專業銀行，主攻土建融貸款，金融消費者在選擇業者時，似乎也深受品牌形象影響。 本研究目的在於透過金融業數位行銷及品牌形象，來探討顧客滿意度是否有增加或減少之趨勢。本研究參考相關文獻製作問卷，採隨機發放運用SPSS 20.0軟體作分析，總共發放問卷374份，回收有效樣本360份，有效回收率96%。台灣金融業對數位行銷越能重視，就愈能獲得顧客與滿意度，並加深品牌形象，鞏固金融消費族群，更能適應瞬息萬變的數位時代。關鍵字：數位行銷、品牌形象、顧客滿意度、金融業