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胡書敏《股票發大財:用Python預測玩轉股市高手精解》深智數位
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股票發大財:用Python預測玩轉股市高手精解
作者: 胡書敏出版社:深智數位出版日期:2021/01/21語言:繁體中文定價:690元ISBN:9789865501730規格:平裝 / 368頁 / 17 x 23 x 1.8 cm / 普通級 / 單色印刷 / 初版
內容簡介預測股票之夢,雖遠但非遙不可及。想成為股市贏家不是會看盤,而是要先會Python!K線、均線自己畫,資料自己爬,賺錢一大把!
全書分為三篇:
基礎篇(第1~4章):說明Python開發環境的架設、基本語法、資料結構、程式的偵錯以及物件導向的程式設計思想。
股票指標技術分析篇(第5~10章):分別說明使用網路爬蟲技術取得股票資料、使用Matplotlib視覺化元件、基於NumPy和Pandas函數庫進行大數據分析、以股票的不同指標分析為範例的開發方法—MACD + Python資料庫程式設計、KDJ + Python圖形化使用者介面程式設計、RSI + Python郵件程式設計。
以股票指標為基礎的交易策略之進階應用篇(第11~13章):以股票的BIAS指標分析為範例說明Django架構、以股票的OBV指標分析為範例說明在Django中匯入記錄檔和資料庫元件、結合股票指標分析說明以線性回歸和SVM(支援向量機)為基礎的機器學習的入門知識。
台股上看兩萬點,台積電領軍,看盤成為全民運動!茫茫股海,每天追大盤,玩個股,但心中就是不放心,資料這麼多,到底資訊在哪裏?股市都是數字,而資料及演算法,都必須靠一個程式語言串起來。Python正是你最好的朋友,上手簡單,功能強大,最重要的是,近來最強的機器學習也是Python的核心。這些都是玩轉股市的基本工具,本書針對Python零基礎的使用者,主要說明大量的股票指標技術分析的範例,由淺入深地介紹了使用Python語言程式設計開發的應用「圖譜」。
目錄第1 章 掌握實用的Python 語法1.1 安裝Python 開發環境1.2 快速入門Python 語法1.3 控制條件分支與循環呼叫1.4 透過範例程式加深對Python 語法的認識1.5 本章小結
第2 章 Python 中的資料結構:集合物件2.1 串列和元組能儲存線性串列類型資料2.2 集合可以去除重複元素2.3 透過字典儲存「鍵- 值對」類型的資料2.4 針對資料結構物件的常用操作2.5 本章小結
第3 章 Python 物件導向程式設計思想的實作3.1 把屬性和方法封裝成類別,方便重複使用3.2 透過繼承擴充新的功能3.3 多形是對功能的抽象3.4 透過import 重複使用已有的功能3.5 透過反覆運算器加深了解多形性3.6 本章小結
第4 章 異常處理與檔案讀寫4.1 異常不是語法錯誤4.2 專案中異常處理的經驗談4.3 透過IO 讀寫檔案4.4 讀寫檔案的範例4.5 本章小結
第5 章 股市的常用知識與資料準備5.1 股票的基本常識5.2 撰寫股票範例程式會用到的函數庫5.3 透過爬取股市資料的範例程式來學習urllib 函數庫的用法5.4 透過以股票資料為基礎的範例程式學習正規表示法5.5 透過協力廠商函數庫收集股市資料5.6 本章小結
第6 章 透過Matplotlib 函數庫繪製K 線圖6.1 Matplotlib 函數庫的基礎用法6.2 Matplotlib 圖形函數庫的常用技巧6.3 繪製股市K 線圖6.4 K 線對未來行情的預判6.5 本章小結
第7 章 繪製均線與成交量7.1 NumPy 函數庫的常見用法7.2 Pandas 與分析處理資料7.3 K 線整合均線7.4 整合成交量圖7.5 透過DataFrame 驗證均線的操作策略7.6 量價理論7.7 本章小結
第8 章 資料庫操作與繪製MACD 線8.1 Python 連接MySQL 資料庫的準備工作8.2 整合爬蟲模組和資料庫模組8.3 繪製MACD 指標線8.4 驗證以MACD 指標為基礎的買賣點8.5 本章小結
第9 章 以KDJ 範例程式學習GUI 程式設計9.1 Tkinter 的常用控制項9.2 Tkinter 與Matplotlib 的整合9.3 股票範例程式:繪製KDJ 指標9.4 驗證以KDJ 指標為基礎的交易策略9.5 本章小結
第10 章 基於RSI 範例程式實現郵件功能10.1 實現發郵件的功能10.2 以郵件的形式發送RSI 指標圖10.3 以郵件的形式發送以RSI 指標為基礎的買賣點10.4 本章小結
第11 章 用BIAS 範例說明Django 架構11.1 以WSGI 標準為基礎的Web 程式設計11.2 透過Django 架構開發Web 專案11.3 繪製乖離率BIAS 指標11.4 本章小結
第12 章 以OBV 範例深入說明Django 架構12.1 在Django 架構內引用記錄檔12.2 在Django 架構內引用資料庫12.3 繪製OBV 指標圖12.4 在Django 架構內整合記錄檔與資料庫12.5 本章小結
第13 章 以股票預測範例入門機器學習13.1 用線性回歸演算法預測股票13.2 透過SVM 預測股票漲跌13.3 本章小結