股票發大財：用 Python 預測玩轉股市高手精解

購買商店

股票發大財：用 Python 預測玩轉股市高手精解

$545.00

馬上購買

內容描述

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」。

目錄大綱

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

作者介紹

胡書敏
有五年資深架構師工作經驗，
出版過多本Java方面的書籍，
搭建過多個支付和數據分析方面的微服務架構。