沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利⋯⋯
讓投資新手或資深股民都相當困擾,
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.資訊爆炸的時代,不知道哪些才是有用的數據
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◎AI取代人工投資,程式交易已成為時代主流隨著科技與網路的進步,AI逐漸取代人力,處理重複且瑣碎的工作,
也可以應用在投資理財的領域,
無論是基金、股市、期貨、加密貨幣,都可以看到AI的應用,
就連美國高盛集團也只剩三名人工交易員,幾乎所有交易流程皆透過電腦程式自動化,
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「程式交易」明顯已經成為時代的主流。
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不僅能隨時追蹤股市行情,讓你不錯過買賣時機,減輕盯盤壓力,
更能用最嚴謹、最即時的數據,優化你的投資策略,戰勝不敢停損的心魔,
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而Python是一種廣泛使用的程式語言,適用於各作業系統,函式庫也非常豐富,
就連沒學過程式的小學生、文科生,都能輕鬆上手。
◎第一次用Python投資理財就上手致力於提供程式交易教學的量化通,
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擅長用深入淺出的方式帶領投資新手輕鬆學會程式交易,
因此,透過本書,你將從零開始學到──
.5大策略:趨勢策略、動能策略、反轉逆勢策略、通道策略、籌碼策略
.零基礎學Python:從安裝到建置開發環境、基本語法、資料整理
.3大數據整理套件:datetime、csv、pandas
.2大爬蟲基礎:get、post
.選股模型:建立選股架構,實踐個人的選股策略
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本書會用圖解和步驟的方式,帶你從零開始學會用Python投資理財,
還有許多實戰技巧和範例,讓你能避開人性的投資盲點,
優化選股策略,自動化投資,精準獲利!
本書幫你解決對程式交易的疑問:
.要選擇哪種程式語言與軟體呢?
.完全不會寫程式,要怎麼開始?
.要準備多少資金?如何用最小的成本開始?
.電腦設備要很好才能做程式交易嗎?
.要如何知道程式執行的結果?
作者簡介:
量化通
量化通QuantPass是一個致力於提供量化交易知識的教育平台,內容涵蓋股市、台指期、海外期貨、加密貨幣等多元的商品。知識內容包含傳統研究分析方法、量化分析、選股、爬蟲、API串接、回測與下單。
量化通是由行業內的多位專家所組成,累積了數十年的投資經驗,我們希望透過主流的量化交易工具,如:Python、Multicharts、TradingView、MT4等,由淺入深的內容,以正確觀念幫助大家用系統化的方式,實踐全自動的量化投資。
量化通官網:https://www.quantpass.org/python/
Facebook粉專:https://www.facebook.com/QuantPass
各界推薦
名人推薦:
Adam|HiSKIO專業線上學習平台CEO
Nic|在地上滾的工程師
蔡明志|輔仁大學資管系副教授、多本Python程式語言書籍作家
【專業推薦】
「很開心聽到量化通即將出版新書,他們對於量化交易領域一直有著自己的堅持與想像,在過去與他們合作的過程當中,感受到他們在內容製作上相當用心,並且對簡單化專業知識與複雜資訊的企圖心非常強烈。如果你在網路上看過相關內容卻仍然一知半解,透過本書,相信能以友善且有系統的方式,從零開始一步步建構必要的知識點,無痛地上手Python程式交易,開啟新的投資方式。」──Adam,HiSKIO專業線上學習平台CEO
「不管先學程式還是先學投資,當兩個技能組合在一起的時候,可以探索不一樣的收入模式,透過這本書入門會是個不錯的選擇!」──Nic,在地上滾的工程師
名人推薦:Adam|HiSKIO專業線上學習平台CEO
Nic|在地上滾的工程師
蔡明志|輔仁大學資管系副教授、多本Python程式語言書籍作家
【專業推薦】
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章節試閱
沒有金融和程式背景,也能讓投資自動化
──東尼(Tony),量化通QuantPass創辦人
已經連續好幾年,Python成為最熱門的程式語言,在許多領域上發光發熱。結合金融投資的領域,就成為了「程式交易」(Program Trading)。程式交易又稱為「量化交易」(Quantitative Trading),是指投資人透過電腦程式「全自動」執行投資交易。
在現今社會人人都離不開網路的大環境下,「程式語言」、「機器人理財」、「資訊分析」、「網頁爬蟲」等名詞,也漸漸進入大家的日常生活中。除此之外,由於Python本身的各種優勢,在金融業的應用也十分廣泛,再加上語法易懂,讓大家在接觸程式交易這個領域可以輕鬆入門。
本書希望讓對投資或程式有興趣的朋友,「就算沒有任何的金融與程式背景」也可以透過本書由淺入深的內容,實踐用Python自動化投資,從零開始打造自己的量化投資工具。
本書的內容會先介紹「程式交易的概念」,接續「常見的金融商品與交易知識」,讓你建立起對金融商品的初步認識。第3、4章講解Python的安裝到基本語法,讓沒有接觸過Python的讀者也能快速理解語法規則和基本應用,並且了解爬蟲,進入到爬蟲股票的實戰。之後的章節介紹如何利用Python選股,並結合LINE Notify的訊息提醒通知,讓我們可以即時收到選股訊息。
希望你在閱讀本書時能親自操作書中的範例程式碼,在學習程式交易的路上,會更快速並有成就感。因為程式交易的領域與應用十分廣泛,受限於書本文字的形式,難以將更深入的內容呈現。若讀者對程式交易有更多的興趣,量化通的官方網站上有更多元進階與程式交易與量化投資相關的資訊,如果有任何程式交易的問題,都歡迎到量化通粉專一起討論。我們也有進階的線上課程,可以供大家學習。從零開始程式交易,跟上未來的量化投資趨勢!
為什麼要學程式交易
隨著科技與網路的進步,電腦程式、AI機器人逐漸取代人類,處理重複且瑣碎的工作。美國跨國投資銀行與金融服務公司高盛集團(Goldman Sachs Group)總裁暨營運長索羅門(David Solomon),曾在2018年表示,全公司的人工交易員只剩三人,其餘皆被電腦取代。交易的所有流程皆以程式自動運作,幾乎不需要人工介入,透過程式可以24小時監控大量商品,並在發現投資機會時,以最快的速度進行交易。
除了高盛集團這類大型金融機構,國內外的金融機構也大量應用AI機器人在金融投資上,不論是選股、股票評估、期貨交易,甚至是加密貨幣的市場,都可以看見AI機器人的應用。近幾年,各大專院校也紛紛開設相關科系與課程,因此「程式交易」已成為主流的交易方式。
程式交易也可以稱為「量化交易」,是透過電腦程式全自動執行投資交易。優勢在於,可以節省花在盯盤的大量時間,也能全方位鎖定多種商品:台股、美股、黃金、原油,或是24小時開盤的虛擬貨幣,皆可以藉由電腦程式隨時掌握市場的行情,並且可以避免人性的主觀影響,透過軟體嚴格執行投資策略,保持交易的一致性。
根據全球統計數據機構Statista統計,透過程式交易管理的資金規模,平均每年以60%的速度成長,2020年已超過1兆美元,2024年將逼近3兆美元。
為什麼程式交易這麼熱門?原因其實很簡單,程式交易把人的投資方法「程式化」,讓程式自動買賣。舉例來說,若你決定買一檔股票,會經過幾個步驟:
1. 接收資訊:打開看盤APP,搜尋幾檔今日熱門股票,剛好聽到同事提到買了某檔個股後獲利很多。研究這檔個股的財報,發現這間公司近半年營收都在增加,技術線圖屬於上漲趨勢,而且近期三大法人也一直增加持股,心想這檔股票未來應該會發展得不錯,於是考慮買進。
2. 做出買賣決策:挑選好想投資的股票,接下來就要決定在什麼價格買進,是要直接以市價進場買進?還是等價格下跌之後再逢低買進呢?
3. 執行下單動作:決定好買進哪檔股票、買多少張、在什麼價位買進等具體投資決策後,將買進的委託單下單到市場。
程式交易就是把前述所有原本由「人」在做的事情,全部交由「程式」自動執行。程式交易的執行流程如下:
1. 透過程式軟體API接收市場的資訊,例如:價格、成交量、財報、即時新聞、技術指標、機構推薦股票等。
2. 由事先定義好的投資策略,計算出買賣點與停損停利點(例如:黃金交叉則買進,死亡交叉則賣出)。
3. 當出現買賣訊號時,由程式自動進行買進或賣出,程式能每天24小時監控,再也不用擔心股票在睡覺時大跌。
成功的投資是一套明確的交易邏輯,加上長期不斷重複執行積累的結果,這兩項特質程式皆可以取代,並且更適合交由程式執行,不只省時還更有效率,可以節省我們花在投資決策或執行的時間。
程式交易克服人為的限制
程式交易跟人工主觀交易哪個比較容易賺錢,是很多人的疑問。其實,兩者都賺得到錢。各個流派都有高手,任何一種方式在市場上都有獲利的機會,那為什麼我最後選擇用程式交易投資呢?是因為想讓時間更自由。如果時時刻刻都在盯盤,肯定會筋疲力盡。做任何事情,成功的祕訣其實都差不多,就是找出長期是正期望值的方法,將簡單的事情重複做、不斷執行,然後形成習慣。既然是如此機械式的行為,何不交給軟體執行呢?不只能提高運作效率,還可以騰出更多自己的時間。
多數人剛開始接觸投資時,都是從「主觀交易」開始。主觀交易泛指所有人為進行投資決策判斷的方式。我剛開始投資時,接觸的是基本面選股,每個月都會研究各大公司的財報。很多書常常提到「基本面好的公司可以買進」,但我的心中總是有個很大的疑問:「基本面好」應該怎麼定義?營收增加嗎?那增加多少算好?但是這些問題似乎只能依靠經驗來判斷,沒有比較科學化的方式能客觀地衡量。
因此透過程式交易,便能解決這些困擾。程式交易中,除了自動交易,「回溯測試」的步驟,便是使用科學化的方式,客觀評估投資方式在歷史行情中,可能會呈現的損益或績效。
回溯測試,簡稱「回測」,指藉由歷史資料驗證目前的投資策略是否有績效。可以運用程式模擬過去的股票市場,判斷策略若在當時的市場上實際交易股票,能獲得怎麼樣的績效。
市面上,雖然有很多工具可以幫助我們快速篩選出符合條件的好股票,但是大多數在使用上有限制,因此透過Python,我們可以打造出屬於自己的選股機器人,並且將挑選到的股票即時用LINE接收通知。不必時時刻刻盯盤,也能即時掌握最新的投資機會。
沒有金融和程式背景,也能讓投資自動化
──東尼(Tony),量化通QuantPass創辦人
已經連續好幾年,Python成為最熱門的程式語言,在許多領域上發光發熱。結合金融投資的領域,就成為了「程式交易」(Program Trading)。程式交易又稱為「量化交易」(Quantitative Trading),是指投資人透過電腦程式「全自動」執行投資交易。
在現今社會人人都離不開網路的大環境下,「程式語言」、「機器人理財」、「資訊分析」、「網頁爬蟲」等名詞,也漸漸進入大家的日常生活中。除此之外,由於Python本身的各種優勢,在金融業的應用也十分廣泛,再...
目錄
好評推薦
前言 沒有金融和程式背景,也能讓投資自動化
第1章 為什麼要學程式交易?
01. 什麼是程式交易?
02. 程式交易克服人為的限制
03. 程式交易常用的五大策略
04. 入門程式交易Q&A
第2章 Python投資前必備金融常識
05. 常見的金融商品
06. 價值投資首重公司價值
07. 被動收入與複利的威力
第3章 從零開始,降低門檻學Python
08. 為什麼選擇Python做程式交易?
09. 從零開始安裝Python全圖解
10. 快速開始上手Python基本語法
11. 處理海量資料的第一步:資料整理
第4章 理財結合爬蟲,幫你篩選有用數據
12. 用Python選股的流程
13. 快速整理資料的3大工具
14. 用爬蟲迅速取得重要資訊
15. 爬蟲實戰篇
第5章 讓Python實現你的精準選股策略
16. 選股模型的基本架構
17. 選股前的Python環境設定
18. 選股模型實戰篇
19. 選股模型需要全方面考慮
第6章 用LINE即時掌握選股成果
20. LINE Notify讓機器人告訴你想要的資訊
21. LINE Notify 基礎使用方法
22. 實現自動排程運行程式碼
23. 自動排程推送選股成果
結語 進入程式交易的敲門磚
好評推薦
前言 沒有金融和程式背景,也能讓投資自動化
第1章 為什麼要學程式交易?
01. 什麼是程式交易?
02. 程式交易克服人為的限制
03. 程式交易常用的五大策略
04. 入門程式交易Q&A
第2章 Python投資前必備金融常識
05. 常見的金融商品
06. 價值投資首重公司價值
07. 被動收入與複利的威力
第3章 從零開始,降低門檻學Python
08. 為什麼選擇Python做程式交易?
09. 從零開始安裝Python全圖解
10. 快速開始上手Python基本語法
11. 處理海量資料的第一步:資料整理
第4章 理財結合爬蟲,幫你篩選有用數據...
商品資料
語言:繁體中文For input string: ""
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