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2024 iThome 鐵人賽
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AI/ ML & Data

打開就會 AI 與數據分析的投資理財術 系列

在 2024 股市突破天際的時候, 帶領大家使用 AI 與數據分析的技術來科學化投資理財!透過理性與務實分析來達到看懂市場、情報、財報等消息進而可以優雅且規劃策略與布局。讓我們一起透過投資來放大自己的財富吧~

鐵人鍊成 | 共 30 篇文章 | 4 人訂閱 訂閱系列文 RSS系列文
DAY 1

Day0. 文章規劃

這裡是一個為期 30 天的 Python 量化投資學習計劃,排除了基本 Python 語法,重點放在量化投資的策略、數據處理與分析、交易算法的實現等方面。每天都...

2024-09-15 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 2

Day1:量化投資介紹與目標設定

1. 量化投資的基本概念量化投資是一種利用數據驅動的投資方法,它使用數據分析和數學模型來自動化決策過程。相較於傳統投資者的主觀判斷,量化投資依賴於歷史數據、算法...

2024-09-16 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 3

Day2:獲取金融數據

在量化投資中,金融數據是基礎。獲取、清洗並處理這些數據是構建量化策略的第一步。今天將介紹如何使用 Python 獲取金融數據,並進行基本的數據檢視和處理,還會講...

2024-09-17 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 4

Day3:數據清洗、處理與技術指標計算

今天我們將學習如何對金融數據進行清洗和處理,以及如何計算一些常用的技術指標(Technical Indicator),這些指標將用於後續的策略分析與開發。今日...

2024-09-18 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 5

Day4:金融指標計算與策略開發基礎

在這一節中,我們將結合金融指標計算和策略開發的基礎知識。首先,我們會計算基本的金融指標,如收益率、累計收益率和波動率,並深入理解夏普比率和最大回撤等風險調整指標...

2024-09-19 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 6

Day5:回測框架介紹

在本節中,我們將深入了解量化投資中至關重要的部分——回測。透過回測,我們可以在歷史數據上測試交易策略的有效性,評估其風險和收益特性。我們將介紹兩個流行的Pyth...

2024-09-20 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 7

Day6:動量策略、均值回歸策略與技術指標策略開發

過去幾天我們分別學習了基本均線指標來交易以及使用 Backtrader來做回測,今天我們將綜合學習動量策略、均值回歸策略,以及利用技術指標(如 RSI 和 MA...

2024-09-21 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 8

Day7:利用 Backtrader 進行策略參數優化夏普率細談

在昨天的章節中我們有先窺視了一下策略優化的事,今天,我們將仔細談談這個,我們會學習如何在 Backtrader 中進行多次回測,並找到最佳的策略參數配置,進一步...

2024-09-22 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 9

Day8:風險管理基礎與風險調整後的收益

今天,我們將深入學習風險管理的基本概念,並探討如何利用風險調整後的收益指標來評估和優化投資策略的表現。風險管理在投資中至關重要,結合風險調整後的收益分析,能夠更...

2024-09-23 ‧ 由 zivzhong 分享
DAY 10

Day9:多資產投資組合

今天我們將學習投資組合的概念,並實作一個簡單的多資產投資組合。投資組合能夠分散投資風險,通過將資金配置到不同資產類別中,降低單一資產波動對整體投資的影響。今日...

2024-09-24 ‧ 由 zivzhong 分享