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打開就會AI與數據分析的投資理財術
透過實作案例一步步打造你的第一個量化交易策略!
本書內容改編自第16屆 iThome鐵人賽AI/ ML & Data組優選系列文章《打開就會AI與數據分析的投資理財術》。近年自動化交易與長期投資蔚為風潮,其中最受矚目的便是結合數據與程式設計的量化交易(Quan
透過實作案例一步步打造你的第一個量化交易策略!
本書內容改編自第16屆 iThome鐵人賽AI/ ML & Data組優選系列文章《打開就會AI與數據分析的投資理財術》。近年自動化交易與長期投資蔚為風潮,其中最受矚目的便是結合數據與程式設計的量化交易(Quan
內容簡介
打開就會AI與數據分析的投資理財術
透過實作案例一步步打造你的第一個量化交易策略!
本書內容改編自第16屆 iThome鐵人賽AI/ ML & Data組優選系列文章《打開就會AI與數據分析的投資理財術》。近年自動化交易與長期投資蔚為風潮,其中最受矚目的便是結合數據與程式設計的量化交易(Quantitative Trading)。本書以Backtrader為核心,系統化整理量化交易的基礎觀念與實作流程,協助讀者從理論快速進入實務操作。全書操作環境單純,僅使用Backtrader,讓初學者能專注於策略設計與回測分析。
書中亦結合AI與金融的應用,示範如何運用機器學習與強化學習進行市場預測與自動化交易,帶領讀者理解人工智慧在投資決策中的潛力。秉持「學習觀念不如親手實作」的理念,每章皆附可直接執行的Google Colab範例,讀者無需額外安裝環境,即可立即體驗量化策略開發流程。本書是你踏入量化投資與AI金融世界的最佳起點。
本書特色:
✦ 掌握量化基礎
從理論到實作,全面理解量化交易
✦ AI結合金融
結合機器學習,開啟投資新思維
✦ 情緒文本分析
運用NLP技術,洞察市場情緒脈動
✦ 實作體驗
每章附程式範例,立即動手練習
目標讀者:
● 有基本程式能力想要探索量化交易的人
● 具有AI知識想要探索在金融領域上應用的人
● 聽聞過金融理財想要進一步拓展深度的人
● 想要自動高效化達到處理金融資訊以及投資相關數據的人
● 在相關行業想要部屬、發展AI輔助投資技術的人
專業推薦:
本書的可貴之處,在於作者不僅以深厚的人工智慧與金融背景,將複雜的量化概念化繁為簡,更以清晰的架構與豐富的實作案例,帶領讀者從零開始練習搭建屬於自己的交易策略。書中以Backtrader示範資料處理、策略設計與回測流程,並進一步結合AI技術,展現投資的新可能。無論你是金融新手,或是想以AI強化投資思維的讀者,本書都將是你踏入量化世界最可靠的起點。
──── 連云暄|中央研究院資訊科技創新研究中心 助研究員
透過實作案例一步步打造你的第一個量化交易策略!
本書內容改編自第16屆 iThome鐵人賽AI/ ML & Data組優選系列文章《打開就會AI與數據分析的投資理財術》。近年自動化交易與長期投資蔚為風潮,其中最受矚目的便是結合數據與程式設計的量化交易(Quantitative Trading)。本書以Backtrader為核心,系統化整理量化交易的基礎觀念與實作流程,協助讀者從理論快速進入實務操作。全書操作環境單純,僅使用Backtrader,讓初學者能專注於策略設計與回測分析。
書中亦結合AI與金融的應用,示範如何運用機器學習與強化學習進行市場預測與自動化交易,帶領讀者理解人工智慧在投資決策中的潛力。秉持「學習觀念不如親手實作」的理念,每章皆附可直接執行的Google Colab範例,讀者無需額外安裝環境,即可立即體驗量化策略開發流程。本書是你踏入量化投資與AI金融世界的最佳起點。
本書特色:
✦ 掌握量化基礎
從理論到實作,全面理解量化交易
✦ AI結合金融
結合機器學習,開啟投資新思維
✦ 情緒文本分析
運用NLP技術,洞察市場情緒脈動
✦ 實作體驗
每章附程式範例,立即動手練習
目標讀者:
● 有基本程式能力想要探索量化交易的人
● 具有AI知識想要探索在金融領域上應用的人
● 聽聞過金融理財想要進一步拓展深度的人
● 想要自動高效化達到處理金融資訊以及投資相關數據的人
● 在相關行業想要部屬、發展AI輔助投資技術的人
專業推薦:
本書的可貴之處,在於作者不僅以深厚的人工智慧與金融背景,將複雜的量化概念化繁為簡,更以清晰的架構與豐富的實作案例,帶領讀者從零開始練習搭建屬於自己的交易策略。書中以Backtrader示範資料處理、策略設計與回測流程,並進一步結合AI技術,展現投資的新可能。無論你是金融新手,或是想以AI強化投資思維的讀者,本書都將是你踏入量化世界最可靠的起點。
──── 連云暄|中央研究院資訊科技創新研究中心 助研究員
產品目錄
CHAPTER 01 量化投資介紹與目標設定
CHAPTER 02 獲取金融數據
CHAPTER 03 數據清洗、處理與技術指標計算
CHAPTER 04 金融指標計算與策略開發基礎
CHAPTER 05 BackTrader回測框架介紹
CHAPTER 06 動量策略、均值回歸策略與技術指標策略開發
CHAPTER 07 利用Backtrader進行策略參數調整達到優化夏普率
CHAPTER 08 風險管理基礎與風險調整後的收益
CHAPTER 09 多資產投資組合
CHAPTER 10 因子投資
CHAPTER 11 引入AI——機器學習概述與數據預處理
CHAPTER 12 監督式學習——回歸模型&分類模型在股價上預測上的運用
CHAPTER 13 無監督學習&模型優化與交叉驗證
CHAPTER 14 時間序列預測——使用ARIMA和Prophet
CHAPTER 15 時間序列預測——LSTM
CHAPTER 16 時間序列預測——Transformer
CHAPTER 17 強化學習在交易中的應用——基礎概述
CHAPTER 18 強化學習在交易中的應用——使用Stable Baselines和FinRL
CHAPTER 19 強化學習在交易中的應用——結合Stable Baselines進 Backtrader
CHAPTER 20 投資情緒的解讀——結合情緒分析的交易策略
CHAPTER 02 獲取金融數據
CHAPTER 03 數據清洗、處理與技術指標計算
CHAPTER 04 金融指標計算與策略開發基礎
CHAPTER 05 BackTrader回測框架介紹
CHAPTER 06 動量策略、均值回歸策略與技術指標策略開發
CHAPTER 07 利用Backtrader進行策略參數調整達到優化夏普率
CHAPTER 08 風險管理基礎與風險調整後的收益
CHAPTER 09 多資產投資組合
CHAPTER 10 因子投資
CHAPTER 11 引入AI——機器學習概述與數據預處理
CHAPTER 12 監督式學習——回歸模型&分類模型在股價上預測上的運用
CHAPTER 13 無監督學習&模型優化與交叉驗證
CHAPTER 14 時間序列預測——使用ARIMA和Prophet
CHAPTER 15 時間序列預測——LSTM
CHAPTER 16 時間序列預測——Transformer
CHAPTER 17 強化學習在交易中的應用——基礎概述
CHAPTER 18 強化學習在交易中的應用——使用Stable Baselines和FinRL
CHAPTER 19 強化學習在交易中的應用——結合Stable Baselines進 Backtrader
CHAPTER 20 投資情緒的解讀——結合情緒分析的交易策略
作者介紹
鍾嘉峻(Ziv)
現任於新竹科學園區擔任Senior AI Researcher,專精於電腦視覺、強化學習及大型語言模型(LLM)應用。於企業內負責前沿技術(SOTA, State-of-the-Art)的研究與落地應用,2023年榮獲公司「年度專利發明王」,並於2024年獲選為「新竹科學園區優秀從業人員」。
除科技領域外,亦深耕金融領域,持有證券高級業務員及投信投顧等專業證照,並於全球量化金融旗艦賽事——2025 WorldQuant Brain International Quant Championship(全球量化金融研究錦標賽)中榮獲世界第三名。
在多角化經歷與跨域學習的過程中,深刻體會知識碎片化所帶來的困擾,期望透過系統化的整理與架構,幫助讀者順利串聯各領域知識與理解其發展脈絡,穩健地踏出探索的第一步,並激發更多人進一步投入量化金融與人工智慧的世界。
現任於新竹科學園區擔任Senior AI Researcher,專精於電腦視覺、強化學習及大型語言模型(LLM)應用。於企業內負責前沿技術(SOTA, State-of-the-Art)的研究與落地應用,2023年榮獲公司「年度專利發明王」,並於2024年獲選為「新竹科學園區優秀從業人員」。
除科技領域外,亦深耕金融領域,持有證券高級業務員及投信投顧等專業證照,並於全球量化金融旗艦賽事——2025 WorldQuant Brain International Quant Championship(全球量化金融研究錦標賽)中榮獲世界第三名。
在多角化經歷與跨域學習的過程中,深刻體會知識碎片化所帶來的困擾,期望透過系統化的整理與架構,幫助讀者順利串聯各領域知識與理解其發展脈絡,穩健地踏出探索的第一步,並激發更多人進一步投入量化金融與人工智慧的世界。
規格
誠品貨碼 / 2683083652007
ISBN13 / 9786264143646
ISBN10 /
EAN貨碼 / 9786264144377
頁數 / 310
語言 / 1:中文/繁體
級別 / N:無
檔案格式 / PDF(21MB)
檔案匯出格式 / PDF 提供 Adobe DRM
TTS朗讀 / EPUB不提供TTS朗讀
退貨說明
退貨須知:
- 依照消費者保護法的規定,您享有商品貨到次日起七天猶豫期(含例假日)的權益(請注意!猶豫期非試用期),辦理退貨之商品必須是全新狀態(不得有刮傷、破損、受潮)且需完整(包含全部商品、配件、原廠內外包裝、贈品及所有附隨文件或資料的完整性等)。
- 請您以送貨廠商使用之包裝紙箱將退貨商品包裝妥當,若原紙箱已遺失,請另使用其他紙箱包覆於商品原廠包裝之外,切勿直接於原廠包裝上黏貼紙張或書寫文字。若原廠包裝損毀將可能被認定為已逾越檢查商品之必要程度,本公司得依毀損程度扣除回復原狀必要費用(整新費)後退費;請您先確認商品正確、外觀可接受,再行拆封,以免影響您的權利;若為產品瑕疵,本公司接受退貨。
依「通訊交易解除權合理例外情事適用準則」,下列商品不適用七日猶豫期,除產品本身有瑕疵外,不接受退貨:
- 易於腐敗、保存期限較短或解約時即將逾期。(如:生鮮蔬果、乳製品、冷凍冷藏食材、蛋糕)
- 依消費者要求所為之客製化給付。(如:客製印章、鋼筆刻字)
- 報紙、期刊或雜誌。
- 經消費者拆封之影音商品或電腦軟體。
- 非以有形媒介提供之數位內容或一經提供即為完成之線上服務,經消費者事先同意始提供。(如:電子書)
- 已拆封之個人衛生用品。(如:內衣褲、襪類、褲襪、刮鬍刀、除毛刀等貼身用品)
- 國際航空客運服務。
若您退貨時有下列情形,可能被認定已逾越檢查商品之必要程度而須負擔為回復原狀必要費用(整新費),或影響您的退貨權利,請您在拆封前決定是否要退貨:
- 以數位或電磁紀錄形式儲存或著作權相關之商品(包含但不限於CD、VCD、DVD、電腦軟體等) 包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 耗材(包含但不限於墨水匣、碳粉匣、紙張、筆類墨水、清潔劑補充包等)之商品包裝已拆封者(除運送用之包裝以外)。
- 衣飾鞋類/寢具/織品(包含但不限於衣褲、鞋子、襪子、泳裝、床單、被套、填充玩具)或之商品缺件(含購買商品、附件、內外包裝、贈品等)或經剪標或下水或商品有不可回復之髒污或磨損痕跡。
- 食品、美容/保養用品、內衣褲等消耗性或個人衛生用品、商品銷售頁面上特別載明之商品已拆封者(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於瓶蓋、封口、封膜等接觸商品內容之包裝部分)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
- 家電、3C、畫作、電子閱讀器等商品,除商品本身有瑕疵外,退回之商品已拆封(除運送用之包裝外一切包裝、包括但不限於封膜等接觸商品內容之包裝部分、移除封條、拆除吊牌、拆除貼膠或標籤等情形)或已非全新狀態(外觀有刮傷、破損、受潮等)與包裝不完整(缺少商品、附件、原廠外盒、保護袋、配件紙箱、保麗龍、隨貨文件、贈品等)。
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