python_lesson_stocks_202211091423

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原價:3,490元

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    這堂課你將會學到

    • 將交易想法轉化為選股模型,節省人為判斷的時間
    • Line 即時通知選股結果,讓你不錯過任何投資機會
    • 基本面、技術面、籌碼面分析方法
    • 公開 10 個專業選股模型程式碼,輕鬆掌握適合投資的股票

    這堂課適合的對象

    • 程式小白|想用程式輕鬆投資,卻不會寫程式
    • 理財新手|想開始投資理財,卻不知道從何開始
    • 想快速取得券商資料,避免錯過絕佳交易時機者
    • 不想時時盯盤,而是想讓程式自動交易者
    • 想要提升投資精準度,並擺脫用主觀意識判斷市場者

    課前準備

    知識準備

    • 需先安裝Python開發環境,或依照【第一次用 Python 理財就上手|無痛入門篇】之教學安裝

    工具準備

    • 一台可上網的電腦
    • 一個睡眠充足的精神
    • 一顆願意挑戰自己的心

    課程特色

    • 轉譯策略|學會如何將交易想法轉化為選股模型,節省人為判斷的時間
    • 選股模型|從零開始教你建立 10 大實用選股模型,並教你建構適合自己的模型
    • 多面向分析|教你運用基本面、技術面、籌碼面分析股市
    • 即時收訊|Line 即時通知選股結果,讓你不錯過任何投資機會
    • 送程式碼|直接將 10 大實用選股模型程式碼贈送給你,讓你直接使用
    • 技能滿點|一次學會「投資理財」專業知識+「Python」程式技能

    課程優惠

    📌組合最划算HOT

    課程介紹

    獨家公開專業級的 10 大選股模型,更直接給你範例程式碼!

    # 交給你 10 大實際經過市場考驗的選股模型!

    ❓ 什麼是選股模型:
    選股模型就是把選擇股票這件事程式化的過程。你在人工選擇股票的時候做了什麼,程式就會幫你做什麼,除之之外,程式還會幫你省下一些不必要的步驟。
    例如:人工選股時,你需要看圖表,並人為主觀判讀,但若你運用選股模型,你只需要把篩選條件寫進程式,選股速度會比人工選股快上數百倍。

    曾經想用 Python 選股,但遇到以下困難嗎?

    # 新手的痛,我們都懂!

    • 想要快速又精準的投資,但不會寫程式
    • 有程式基礎,但不知如何使用 Python 精準、快速選股
    • 有交易想法,卻不知道怎麼怎麼轉化為程式
    • 沒有時間盯盤,但不知道怎麼讓程式自動化執行
    • 工具或指標的使用與實際投資有落差,到底該如何調整

    市面上的 Python 選股模型大都著重在程式能力,忽略金融知識,也沒有告訴學生選股過程要注意哪些面向,導致產出選股結果也未必能執行。這門課程以實務角度,教導從基礎面、技術面、籌碼面分析股市,並發展出適合自己的選股模型,最後將選股結果結合 Line,讓你不錯過任何即時資訊!

    教你建構選股模型、找出適合的股票,並掌握絕佳時機投資!

    # 三大面向分析、兩大面向選股模型、結合 Line Notify

    💡 選股基本能力:
    介紹常見的選股方式、人為選股跟 Python 選股的差異,並以基本面、技術面、籌碼面三個面向切入,建立基本選股能力!

    💡 選股模型基本組成模塊:
    介紹選股模型的基本組成,數據讀入、整理、交易日曆、選股邏輯結果輸出,並深入介紹技術面和基本面的選股模型,幫助打造專屬自己的選股模型!

    💡 技術與基本面選股實戰:
    1+1>2!透過技術面、基本面,帶你找出業績好轉的盤整股、找值被低估的多頭股、量縮均線糾結的成長股,邁向投資專家之路!

    打造自製選股、推播工具!讓你不錯過絕佳進出場時機!

    此為選股模型運行的示範圖。只要將候選股票清單讀,並設定參數,例如選股資料起始日期、最終日期等,再傳入選股模型的運算模組,即可將運算結果自動化推播到 Line 上!是不是既快速又方便呢?而實際上,若再把自動執行排程設定好,就算出門旅行也能不漏接選股結果哦!

    新手也能無痛入門的 Python 投資課程

    # 不管你是程式新手、爬蟲新手、API 串接新手,都能輕鬆上手

    用 Python 投資理財有什麼好處呢?
    透過 Python 做理財,可以省下大量的時間盯盤,且能同時間關注多種商品,增加交易的執行力。只要學會基本的語法,並建立正確的理財知識,就能讓程式依設定好的規則去執行,還能驗證與優化策略,評估策略是否穩定,避免因人為失誤或資訊不足導致誤判,減去許多不確定性。

    這堂課跟其他 Python 選股課程有什麼不一樣?

    # 結合投資知識,打造真正可運用於市場的的選股模型

    總經驗超過 20 年的法人級操盤手團隊,帶你從程式交易新手到高手

    # 數據處理 x 選股模型 x 回測環境一次學會!還直接給你超多範例程式碼!

    好評不斷,老師教學易懂且用心

    # 一起打開程式交易的大門吧!

    這堂課跟實體課程相比有什麼差異?

    # Python 線上課程,不限觀看時間,不限觀看次數,終生學習!

    除此之外,我們還額外提供…

    { 互動性高的Line社群,一起討論程式交易大小事}

    不用再擔心上完課老師就會消失!遇到任何問題或是建議,歡迎加入LINE匿名社群量化通 QuantPass」,可以無壓力討論與分享!老師們會即時回覆與提供最新的市場優惠資訊給大家!還有定期線下實體分享會及線上策略分享喔!

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    量化通 QuantPass 致力於全民量化金融教育,希望透過由淺入深的內容,帶領大家以正確觀念來實踐自動化的金融投資。我們對於Python、Multicharts、MT4/MT5等主流的量化交易工具都有相對應的專家,為大家提供最精闢實用的內容。

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    課程架構

    第 1 章 去蕪存菁,挑出優質股

    單元 1 – 課前須知
    單元 2 – 什麼是選股?為什麼要選股?
    單元 3 – 人為選股跟Python選股的差異
    單元 4 – 常見的選股方式

    第 2 章 鞏固程式基礎 – Python基礎用法與常用套件教學

    單元 1 – 資料處理之神 pandas
    單元 2 – 時空旅人的老師 datetime
    單元 3 – 任勞任怨的工作馬 – 函數def
    單元 4 – 能來點資料嗎? requests
    單元 5 – 資料的視覺藝術 plotly

    第 3 章 選股能力特訓1 – 技術分析

    單元 1 – 趨勢指標是什麼
    單元 2 – 常見趨勢指標介紹
    單元 3 – 擺盪指標是什麼
    單元 4 – 常見擺盪指標介紹
    單元 5 – 價格型態是什麼
    單元 6 – 常見價格型態介紹

    第 4 章 選股能力特訓2 – 基本面分析

    單元 1 – 基本面不僅僅是財務指標
    單元 2 – 價值投資大師: 巴菲特
    單元 3 – 價值投資大師: 葛拉漢
    單元 4 – 常見財務指標介紹

    第 5 章 選股能力特訓3 – 籌碼面分析

    單元 1 – 籌碼資料琳瑯滿目
    單元 2 – 三大法人是什麼
    單元 3 – 常見籌碼分析誤區: 把外資視為一個主體
    單元 4 – 個股主力進出與分點進出
    單元 5 – 散戶籌碼

    第 6 章 選股模型拼圖 – 選股模型的基本組成模塊

    單元 1 – 整幅拼圖應該長這樣
    單元 2 – 資料從哪裡來? 資料源的選擇
    單元 3 – 資料怎麼整理? 多重資料源的資料整合
    單元 4 – 我全都要? 候選股票清單
    單元 5 – 幫股票加上標籤吧! 類股區分
    單元 6 – 常常被忽略的交易日曆
    單元 7 – 選股模組的長相

    第 7 章 技術面選股模型

    單元 1 – 環境設定1: 候選股票清單
    單元 2 – 環境設定2: 資料取樣區間
    單元 3 – 價格資料讀取和整理
    單元 4 – 沒有量的股票就別選了
    單元 5 – 技術指標套件就靠ta了
    單元 6 – 價量搭配也是常見的參考依據
    單元 7 – 技術面選股機器人 – 用MACD和RSI指標打造選股模型
    單元 8 – 技術面選股機器人 – 爆量長紅的選股模型
    單元 9 – 技術面選股機器人 – 進階-價格型態選股模型

    第 8 章 基本面選股模型

    單元 1 – 資料源與候選股票清單的選擇
    單元 2 – 資料的實際可取得日期
    單元 3 – 基本面選股機器人 – 用本益比打造選股模型
    單元 4 – 基本面選股機器人 – 用同產業本益比相比來打造選股模型
    單元 5 – 基本面選股機器人 – 用殖利率打造存股選股模型
    單元 6 – 基本面選股機器人 – 低本益比的營收成長股選股模型

    第 9 章 1+1>2 – 技術與基本面選股雙劍合璧

    單元 1 – 找出業績好轉的盤整股
    單元 2 – 找出價值被低估的多頭股
    單元 3 – 找出量縮均線糾結的成長股

    第 10 章 選股真有力 – Line自動通知選股結果

    單元 1 – Line Notify跑起來!
    單元 2 – 自動排程排起來!

    第 11 章 其他值得思考的事情

    單元 1 – 選股模型的篩選變動
    單元 2 – 選股支數的兩難
    單元 3 – 除權息調整
    單元 4 – 檢驗選股結果

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      量化通是個致力於全民量化金融教育的社群,我們希望透過由淺入深的內容,帶領大家以正確觀念來實踐自動化的金融投資研究分析。

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