【主題課程】第一次用 Python 理財就上手｜精準選股篇
優惠價：3,316元
原價：3,490元
# 自製工具，精準選擇適合的股票
- 基本面、技術面、籌碼面分析方法
- 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
- 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
- 技能滿點｜一次學會「投資理財」專業知識+「Python」程式技能
10 大實際經過市場考驗的選股模型，直接給你範例程式碼
- 技術指標
- 基本價量
- 價格型態
- 本益比
- 產業本益比
- 殖利率
- 營收成長股
- 業績好轉盤整股
- 價值低估多頭股
- 均線糾結成長股
# 此為 【 Python 初階】課程
- 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
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❚ 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！
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# 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！
# 扎實的後援部隊，提供專業服務諮詢及歷史資料等協助
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。
❚ 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！
❚ 課程架構
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
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
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
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
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
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
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
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
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
單元 1 – Line Notify跑起來!
單元 2 – 自動排程排起來!
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
單元 1 – 價值投資選股模型實作
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