課程名稱：
157263 Python量化分析交易策略與串接券商API實務班第01期
掌握Python量化交易，打造專業投資股票策略！
從基礎分析到實戰操作，全面提升您的量化交易技術
主辦單位
關於講師
關於講師：廖敏宏 老師
🎓 台灣大學 生物產業機電工程所碩士
- 來自台灣頂尖學府的學術背景，奠定了堅實的理論基礎和科研能力。
💼 凱衛資訊資深工程師
- 在金融證券產業應用軟體研發領域擁有豐富經驗，曾參與多個國際性專案，熟悉軟體系統整合業務，能夠將複雜的技術問題化繁為簡。
💻 仁寶電腦高級軟體工程師
- 在全球知名的電子企業中擔任重要角色，專注於高性能軟體的開發與優化，具備卓越的程式設計與問題解決能力。
🌐 iInfo資訊交流網站版主
- 以網路資料爬蟲與技術交流為主題的知名網站版主，擁有豐富的技術分享與社群經營經驗，廣受技術愛好者和業界專業人士的推崇。
📚 教學經歷豐富
- 曾教授Excel VBA與Python金融資訊爬蟲課程，講課風格生動有趣，能夠深入淺出地講解複雜的技術，讓學員在愉快的學習氛圍中掌握新技能。
🛠 擅長技能廣泛
- 精通軟體整合應用（Excel VBA、Python、C/C++、Google Apps Script、Batch），以及網路資料爬蟲和AI ChatGPT整合運用，擁有多方面的技術實戰經驗。
📖 多部著作分享實戰技巧
- 撰寫了多部專業書籍，分享在軟體整合應用、網路資料爬蟲和AI ChatGPT整合運用等領域的實戰技巧和經驗，讓讀者在理論與實踐中獲益良多。
🌟 為什麼選擇廖敏宏老師的課程？
- 廖老師擁有豐富的教學經驗和專業知識，能夠將複雜的技術內容以生動有趣的方式傳授給學員，幫助他們在短時間內掌握量化交易和Python程式開發的核心技能。加入廖老師的課程，您將獲得頂尖專業的指導，實現技術與職業的雙重提升。
課程資訊
📚 課程簡介:
Python量化分析交易策略與串接券商API實務班第01期，為您提供全面且深入的學習體驗，助您成為量化交易專家。
本課程涵蓋從股票基本面、籌碼面、技術面到新聞面的分析，並教您如何使用Python進行資料分析與視覺化，開發並回測交易策略，最終串接券商API實現自動化交易。
課程內容：
- 股票基本面分析：介紹財務報表指標（如毛利率、營業利益率、淨利率、EPS、ROE）與資料分析。
- 股票籌碼面分析：解析三大法人資料、融資融劵和集保股權分析。
- 股票技術面分析：學習價格報酬與風險計算選股。
- 股票新聞面分析：頭條新聞選股與文字雲應用。
- Python繪圖技術：使用Matplotlib和mplfinance模組繪製股價圖表（K線、成交量）。
- 金融數據獲取與處理：安裝Talib和Pandas-datareader模組，進行金融數據的獲取與技術指標計算（如均線、KD、MACD、RSI）。
- 互動式圖表設計：使用Plotly和Dash模組創建本益比河流圖、股價淨值比河流圖及股票分析儀表板。
- 程式交易策略開發：學習交易策略開發與Backtest回測框架，並進行交易策略參數最佳化。
- 券商API串接：實作串接券商行情API下載台股歷史、即時tick及分K資料，並實現交易策略的自動化下單。
- 輔助工具使用：介紹ChatGPT輔助代碼設計能力，提升程式開發效率。
通過本課程，學員將全面掌握量化分析交易策略的開發與實踐技能，並能靈活運用Python進行資料分析和視覺化，提升投資決策能力，為未來的投資和職業發展打下堅實基礎。立即報名，開啟您的量化交易之旅！
🎯 課程目標:
- 股票基本面分析：
- 掌握財務報表指標，如毛利率、營業利益率、淨利率、EPS和ROE的計算與解讀，提升學員對公司財務狀況的分析能力。
2. 股票籌碼面分析：
- 解析三大法人資料、融資融券和集保股權變動，理解市場籌碼變化對股價的影響，幫助學員更全面地評估投資風險與機會。
3. 股票技術面分析：
- 學習價格報酬與風險計算方法，掌握技術分析指標的應用，提升選股和交易決策的精確度。
4. 股票新聞面分析：
- 掌握新聞選股技巧，運用文字雲技術快速篩選具潛力的投資標的，提升資訊獲取與分析效率。
5. Python繪圖技術：
- 學會使用Matplotlib和mplfinance模組繪製各類股價圖表（如K線圖、成交量圖），提升數據視覺化能力。
6. 金融數據獲取與處理：
- 掌握Talib和Pandas-datareader模組的安裝與應用，能夠自動化獲取金融數據並計算各類技術指標（如均線、KD、MACD、RSI）。
7. 互動式圖表設計：
- 學習使用Plotly和Dash模組設計互動式金融圖表與儀表板，提升數據展示與分析的互動性和可視化效果。
8. 程式交易策略開發：
- 掌握Python程式交易策略的設計與開發，使用Backtest框架進行策略回測與優化，提高交易策略的有效性和穩定性。
9. 券商API串接：
- 學會串接券商行情API，實現台股歷史、即時tick及分K資料的自動下載與處理，並實現交易策略的自動化下單。
10. 輔助工具使用：
- 了解如何使用ChatGPT輔助代碼設計，提升程式開發的效率和質量。
總結： 通過本課程，學員將全面掌握量化交易的基本理論和實務操作，提升Python在金融數據分析與視覺化方面的應用能力，並能開發和實現自動化交易策略，為投資決策和職業發展奠定堅實的基礎。
👥 誰應該報名這個課程？
1. 資料科學家與數據分析師：
- 領域：資料科學、數據分析、商業智能
- 期望：希望提升在金融數據分析和視覺化方面的技能，並掌握量化交易策略的開發與實現。
- 情景：正在處理大量金融數據，希望通過Python實現自動化分析和交易，提升工作效率和分析準確度。
2. 軟體開發人員與工程師：
- 領域：軟體開發、系統工程、應用程式設計
- 期望：希望學習如何開發量化交易程式，並掌握API串接技術。
- 情景：需要在現有工作中應用Python進行金融數據處理和自動化交易，期望通過系統化學習提升專業水平。
3. 投資分析師與金融專業人士：
- 領域：金融投資、資產管理、證券研究
- 期望：希望掌握量化交易策略和技術分析工具，以提升投資決策的科學性和有效性。
- 情景：希望在工作中引入量化交易方法，通過精確的數據分析和模型建立，提升投資回報率。
4. 學術研究者與高等教育工作者：
- 領域：學術研究、經濟學、財務管理
- 期望：希望將量化交易的理論和實踐結合，應用於學術研究和教學活動中。
- 情景：在研究中需要分析大量金融數據，希望通過Python工具提升數據處理和分析能力，並將其應用於教學和研究中。
5. 創業者與初創企業高管：
- 領域：創業、金融科技、創新投資
- 期望：希望通過量化交易策略提升企業的金融科技能力，並實現自動化交易。
- 情景：希望在企業中引入先進的量化交易技術，通過數據驅動的決策，提升企業的競爭力和市場反應速度。
6. IT與系統管理人員：
- 領域：資訊技術、系統管理、網絡管理
- 期望：希望學習Python在金融數據處理和自動化交易中的應用，提高系統管理和運維的效率。
- 情景：需要管理和分析大量金融數據，期望通過Python工具實現自動化數據處理和交易，提高工作效率。
※ 報名方式：
Step 1
至臺灣就業通加入會員
至在職訓練網報名
Step 2
Step 3
報名完成
