券商報告下載的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Python GUI程式設計：PyQt5實戰 暢銷回饋版

為了解決券商報告下載的問題，作者王碩,孫洋洋 這樣論述：

　　✤✤✤暢銷回饋版引言✤✤✤ 　　為您的程式穿上美麗的新裝   　　自從本書上市以來銷售屢創佳績，畢竟為寫好的程式配上直觀好用且美觀的圖形化介面（GUI，Graphical User Interface），一直是所有程式設計師必要的需求。而書中含有大量繁體中文的視窗截圖，也方便讀者們按圖索驥，且所有程式碼都經由專業的審校老師親自執行驗證，只要直接引用或稍作修改，就能快速達到讀者們對圖形化介面的需求，同時也有助於提昇UX，難怪這段期間以來銷售成績一直持續亮眼。此次，為答謝讀者們對此書的愛好及肯定，特別在新春推出它的暢銷回饋版。想要快速讓自己的程式換上美麗的新裝嗎？拿起這本書，立即施展PyQ

t5的神奇魔法吧！   　　從入門到實作應用 　　帶領您走進圖形化介面的世界   　　PyQt是Python用來撰寫圖形化使用者介面（GUI）的解決方案，可以用來代替Python內建的Tkinter。Python可以說是世界上極為廣泛、也非常簡單的程式語言，Qt則是最好的開發程式庫之一，而Python與Qt結合的產物就是PyQt。   　　它既能利用Python強大又簡潔的語法，又不會失去Qt的強大功能。從Python的角度來說，凡是Python內含的所有簡潔、易用的語法，都可以應用至PyQt。從Qt的角度來看，以Qt開發出來的功能，在理論上改用PyQt也沒有問題。有些程式邏輯在Qt實作起來會

比較複雜，但在PyQt卻很簡單，這才是PyQt最大的魅力之處。   　　此外，PyQt5與PyQt4並不相容。Qt開發團隊已經明確宣佈，從2015年開始就放棄Qt4（對應至PyQt4）的支援，因此，對於想要瞭解PyQt的朋友來說，一開始就學習PyQt5是一個最好的選擇。   　　＊具備Python與PyQt的入門知識，即使初學者也能夠有所助益。 　　＊摒棄已不再被支援的PyQt4，直接學習大幅改版後的PyQt5。 　　＊介紹Qt Designer的用法，帶領您快速進入PyQt圖形化介面的世界。 　　＊PyQt5的佈局管理、訊號與槽的應用、圖形和特效的美化技巧盡在本書。 　　＊以實際案例，使讀者

理解PyQt5在軟體專案和金融領域裡要如何應用。

券商報告下載進入發燒排行的影片

銀行業APP之風險管理

為了解決券商報告下載的問題，作者鄭嫆琄 這樣論述：

近年來各項科技瞬息萬變，如行動應用、物聯網、雲端運算、區塊鍊、大數據、機器人/機器手臂等，都讓各產業的資訊發展有了突破性的成長，從日常生活的網路交易、行動支付、外送平台服務，到讓各產業發生巨變的工業4.0、金融4.0、農業4.0、商業4.0等，都可看到行動APP在數位化與商業模式改變中所帶來的影響，特別是新冠肺炎疫情肆虐的期間，傳統銀行的數位化腳步像踩了風火輪一般的快速，民眾人手一台智慧型手機，動動手指便可下載各家銀行的行動APP，舉凡轉帳、匯款、外匯、基金理財、甚至是開戶、辦信用卡等交易都能在手機上輕鬆完成，金融服務就在掌中彈指完成，特別是在疫情中可減少到銀行排隊等待的群聚風險，這真的是一

項便捷又防疫的服務，然而當我們享受新興科技所帶來的便利時，下載行動銀行APP是否存在某些風險，因此本研究目標係探討銀行業者對其行動銀行APP從開發到應用之風險探討與建立降低銀行業行動應用程式(APP)風險的管控機制。本研究蒐羅相關文獻後整理出銀行業APP風險項目表，並對應美國國家標準技術研究所（NIST）所發布之網路安全框架（CSF），作為設計架構之控制要項，後續透過專家問巻將風險項目重要性排序，作為銀行業在建構行動應用程式風險管控機制的參考。

Python金融大數據挖掘與分析全流程詳解

為了解決券商報告下載的問題，作者王宇韜房宇亮肖金鑫 這樣論述：

金融從業者每天都要與海量的資料打交道，如何從這些資料中挖掘出需要的資訊，並進行相應的分析，是很多金融從業者非常關心的內容。本書以功能強大且較易上手的Python語言為程式設計環境，全面講解了金融資料的獲取、處理、分析及結果呈現。   全書共16章，內容涉及Python基礎知識、網路資料爬蟲技術、資料庫存取、資料清洗、資料視覺化、資料相關性分析、IP代理、流覽器類比操控、郵件發送、定時任務、檔讀寫、雲端部署、機器學習等，可以實現輿情監控、智慧投顧、量化金融、大資料風控、金融反欺詐模型等多種金融應用。無論是程式設計知識還是金融相關知識，本書都力求從易到難、循序漸進地講解，並輔以商業實戰案例來加深印

象。   本書定位為一本金融科技入門讀物，但書中的資料採擷與分析思想對其他行業來說也具備較高的參考價值。本書又是一個金融科技工具箱，裡面的代碼可以方便地速查速用，解決實際工作中的問題。   本書適合金融行業的從業人員學習。對於大中專院校金融、財會等專業的師生，以及具備一定電腦程式設計基礎，又希望投身金融行業的讀者，本書也是不錯的參考讀物。 王宇韜：華能貴誠信託金融科技實驗室發起人，賓夕法尼亞大學碩士，上海交通大學學士，兩年內通過CFA 3級、FRM 2級、AQF，在華能貴誠信託自主研發了輿情監控系統、資金雷達、流程自動化AI系統、機器視頻面試系統等，專注于科技在金融領域的應用

。   房宇亮：依圖科技高級演算法工程師，加州大學洛杉磯分校（UCLA）碩士，南京大學學士，擅長電腦視覺、圖像識別、語音辨識等人工智慧演算法。   肖金鑫：本碩均就讀于國防科技大學，專攻資料安全方向，在資料爬取與反爬取領域有較深的造詣，曾參加多個重點資料安全科研專案。 第1章　Python基礎 1.1　Python安裝與第一個Python程式 1.1.1　安裝Python 1.1.2　編寫第一個Python程式 1.1.3　PyCharm的安裝與使用 1.2　Python基礎知識 1.2.1　變數、行、縮進與注釋 1.2.2　資料類型：數位與字串 1.2.3　資料類型：清單

與字典、元組與集合 1.2.4　運運算元 1.3　Python語句 1.3.1　if條件陳述式 1.3.2　for迴圈語句 1.3.3　while迴圈語句 1.3.4　try/except異常處理語句 1.4　函數與庫 1.4.1　函數的定義與調用 1.4.2　函數的返回值與作用域 1.4.3　常用基本函數介紹 1.4.4　庫 第2章　金融資料採擷之爬蟲技術基礎 2.1　爬蟲技術基礎1—網頁結構基礎 2.1.1　查看網頁原始程式碼—F12鍵 2.1.2　查看網頁原始程式碼—右鍵菜單 2.1.3　網址構成及http與https協定 2.1.4　網頁結構初步瞭解 2.2　爬蟲技術基礎2—網頁結構

進階 2.2.1　HTML基礎知識1—我的第一個網頁 2.2.2　HTML基礎知識2—基礎結構 2.2.3　HTML基礎知識3—標題、段落、連結 2.2.4　HTML基礎知識4—區塊 2.2.5　HTML基礎知識5—類與id 2.3　初步實戰—百度新聞原始程式碼獲取 2.3.1　獲取網頁原始程式碼 2.3.2　分析網頁原始程式碼資訊 2.4　爬蟲技術基礎3—規則運算式 2.4.1　規則運算式基礎1—findall()函數 2.4.2　規則運算式基礎2—非貪婪匹配之(.*?) 2.4.3　規則運算式基礎3—非貪婪匹配之.*? 2.4.4　規則運算式基礎4—自動考慮換行的修飾符re.S 2.4.5

　規則運算式基礎5—知識點補充 第3章　金融資料採擷案例實戰1 3.1　提取百度新聞標題、網址、日期及來源 3.1.1　獲取網頁原始程式碼 3.1.2　編寫規則運算式提取新聞資訊 3.1.3　資料清洗並列印輸出 3.2　批量獲取多家公司的百度新聞並生成資料包告 3.2.1　批量爬取多家公司的百度新聞 3.2.2　自動生成輿情資料包告文字檔 3.3　異常處理及24小時即時資料挖掘實戰 3.3.1　異常處理實戰 3.3.2　24小時即時爬取實戰 3.4　按時間順序爬取及批量爬取多頁內容 3.4.1　按時間順序爬取百度新聞 3.4.2　一次性批量爬取多頁內容 3.5　搜狗新聞與新浪財經資料採擷實戰

3.5.1　搜狗新聞資料採擷實戰 3.5.2　新浪財經資料採擷實戰 第4章　資料庫詳解及實戰 4.1　MySQL資料庫簡介及安裝 4.2　MySQL資料庫基礎 4.2.1　MySQL資料庫管理平臺phpMyAdmin介紹 4.2.2　創建資料庫及資料表 4.2.3　資料表基本操作 4.3　Python與MySQL資料庫的交互 4.3.1　安裝PyMySQL庫 4.3.2　用Python連接資料庫 4.3.3　用Python存儲資料到資料庫 4.3.4　用Python在資料庫中查找並提取資料 4.3.5　用Python從資料庫中刪除資料 4.4　案例實戰：把金融資料存入資料庫 第5章 資料

清洗優化及資料評分系統搭建 5.1　深度分析—資料去重及清洗優化 5.1.1　數據去重 5.1.2　常見的資料清洗手段及日期格式統一 5.1.3　文本內容深度過濾—剔除雜訊資料 5.2　資料亂碼的處理 5.2.1　編碼分析 5.2.2　重新編碼及解碼 5.2.3　解決亂碼問題的經驗方法 5.3　輿情資料評分系統搭建 5.3.1　輿情資料評分系統版本1—根據標題評分 5.3.2　輿情資料評分系統版本2—根據正文內容評分 5.3.3　輿情資料評分系統版本3—解決亂碼問題 5.3.4　輿情資料評分系統版本4—處理非相關資訊 5.4　完整的百度新聞資料採擷系統搭建 5.4.1　將輿情資料評分存入資料庫

5.4.2　百度新聞資料採擷系統代碼整合 5.4.3　從資料庫匯總每日評分 第6章 資料分析利器：NumPy與pandas庫 6.1　NumPy庫基礎 6.1.1　NumPy庫與陣列 6.1.2　創建陣列的幾種方式 6.2　pandas庫基礎 6.2.1　二維資料表格DataFrame的創建與索引的修改 6.2.2　Excel工作簿等文件的讀取和寫入 6.2.3　資料的讀取與編輯 6.2.4　資料表的拼接 6.3　利用pandas庫匯出輿情資料評分 6.3.1　匯總輿情資料評分 6.3.2　匯出輿情資料評分表格 第7章 資料視覺化與資料相關性分析 7.1　用Tushare庫調取股價數據

7.1.1　Tushare庫的基本用法 7.1.2　匹配輿情資料評分與股價資料 7.2　輿情資料評分與股價資料的視覺化 7.2.1　資料視覺化基礎 7.2.2　數據視覺化實戰 7.3　輿情資料評分與股價資料相關性分析 7.3.1　皮爾遜相關係數 7.3.2　相關性分析實戰 第8章 金融資料採擷之爬蟲技術進階 8.1　爬蟲技術進階1—IP代理簡介 8.1.1　IP代理的工作原理 8.1.2　IP代理的使用方法 8.2　爬蟲技術進階2—Selenium庫詳解 8.2.1　網路資料採擷的難點 8.2.2　模擬流覽器ChromeDriver的下載與安裝 8.2.3　Selenium庫的安裝 8.2.

4　Selenium庫的使用 第9章 金融資料採擷案例實戰2 9.1　新浪財經股票即時資料挖掘實戰 9.1.1　獲取網頁原始程式碼 9.1.2　資料提取 9.2　東方財富網資料採擷實戰 9.2.1　獲取網頁原始程式碼 9.2.2　編寫規則運算式提取資料 9.2.3　資料清洗及列印輸出 9.2.4　函式定義及調用 9.3　裁判文書網資料採擷實戰 9.4　巨潮資訊網資料採擷實戰 9.4.1　獲取網頁原始程式碼 9.4.2　編寫規則運算式提取資料 9.4.3　資料清洗及列印輸出 9.4.4　函式定義及調用 第10章 通過PDF文本解析上市公司理財公告 10.1　PDF檔批量下載實戰 10.1.1

　爬取多頁內容 10.1.2　自動篩選所需內容 10.1.3　理財公告PDF檔的自動批量下載 10.2　PDF文本解析基礎 10.2.1　用pdfplumber庫提取文本內容 10.2.2　用pdfplumber庫提取表格內容 10.3　PDF文本解析實戰—尋找合適的理財公告 10.3.1　遍歷資料夾裡所有的PDF檔 10.3.2　批量解析每一個PDF檔 10.3.3　將合格的PDF檔自動歸檔 第11章　郵件提醒系統搭建 11.1　用Python自動發送郵件 11.1.1　通過騰訊QQ郵箱發送郵件 11.1.2　通過網易163郵箱發送郵件 11.1.3　發送HTML格式的郵件 11.1.4　

發送郵件附件 11.2　案例實戰：定時發送資料分析報告 11.2.1　用Python提取資料並發送資料分析報告郵件 11.2.2　用Python實現每天定時發送郵件 第12章　基於評級報告的投資決策分析 12.1　獲取券商研報網站的表格資料 12.1.1　表格資料的常規獲取方法 12.1.2　用Selenium庫爬取和訊研報網表格資料 12.2　pandas庫的高階用法 12.2.1　重複值和缺失值處理 12.2.2　用groupby()函數分組匯總資料 12.2.3　用pandas庫進行批量處理 12.3　評估券商分析師預測準確度 12.3.1　讀取分析師評級報告資料進行資料預處理 12.

3.2　用Tushare庫計算股票收益率 12.3.3　計算平均收益率並進行分析師預測準確度排名 12.4　策略延伸 12.4.1　漲停板的考慮 12.4.2　按分析師查看每檔股票的收益率 12.4.3　計算多階段股票收益率 第13章　用Python生成Word文檔 13.1　用Python創建Word文檔的基礎知識 13.1.1　初識python-docx庫 13.1.2　python-docx庫的基本操作 13.2　用Python創建Word文檔的進階知識 13.2.1　設置中文字體 13.2.2　在段落中新增文字 13.2.3　設置字體大小及顏色 13.2.4　設置段落格式 13.2.

5　設置表格樣式 13.2.6　設置圖片樣式 13.3　案例實戰：自動生成資料分析報告Word文檔 第14章　基於股票資訊及其衍生變數的資料分析 14.1　策略基本思路 14.2　獲取股票基本資訊及衍生變數資料 14.2.1　獲取股票基本資訊資料 14.2.2　獲取股票衍生變數資料 14.2.3　通過相關性分析選取合適的衍生變數 14.2.4　資料表優化及代碼匯總 14.3　數據視覺化呈現 14.4　用xlwings庫生成Excel工作簿 14.4.1　xlwings庫的基本用法 14.4.2　案例實戰：自動生成Excel工作簿報告 14.5　策略深化思路 第15章　雲伺服器部署實戰 15

.1　雲伺服器的購買與配置 15.2　程式的雲端部署 15.2.1　安裝運行程式所需的軟體 15.2.2　實現程式24小時不間斷運行 第16章　機器學習之客戶違約預測模型搭建 16.1　機器學習在金融領域的應用 16.2　決策樹模型的基本原理 16.2.1　決策樹模型簡介 16.2.2　決策樹模型的建樹依據 16.3　案例實戰：客戶違約預測模型搭建 16.3.1　模型搭建 16.3.2　模型預測及評估 16.3.3　模型視覺化呈現  

應用擴張科技接受模型探討消費者使用智慧型手機臉部辨識系統的影響因素

為了解決券商報告下載的問題，作者陳盈秀 這樣論述：

隨著智慧型手機的不斷發展，手機的解鎖方式也持續地精益求精，其中臉部辨識系統(Facial Recognition System)應用生物辨識技術於手機解鎖，在科學界被視為一種最實用且最有效率的手機解鎖方式，目前大多數的手機品牌(如:蘋果、三星以及華為等)皆有採納該項技術作為手機解鎖的方式之一。然而，臉部辨識系統在被消費者接受的路上卻不斷受阻，因此，本研究為了改善臉部辨識技術於手機解鎖中使用率不高的問題，提出擴張科技接受模型(Extended Technology Acceptance Model)的研究架構探討使用者的使用意圖，以找出消費者使用手機臉部辨識系統的關鍵因素。 本研

究對實際使用過手機臉部辨識系統的受訪者進行了調查並收集了342份有效樣本並對提出的概念模型進行實證研究。結果表明，知覺有用性對態度正向的顯著影響，但對使用意圖不會有直接的影響；知覺易用性則是皆會正向影響態度以及知覺有用性，且態度會進而正向影響使用意圖。除了原科技接受模型，本研究根據智慧型手機臉部辨識系統的特性加入了社會規範與知覺風險(性能風險、隱私風險)，其影響態度與使用意圖的結果為社會規範對態度與使用意圖皆有正向的顯著影響。在知覺風險的部分，僅性能風險會負向的顯著影響使用意圖，隱私風險則不會顯著影響使用意圖。本研究將針對結果進行討論並提供管理意涵以及未來研究的建議。