股票交易api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

少年Py的大冒險-成為Python AI深度學習達人的第一門課(附範例光碟)

為了解決股票交易api的問題，作者蔡炎龍,林澤佑,黃瑜萍,焉然 這樣論述：

　　近年來人工智慧最主要的重心在深度學習，也是因深度學習有許多突破性的發展，而讓人工智慧有了許多以前意想不到的應用。本書承襲前作《少年 Py的大冒險：成為Python數據分析達人的第一門課》的風格，藉由輕鬆活潑的方式，從基本的原理開始，讀者可一步步跟著書中每個冒險，成為可以活用AI的深度學習達人！ 　　本書規劃三個篇章，共41種冒險。從AI的原理、怎麼思考所需的AI模型開始說明，接著介紹神經網路三大天王（DNN、CNN、RNN），並大量運用Gradio這個有趣的套件，把書中的AI模型做成網路應用程式。 　　本書也介紹了如何用Hugging Face的transforme

rs套件打造有趣的自然語言處理應用，以及使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等等。對於生成對抗網路（GAN）及強化學習也有相當詳細地說明。 本書特色 　　1.以三大篇章，共41種冒險旅程，成為可以活用AI的深度學習達人。 　　2.書中以各種有趣的範例，如：用電腦創作歌詞、使用DeepFace打造人臉辨識、情緒辨識等引發學習興趣。 　　3.書末以「股票的自動交易系統」為專題，從資料整理與程式實作兩方面做整合性的應用。 　　4.輕鬆活潑的筆調，搭配可愛的插圖，以圖解化方式加深學習印象。  

股票交易api進入發燒排行的影片

以深度學習建構台灣股市當沖交易策略之實證研究

為了解決股票交易api的問題，作者何宇軒 這樣論述：

金融科技（Fintech）主打以科技增進使用者體驗，透過科技增進金融服務效率。而台股在近幾年也因為「逐筆交易制」和「零股交易制」的實施，促使股票市場更有效率，也吸引眾多的年輕股民進入市場。本研究使用深度學習演算法的長短期記憶模型，學習技術指標背後的訊號，預測日內股票跳動趨勢，並搭配動能策略以建構當沖交易模式，再透過回測方式與大盤之報酬做比較。本研究發現透過集成學習的堆疊法有助於交易訊號的預測效能，資料來源，為透過Open API取得 2021年1月18日至2021年5月13日的即時日內資料進行分析。若加上動能策略，有最佳之交易績效表現。透過此一交易模式方法，機器人理財得到超額報酬的機率大幅提

升。本研究主要貢獻有二點：第一，過往文獻大都注重在提升模型的衡量指標和不同演算法模型衡量指標的比較，本研究利用交易回測的實證結果，驗證堆疊法搭配動能策略能大過大盤報酬；第二，過去研究大都針對日資料做探討，少有當沖相關的實證研究。本研究透過Open API搜集日內資料，研究當沖的績效評估，為目前國內屈指可數的重要文獻。

Python：量化交易Ta-Lib技術指標139個活用技巧

為了解決股票交易api的問題，作者劉承彥,郭永舜 這樣論述：

　　無論是牛市還是熊市，「維持紀律」才是股市求財的不二法門，但維持紀律又是非常難做到的事，結果就是多數人最終無法在股票市場上賺到錢。 　　什麼時候該買，什麼時候該賣，道理很多人都懂，但往往下單時又摻雜了太多當時的心理因素，要怎麼克服這個心理因素呢？就讓自動化交易來幫助會寫程式的你。 　　技術分析的本質是將市場的走勢進行分類，而量化交易的強大之處，就是能在短短的時間內，進行大量的數據統計，創造更多的收益與機會。 　　很多人對於交易有一種迷思，期望能找到一個永遠不變的通用獲利策略，然而事實上一個完整的交易系統牽扯到交易策略、資金控管、交易心態，這三個部分缺一不可，每個環節

息息相關。 　　要創造好的交易策略，並不是參考別人的想法，就能產生適合自己的交易策略，而是要充分了解交易策略的脈絡，才能在投資時有良好的交易心態。每個人要依據自己的條件、狀態及環境，來找尋合適的投資方式與適合自己的策略邏輯。 　　有鑑於此，本書使用Python作為程式開發的語言，其本身語法友善、操作簡單，是切入量化分析的方便工具。本書中的內容包含指標公式說明、圖片解說、範例程式碼及實際操作結果，讀者可執行本書提供的範例程式檔案，也可自行彈性修改。 　　【精采內容】 　　✪金融資料的取得 　　✪技術指標的介紹及計算 　　✪K線型態的圖片說明 　　✪金融圖表的繪製 　　✪交易績效的介紹及計算

　　✪交易訊號漲跌的統計模組 　　【目標讀者】 　　✪想要學習Python來進行程式交易者 　　✪想要客觀且嚴守紀律來投資者 　　✪沒時間盯盤但想要自動化投資者 　　✪想要了解交易規則並學習正確的程式交易者 本書特色 　　使用Python實作100多種技術分析，掌握量化分析市場趨勢 　　靈活運用Ta-Lib套件計算技術指標，大幅降低自行開發指標模組的時間成本 　　✪使用靈活彈性的Python，搭配循序漸進的範例教學 　　✪收錄Ta-Lib套件的上百種技術指標函數用法，是量化交易者的最佳工具書 　　✪串接公開金融資料API，透過圖表繪製K線圖，並找出合適的交易時機

基於類神經網路模型之財金新聞文本情感分析與股票預測

為了解決股票交易api的問題，作者徐閔翊 這樣論述：

台股加權指數經過疫情時期的八千點上漲至台股的新高一萬七千點，單日甚至創下超過六千億的交易。根據證交所的統計，2019年開戶人數由三萬人倍數增長至2020年的七萬人左右，可以說現在是人人炒股的時期，人們皆想在股票市場中獲利，藉此從股票的買低賣高手法，獲取驚人的利潤，因此預測股票價格未來的漲跌幅提高從股票賺錢的勝率將是重要的課題。而利用財經新聞和技術分析報告是股票漲跌的指標之一。近年來隨著雲端運算的進步，使得AI領域可以更方便使用者開發，愈來愈多人嘗試利用機器學習在股票市場尋求提供勝率的方法，希望能透過機器學習的特性，讓電腦自行分析外在情報的評分，並加以利用，以達到協助準確預測股票價格的效果。本

論文以MoneyDJ的頭條消息新聞與技術分析報告作為資料集，並建構SnowNLP、NLTK、BiLSTM、BERT四種模型，將訓練集進行資料預處理後，輸入模型進行訓練，判斷該則新聞的情緒是否為正面、負面及無影響的三元分類。其中BERT在各項實驗都有最高的準確率，針對全部新聞資料集，其三元分類準確率為87.47%，而後用訓練完成的自然語言處理模型套入股票預測台股加權指數的LSTM+DNN模型，預測上漲或下跌的準確率為39.56%，而預測股價走勢準確度高達99.24%。