最強 AI 投資分析：打造自己的股市顧問機器人，股票趨勢分析×年報解讀×選股推薦×風險管理 (1版)

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內容介紹 ▌第一本 AI 投資專書 ▌ ▌大型語言模型加持！▌ ▌建構自己的股票／年報分析機器人 ▌ ▌讓 AI 變成股市分析的神器 ▌ 在這數位資訊的創新時代, AI 與大型語言模型 LLM 已經徹底改變了投資業界的遊戲規則。過往需要仰賴投資團隊花費大量時間來解讀各種財務報表、進行分析的複雜工作, 現在只需要一個人、一台電腦就能完成。對於小散戶而言, AI 能幫助我們自動化分析, 挖掘出報表中隱藏的關鍵資訊, 成為對抗市場主力的重要武器！本書將帶您： ◆ 【建立正確的投資觀念】：還在聽股市名嘴胡扯瞎扯嗎？本書將從基礎的投資理論起手, 帶領讀者建立正確的投資觀念, 從基本面分析到技術面分析, 並進一步探討 AI 在股票投資中的定位, 助你洞悉多面向分析的重要性。 ◆ 【Python 雲端環境開發】：程式開發對你來說是場夢魘嗎？本書將所有程式部署在雲端環境中, 免除本地環境配置的複雜度, 一鍵就能輕鬆運行、進入 Python 股票分析的世界。 ◆ 【AI 股票趨勢分析】：在買賣股票的過程中, 一般人常常會被情緒左右投資決策, 但 AI 是沒有感情的機器。本書將詳解如何利用 AI 進行客觀的數據分析來作出更合理的投資決策, 解決人性所造成的影響。 ◆ 【AI 年報深度解讀】：公司年報蘊藏著重要的資訊, 但一份年報動輒 200~300 頁, 哪有那麼多時間去一一分析每間公司的年報資料？複雜的分析過程就交給 AI 來做吧！我們可以使用提問的方式來輕鬆了解年報內容, 或是讓模型統整、分析落落長的年報資訊。 ◆ 【AI 選股推薦】：股票那麼多怎麼選？要找到一檔高潛力的股票如同大海撈針！本書將介紹如何使用 AI 來進行選股推薦, 從大數據中篩選出值得關注的投資機會、提高選股效率。 本書特色 ★ 本書程式皆部署於雲端平台, 不會寫程式也能一鍵執行。 ☆ 投資理論來幫忙, 帶領讀者建構正確的投資觀念。 ★ 詳解如何串接 OpenAI API, 讓語言模型成為分析股市的利器。 ☆ 讓股票資料蒐集的過程自動化, 包含網路爬蟲、各種 Python 套件及搭建資料庫。 ★ 讓 AI 自動處理 Dataframe 表格、計算技術指標、產生回測策略。 ☆ 詳解 matplotlib、mplfinance、plotly、backtesting 各種視覺化套件, 新手也能畫出精緻的股價 K 線圖。 ★ 打造屬於自己的 LINE/Discord 機器人, 隨時隨地取得任何股票的 AI 分析報告。 ☆ 數百頁的年報沒有時間看？使用 LangChain 搭建向量資料庫, 建構年報問答/分析機器人。 ★ 股票那麼多怎麼選？讓 AI 來幫忙, 根據股價趨勢、新聞面、年報資訊, 挑選出最具潛力的投資標的。 書籍目錄 ▌第 1 章 投資一定要跟老師嗎？股票分析基礎 1-1 基本面分析 為什麼雞蛋不能放在同一個籃子裡？ 高報酬伴隨著高風險 百鳥在林, 不如一鳥在手：到手的現金才是硬道理 高登模型 (Gordon model) 1-2 技術面分析 效率市場假說 行為財務學 1-3 AI 在股票投資中的定位 ▌第 2 章 從零開始：用 OpenAI API 建構 自己的 AI 機器人 2-1 什麼是 GPT 模型？ GPT 模型原理 什麼是 OpenAI API？為什麼需要串接？ 2-2 註冊 OpenAI API 查看 API 用量 免費額度用完了怎麼辦？ 2-3 建構自己的 AI 機器人 使用 OpenAI API 官方套件 檢視傳回物件 設定 AI 角色 簡易的對談程式 記憶對話紀錄 加入搜尋功能 ▌第 3 章 股市資料蒐集、爬蟲與搭建資料庫 3-1 分析股票時常用的資料類型 時間序列資料 (time series data) 截斷面資料 (cross-sectional data) 3-2 網頁爬蟲 用 requests 取得證交所資料 用 BeautifulSoup 取得 Yahoo 股票資料 使用 selenium 做新聞爬蟲 3-3 用 Python 套件輕鬆取得股市資料 yfinance FinMind FinLab 3-4 搭建自己的 SQL 資料庫 資料庫設計 搭建 SQLite 資料庫 ▌第 4 章 讓 AI 計算技術指標及資料視覺化 4-1 技術指標公式太複雜？讓 AI 自動化計算 讓 AI 自動生成技術指標程式碼 資料處理自動化 4-2 資料視覺化 繪製股價圖：matplotlib 繪製 K 線圖：mplfinance 4-3 進階互動式圖表：plotly 互動式 K 線圖 4-4 建構 Dash 應用程式 運行 Dash 應用程式 程式碼詳解：Dash 應用程式 ▌第 5 章 AI 技術指標回測 5-1 什麼是股票回測？ 回測注意事項 5-2 強大的回測工具：backtesting.py 定義策略並產生回測結果 繪製回測圖表 加入停利、停損策略 5-3 讓 AI 產生回測策略 5-4 讓 AI 分析回測報告 單一策略分析 多個策略分析比較 ▌第 6 章 股票分析機器人：部署至 LINE 及 Discord 上 6-1 建構股票分析機器人 股票分析機器人 6-2 部署 LINE 機器人 開發原理 設定 Messaging API 取得密鑰、存取令牌並加入機器人 Replit 專案：LINE 股票分析機器人 測試 LINE 股票分析機器人 程式碼詳解：LINE 機器人 6-3 部署 Discord 機器人 開發原理 建立 Discord 開發者應用程式 取得 TOKEN (授權令牌) 將 Discord 機器人加入伺服器 複製 Replit 專案：Discord 股票分析機器人 程式碼詳解：Discord 股票分析機器人 ▌第 7 章 年報問答機器人 7-1 什麼是年報？ 7-2 如何取得年報？ 7-3 對年報作問答 7-4 年報總結與關鍵字分析 年報總結 關鍵字分析 ▌第 8 章 建構投資組合：讓 AI 輔助選股 8-1 建構投資組合 AI 自動化選股機器人 8-2 AI 趨勢報告推薦系統 8-3 AI 年報分析推薦系統 ▌第 9 章 資金管理與投資組合風險評估 9-1 資金管理 單次賭局 重複賭局 比例下注法 倍倍下注法有用嗎？ 凱利公式 (Kelly formula) 將凱利公式運用在股票回測中 9-2 投資組合資金分配與風險管理 將凱利公式運用到投資組合配置 投資組合風險指標 9-3 讓 AI 來給出投資組合建議 複製 Replit 專案：投組分析機器人 程式碼詳解：投組分析機器人

金融風險管理的機器學習應用｜使用Python (1版)

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　金融風險管理在人工智慧的幫助下發展迅速。透過這本實用指南，開發人員、程式設計師、工程師、金融分析師、風險分析師及定量和演算法分析師，將可以機器學習和深度學習模型進行金融風險評估。建立基於人工智慧的財務建模實務技能後，您將學習要如何運用機器學習模型來取代傳統的金融風險模型。 　　作者Abdullah Karasan幫助您探索金融風險建模背後的理論，再深入研究使用Python運用機器學習模型以對金融風險進行建模的實際方法。 　　有了這本書，您將可以： 　　‧回顧經典的時間序列應用並將其與深度學習模型進行比較 　　‧使用支撐向量迴歸、神經網路和深度學習來探索波動率模型以衡量風險程度 　　‧使用機器學習技術來改善市場風險模型(VaR和ES)，並包括了流動性維度 　　‧使用分群和貝氏方法來進行信用風險分析 　　‧使用高斯混合模型和關聯結構模型來捕捉流動性風險的不同面向 　　‧使用機器學習模型來進行詐欺偵測 　　‧使用機器學習模型來預測股價崩盤並識別其決定因素 目錄 第一部分 風險管理基礎 第一章 風險管理基礎 第二章 時間序列建模簡介 第三章 應用深度學習於時間序列建模 第二部分 針對市場、信用、流動性和營運風險的機器學習 第四章 基於機器學習的波動率預測 第五章 市場風險建模 第六章 信用風險估計 第七章 流動性建模 第八章 營運風險建模 第三部分 其他金融風險來源之建模 第九章 公司治理風險度量：股價崩盤 第十章 合成資料產生與金融中的隱藏馬可夫模型

風險管理: 肇事科學鑒定實務研究 2021 <人車路雜誌社>

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風險管理－肇事科學鑑定實務研究 ISBN13：9789572998359 出版社：人車路雜誌 作者：張漢威 裝訂：平裝 規格：23cm*17cm*2cm (高/寬/厚) 版次：1 出版日：2021/05/01 中國圖書分類：交通經濟 內容簡介 　　一件道路交通事故的發生，輕者破財，重者受傷，更重者喪命，甚至傾家蕩產。對一個人的生命價值，可說是影響深遠，然其中所涉及的種種公平、公正的機制，就一個法治的國家與社會來說，它是建立在用路人（知法與守法）的觀念與行為上。因此，法律、法規、法令必須建立在每一位用路人的思想行為裡，才能達成一個理想的安和樂利社會。然而執法者、裁判者、鑑定者、和解者、審判者更是用路人知法與守法的守護神。因此，其責任與義務，遠大於用路人，其法律素養與法理知識，更是其必修、必研的主要課程。否則，難能擔當如此重責大任。學術非法律、專業非技術、必須相互融合、相互砌磋才能進步，也才能為21世紀的現代化社會所能容忍與接受的。本研究即是根據此論點作深入廣泛的討論與分析研究以謀改進之道，並做為推廣交通安全教育訓練的參考。 　　本書是從風險管理的宏觀理念，以法理為核心的思維程序，依人、車、路、長、寬、高、時、空、力多維空間的立體科學技術，詮釋道路交通法『注意與禮讓』的反應能力與條件，是否符合侵權行為／信賴原則／善盡原則／因果關係的『法理』精神，還原事故再現，探討交通事故的肇事因素以釐清肇事責任，保障受害人的合法權益（理賠與和解），以維護：公平與正義的司法精神。 目錄 序　言　10 我所認識的張漢威　13 序　17 破解事故之謎的人　20 第一章　緒　論　25 1.1 概說　25 1.2 現況論述　27 第二章　道路交通事故鑑定法理運用現況分析　31 2.1 概說　31 2.2 道路交通事故法理基礎　32 2.3 道路交通事故的界定　34 2.4 道路交通駕駛行為法理探討　39 2.5 應注意能否注意而未注意之法理　41 2.6 小結　49 第三章　汽車交通事故鑑定法理運用基礎　51 3.1 概說　51 3.2 處理交通事故應有之法律概念　52 3.3 事故肇因分析、法理思維程式之立體觀　62 3.4 司法與鑑定者之法理思維　82 3.5 預見-反應-採安全措施的法理分析內涵　88 3.6 小結　89 第四章　道路交通事故鑑定法理運用實證分析　90 4.1 概說　90 4.2 轉彎車與直行車之爭議　90 4.3 無信號燈路口事故之爭議　95 4.4 掉頭車事故之爭議　104 4.5 紅燈停、綠燈行之爭議　109 4.6 如何確認己方是讓或是被讓　111 4.7 結語　113 第五章　事故鑑定方法實務研究　114 5.1 概說　114 5.2 搜證、舉證、認證之肇事鑑定法理思維運用　117 5.3 鑑定思維與方法基本認識　120 5.4 事故鑑定實務研究　123 5.5 道路交通事故跡證識別之分析研究—煞痕、胎痕、刮痕、車損、受傷　163 5.6 煞車痕之識別：單邊煞車痕造成（疲勞駕駛）　168 5.7 輪胎痕之識別　169 5.8 地面刮痕之識別　171 5.9 車損之識別　173 5.10 體傷之識別　178 5.11 搜證資料　178 5.12 結語　180 第六章　車險理賠實務　181 6.1 交通事故理賠問題之探討　181 6.2 汽車（機車）車險須知　187 6.3 汽車強制險與第三責任險之分析比較　188 6.4 各等級殘廢程度之給付標準　189 6.5 事故現場處理基本常識　189 6.6 事故現場如何標繪與照像　198 6.7 影響交通安全之道路交通工程　200 6.8 事故賠償應注意事項　219 6.9 事故善後處理常識　220 第七章　車輛查勘定損實務研究　221 7.1 車險詐保型態分析　221 7.2 防止車險詐保實務研究　223 7.3 汽車保險定損理賠人員中國大陸現況　227 7.4 車險定損之實務基礎　228 第八章　機動車機械故障問題探討　231 8.1 煞車系統篇　231 8.2 輸胎篇　240 第九章　肇事科學研究—人車路C4IRS智慧專家系統簡介　247 9.1 人車路C4IRS智慧專家系統與北斗衛星（GPS）＜2021世紀＞展望應用關係圖　247 9.2 人車路C4IRS智能交通專家系統與5G車聯網創新合作規劃　248 9.3 人車路C4IRS智能交通專家系統與運輸車隊大數据資料庫之建立　252 9.4 人車路C4IRS智能交通專家系統車隊風險管理LINE組群即時處理專案　257 9.5 人車路C4IRS智能交通專家系統專利文件　262 9.6 人車路C4IRS智能交通專家系統專利預定申請項目　263 第十章　專題研究論文　264 10.1 何謂「危險駕車」？所負行為的法律責任為何？　264 10.2 危險駕駛行為與公共危險罪的定義與法規　265 10.3 論無罪推定　269 10.4 筆錄＜口供＞之重要性＜案重初供＞　272 10.5 論交通事故險情、避讓與肇因的因果關係　274 10.6 刑事搜證與事故搜證之實務研究　290 10.7 論制動系統、制動痕跡與車速　296 10.8 道路交通安全規則103條之法理探討　303 10.9 從風險管理談車險詐保分析（大陸教材）　313 10.10 車輛保險簡介　321 10.11 職災勞工權益內容　326 第十一章　結論　332 11.1 總結　332 11.2 建議　336 附錄　338