書名: AI 證券投資分析:探索超額報酬 - 使用Excel實作(暢銷回饋版) (1版)
作者: 葉怡成
版次: 1
ISBN: 9786263331754
出版社: 博碩
書籍開數、尺寸: 17x23x2.51
頁數: 480
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#資訊
#AI人工智慧與機器學習
定價: 650
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證券投資分析:使用Excel實作(暢銷回饋版) (1版)

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【簡介】 ☝ 博碩嚴選!證券市場投資人必需擁有Excel實作分析寶典! ☝ 好評再上市,回饋發行中! Excel除了是各企業廣泛使用的統計應用軟體之外,原來還可以當作預測軟體。一般人並不知道,妥善使用Excel做預測軟體時,可以協助股票報酬率預測、技術分析模擬等等。本書採用Excel作證券投資分析,以股票為分析對象,所進行證券投資的選股(stock-picking)與擇時(market timing)。通過對股市巨量歷史資料的統計分析,可以篩選和確定出證券投資的對象、數量、買賣時機等。 ☛ 現代的投資人必需同時具備三大能力:財務金融的知識、量化模型的設計、資訊工具的運用。本書提供投資人學習這三大能力的整合教材。 ☛ 證券證券投資分析無論是基本面分析或是技術面分析,都需要處理大量的數據。Excel簡單易學,非常適合處理大量的數據,因此是一個很適合證券投資分析的工具。 ☛ 本書分成三篇:Excel入門與進階、證券投資分析、使用Excel實作證券投資分析。 ☛ 使用台灣近年來股市的實際資料為範例,即學即用。 【目錄】 第一篇 Excel入門與進階 Chapter 01 前言 1.1 投資議題 1.2 金融市場 1.3 投資工具 1.4 證券交易 1.5 證券投資策略 1.6 證券資訊系統 1.7 本書綱要 Chapter 02 Excel 入門1:公式、函數、繪圖 2.1 簡介 2.2 Excel 資料 2.3 Excel 公式 2.4 Excel 函數 2.5 Excel 繪圖 Chapter 03 Excel 入門2:資料處理 3.1 簡介 3.2 Excel 資料排序 3.3 Excel 資料篩選 3.4 Excel 資料小計 3.5 Excel 資料驗證 3.6 Excel 資料樞紐分析 3.7 Excel 資料匯入 Chapter 04 Excel 進階1:規劃求解 4.1 簡介 4.2 Excel 規劃求解1:非線性規劃無限制最佳化 4.3 Excel 規劃求解2:非線性規劃限制最佳化 4.4 Excel 規劃求解3:線性規劃 Chapter 05 Excel 進階2:機率統計 5.1 前言 5.2 隨機變數的敘述統計 5.3 機率分佈型態之性質 5.4 機率分佈參數之估計與測試 5.5 隨機變數的相關分析 5.6 隨機函數的平均值與變異定理 5.7 迴歸分析之模型 5.8 迴歸分析之建模:最小平方法 5.9 迴歸分析之檢定:變異分析 5.10 Excel 的統計函數 5.11 Excel 的機率函數 5.12 Excel 的資料分析工具箱 5.13 Excel 的單迴歸分析 5.14 Excel 的複迴歸分析 Chapter 06 Excel 進階3:Visual Basic Application (VBA) 6.1 簡介 6.2 VBA/Excel 互動 6.3 VBA 巨集 Chapter 07 Excel 進階4:Visual Basic 程式設計 7.1 簡介 7.2 程式0:Hello, the World! 7.3 程式1:C=A+B 7.4 程式2:if 邏輯命令 7.5 程式3:for 循環命令(一層) 7.6 程式4:for 循環命令(二層) 7.7 程式5:陣列(一維):以加總運算為例 7.8 程式6:陣列(二維):以矩陣乘法為例 7.9 程式7:函數:以平方函數為例 第二篇 證券投資分析 Chapter 08 財務分析的原理 8.1 前言 8.2 金錢的時間價值 8.3 財務報表內容簡介 8.4 財務報表內容1:現金流量表 8.5 財務報表內容2:損益表(income statement) 8.6 財務報表內容3:資產負債表(balance sheet) 8.7 財務報表之分析 8.8 財務報表分析1:共同比分析 8.9 財務報表分析2:比率分析 8.10 財務報表分析3:杜邦分析 8.11 Excel 的應用 8.12 結語 Chapter 09 投資的風險與報酬 9.1 前言 9.2 報酬率與風險的計算 9.3 報酬率與風險的歷史記錄:美國 9.4 報酬率與風險的歷史記錄:台灣 9.5 Excel 的應用 9.6 結語 Chapter 10 投資的多元分散與資產定價 10.1 前言 10.2 系統性風險與非系統性風險:單一資產 10.3 系統性風險與非系統性風險:多個資產 10.4 一個風險資產性資產搭配無風險資產的投資組合 10.5 二個風險資產性資產的投資組合 10.6 二個風險資產性資產搭配無風險資產的投資組合 10.7 多個風險資產性資產的投資組合 10.8 多個風險資產性資產搭配無風險資產的投資組合 10.9 資本資產定價模型CAPM 10.10 套利定價理論(Arbitrage Pricing Theory) 10.11 定價模型的實證 10.12 Excel 的應用 10.13 結語 Chapter 11 效率市場假說與實證 11.1 前言 11.2 效率市場的層級:弱式、半強式、強式 11.3 效率市場的意義 11.4 效率市場的考量 11.5 效率市場假說的實證:弱式 11.6 效率市場假說的實證:半強式 11.7 效率市場假說的實證:強式 11.8 效率市場假說實證的解釋 11.9 投資人的行為:行為財務學的觀察 11.10 投資人的行為:決策論 11.11 Excel 的應用 11.12 結語 Chapter 12 證券投資的橫斷面分析:選股 12.1 前言 12.2 權益證券價值之本質 12.3 權益證券之價值投資策略 12.4 股價評價法1:資產淨值評價法(資產基礎法) 12.5 股價評價法2:收益折現評價法(收益基礎法) 12.6 股價評價法3:成長價值評價法 12.7 股價評價法4:市場比值評價法 12.8 選股方法1:條件篩選法 12.9 選股方法2:評分篩選法 12.10 選股方法3:評分排序法 12.11 選股方法的實證總結 12.12 Excel 的應用 12.13 結語 Chapter 13 證券投資的縱斷面分析:擇時 13.1 前言 13.2 技術分析的觀點:價量的振盪與趨勢 13.3 擺盪系統經典方法:布林帶 13.4 順勢系統經典方法:移動平均線 13.5 技術分析的實證(一):台灣(價格移動平均線) 13.6 技術分析的實證(二):台灣(成交量移動平均線) 13.7 技術分析的實證(三):世界各國 13.8 技術分析的實證總結 13.9 Excel 的應用 13.10 結語 Chapter 14 投資的評價與歸因 14.1 前言 14.2 投資績效的評估:五種指標 14.3 資產配置的歸因 14.4 選股與擇時的歸因 14.5 Excel 的應用 14.6 結語 第三篇 使用Excel作證券投資分析 Chapter 15 網路上的證券投資分析資源 15.1 前言 15.2 Yahoo! 奇摩股市 15.3 線上選股系統:Yahoo! 的Stock Screener 15.4 線上擇時系統:Yahoo! 的Charts 15.5 每季財報資料下載:公開資訊觀測站 15.6 市場交易資料下載:臺灣證券交易所官網 15.7 結語 Chapter 16 選股系統之設計:直接法 16.1 前言 16.2 選股系統使用的選股因子 16.3 評分篩選系統之設計:二維切塊法 16.4 評分篩選系統之設計:三維切塊法 16.5 評分排序系統之設計:單因子排序法 16.6 評分排序系統之設計:多因子排序法 16.7 評分排序系統之設計:單因子排序法(分季) 16.8 結語 Chapter 17 選股系統之設計:間接法 17.1 前言 17.2 相關分析 17.3 線性迴歸 17.4 評分排序系統之設計:線性迴歸預測法 17.5 評分排序系統之設計:t 統計量權重法 Chapter 18 擇時系統之設計:初探 18.1 前言 18.2 擇時系統使用的因子:價格、成交量 18.3 擇時的因子的預測能力分析:價格、成交量分析 18.4 擇時的因子的預測能力分析:價量組合分析 18.5 結語 Chapter 19 擇時系統之設計:回測 19.1 前言 19.2 條件門檻系統之設計:價格移動平均 19.3 條件門檻系統之設計:成交量移動平均 19.4 條件門檻系統之設計:價量移動平均 19.5 條件門檻系統之設計:價量移動平均─多期間 19.6 條件門檻系統之設計:價量移動平均─多期間─移動波動 19.7 評分門檻系統之設計:價量移動平均─移動波動 19.8 結語

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【簡介】 📌 涵蓋Certiport ITS AI 人工智慧核心能力國際認證範圍,並收錄相關模擬試題。 .本書適合想要學習人工智慧知識與技能的讀者,章節安排由淺入深,以循序漸進的方式介紹人工智慧的核心概念。 .特別強調實踐中學習的重要性,除了介紹AI理論之外,還提供相對應的程式實作,有效提升學習樂趣並降低學習障礙,適合教師進行教學或讀者自主學習。 .介紹了人工智慧的數學基礎,以簡潔扼要的方式解釋在人工智慧理論中,所需應用的數學概念。 .為了兼顧不同Python程式設計能力的讀者,設計了機器學習的Python基礎章節,幫助較不熟悉Python語法的讀者能夠上手。 .本書特別納入符合產業趨勢的「Certiport ITS 資訊科技專家」系列認證考科-ITS Artificial Intelligence 人工智慧核心能力國際認證考試重點,並於書末納入認證模擬試題,讓您掌握考試關鍵,順利考取證照。 【目錄】 第一章 人工智慧簡介 1.1 人工智慧簡介 1.2 人工智慧的數學基礎 1.3 建置開發環境 1.4 習題 補充:libiomp5md.dll相關問題 第二章 機器學習的Python基礎 2.1 Python語法練習 2.2 習題 第三章 知識發現 3.1 知識發現 3.2 關聯規則探勘 3.3 序列樣式探勘 3.4 聚類 3.5 習題 第四章 分類問題 4.1 分類問題的形式和目標 4.2 決策樹 4.3 支持向量機 4.4 KNN 4.5 神經網路 4.6 習題 第五章 強化學習 5.1 心理學與強化學習 5.2 Q-Learning與貝爾曼方程式 5.3 運用OpenAI遊戲模組實作Q-Learning 演算法 5.4 習題 補充:AlphaGo Movie 第六章 深度神經網路理論 6.1 全連接神經網路 6.2 模型的量化、修正與優化 6.3 習題 補充:損失函數、梯度優化 第七章 深度神經網路實作 7.1 運用torch.nn類別實作MNIST手寫數字辨識 7.2 運用Dropout函數減緩過擬合問題 7.3 習題 第八章 卷積神經網路理論 8.1 卷積運算 8.2 卷積與影像處理練習 8.3 卷積神經網路 8.4 習題 補充:卷積核與池化核的常用參數 第九章 卷積神經網路實作 9.1 運用CIFAR-10資料集實作CNN 9.2 神經網路的優化實作 9.3 習題 第十章 物件偵測理論 10.1 ResNet 10.2 RCNN 10.3 YOLO 10.4 習題 第十一章 物件偵測實作 11.1 YOLOv7自定義資料集物件偵測 11.2 習題 補充:使用labelImg軟體建構YOLO自定義資料集 第十二章 自然語言處理 12.1 自然語言與機器學習 12.2 斷詞和關鍵字查找 12.3 詞向量 12.4 習題 第十三章 循環神經網路 13.1 RNN 13.2 LSTM 13.3 Transformer與ChatGPT 13.4 習題 第十四章 生成對抗網路 14.1 生成對抗網路 14.2 各類生成對抗網路 14.3 運用DCGAN實現字型風格創作 14.4 習題 附錄A ITS AI國際認證模擬試題

原價: 580 售價: 493 現省: 87元
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