金融科技實戰：Python與量化投資 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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　　‧詳細介紹隨機變數、描述性統計、變異數分析、推論統計、迴歸分析等統計學基礎。
　　‧說明資産投資組閤理論、收益率及風險、資本資産定價模型、三因子模型等金融理論。
　　‧認識時間序列的基本概念、性質和預測、GARCH模型、配對交易策略。
　　‧解說投資相關的K綫圖、RSI相對強弱指標、動量交易策略、均綫係統策略。

　　量化投資在學術界及業界的發展日益蓬勃。它的涵義是在投資的各個階段中，利用數學、統計、電腦等分析工具來建立模型，並據以客觀地分析數據，按事先設定好的投資邏輯來進行投資決策，不同於以往的主觀交易。本書旨在對量化投資作廣泛與初步的介紹，並佐以Python語言實作，希冀讀者能藉此書對資訊科技與金融結閤應用，略窺一斑。

　　量化投資的模型很容易因建模者的能力不同而良莠不齊。既然主觀交易有諸多限製，量化交易看來又並非萬能，那麼，對投資績效念茲在茲的投資者，究竟該何去何從呢？我們要提醒讀者的是，程式語言、統計、金融、技術指標等量化投資常用的知識，隻是工具！惟有利用本書勤練技能，在實戰中纍積經驗，纔能審時度勢，百戰不殆。

深入理解現代金融市場：從理論基石到前沿應用 本書旨在為讀者構建一個全麵、係統的現代金融市場認知框架，重點關注金融理論的演進、市場微觀結構的分析，以及監管環境下的風險管理實踐。本書內容不涉及任何關於金融科技（FinTech）、Python編程或量化投資的具體技術實現。 第一部分：金融理論的基石與演進 本部分將帶領讀者追溯現代金融學的理論源頭，理解驅動資本市場運行的核心原理。 第一章：資本資産定價模型（CAPM）的再審視 本章將深入剖析馬科維茨的均值-方差優化理論，闡釋其對現代投資組閤構建的奠基作用。隨後，重點探討夏普（Sharpe）、林特納（Lintner）等人對資本資産定價模型（CAPM）的完善過程。我們將細緻分析CAPM的內在假設，如市場有效性、同質預期等，並對比評估其在不同市場周期中的解釋力。此外，本章還將引入套利定價理論（APT）作為對CAPM的拓展，解析多因子模型如何試圖捕捉超越係統性風險之外的定價異象。我們不討論如何通過計算得齣貝塔係數，而是專注於理解其背後的經濟學含義和模型局限性。 第二章：有效市場假說（EMH）的辯論與現實 有效市場假說（EMH）是理解信息如何在金融市場中定價的關鍵概念。本章將詳細區分弱式有效、半強式有效和強式有效三個層次。我們不僅會探討支持EMH的實證研究，更會著重分析那些挑戰EMH的“異象”，例如規模效應、價值效應（賬麵市值比）以及短期價格動量現象。討論的重點在於：市場參與者行為、信息不對稱性以及交易成本如何共同作用，使得信息傳遞和價格反應的速度與程度偏離理想化的EMH模型。本章的視角將嚴格限製在行為金融學對傳統理性人假設的修正上，不涉及任何交易策略的構建。 第三章：期權定價與衍生品基礎理論 本章聚焦於金融衍生品的理論定價框架。我們將從二項式模型齣發，逐步推導至布萊剋-斯科爾斯-默頓（BSM）模型。對BSM模型的講解將側重於其數學基礎和關鍵參數——波動率、時間價值、希臘字母（Delta、Gamma、Vega、Theta）的經濟學含義。討論的重點是，在無套利原理的指導下，如何利用不同金融工具的組閤來對衝或鎖定未來風險敞口。例如，闡述看漲平價關係如何保證不同執行價格和到期日期權組閤之間的均衡價格關係，而非如何利用這些關係進行套利操作。 第二部分：市場結構、流動性與交易機製 本部分將從宏觀視角審視金融市場的組織方式，探討流動性的本質及其對價格發現的影響。 第四章：證券交易所的組織與職能 本章將剖析現代證券市場的組織形態，區分集中式交易所（如紐交所、納斯達剋）與場外交易（OTC）市場的結構性差異。重點分析撮閤交易（Order-Driven）與做市商製度（Quote-Driven）的優劣。我們將詳細探討交易所在維護市場公平、透明度和提供清算交割服務方麵的核心職能。討論不涉及任何電子交易係統的技術細節，而是側重於製度設計如何影響市場效率和參與者行為。 第五章：流動性的度量、來源與重要性 流動性是衡量市場健康狀況的關鍵指標。本章將係統介紹流動性的多維度度量方法，包括買賣價差、訂單簿深度、訂單周轉率等概念的經濟學解釋。我們將探討流動性的主要來源，例如做市商提供的報價、高頻交易參與者的貢獻以及散戶投資者的交易活動。深入分析在市場壓力時期，流動性枯竭對資産價格和交易成本的衝擊，以及監管機構如何通過提高資本充足率等要求來間接管理係統性流動性風險。 第六章：市場微觀結構與訂單流分析 本章關注單一交易時刻內，訂單流如何轉化為價格變動。我們將介紹“到達率”和“信息衝擊”的概念，探討不同類型訂單（限價單、市價單）對訂單簿動態的影響。重點討論最優執行理論的早期概念，即如何衡量和最小化因執行大額指令而産生的市場衝擊成本（如滑點和價格牽引效應）。所有分析均基於對市場參與者行為和價格信號的定性理解，而非算法執行模型。 第三部分：金融風險管理與監管框架 本部分轉嚮金融機構如何管理其麵臨的風險，以及宏觀審慎監管對市場穩定的作用。 第七章：信用風險的計量與分散 本章深入研究信用風險的識彆、計量和管理。我們將介紹違約概率（PD）、違約損失率（LGD）和違約風險暴露（EAD）這三大核心要素。重點解析信用風險組閤管理的方法論，包括如何利用分散化原理來降低尾部風險。此外，本章將探討信用衍生品（如信用違約互換CDS）在理論上如何用於風險轉移，分析其在幫助銀行分散特定債務人風險中的作用，而不涉及其在金融危機中的具體市場操作。 第八章：市場風險與壓力測試的原理 市場風險管理是金融機構穩健運營的基石。本章將詳細闡述衡量市場風險的傳統方法，如久期和凸性分析在固定收益資産組閤中的應用。隨後，我們將討論價值風險（VaR）模型的理論基礎，包括曆史模擬法、方差-協方差法，並分析其在度量特定置信水平下的最大潛在損失時的局限性，例如對極端事件的低估問題。壓力測試的原理被視為對VaR的必要補充，本章將闡述如何構建不同宏觀情景（如利率飆升、經濟衰退）來評估投資組閤的韌性。 第九章：巴塞爾協議的演進與審慎監管 本章旨在梳理國際銀行業監管框架的演變。我們將迴顧巴塞爾協議I、II和III的核心目標和主要區彆，重點分析其在資本充足率、風險加權資産（RWA）計算以及杠杆率要求方麵的關鍵改革。討論的重點是監管機構如何通過設定最低資本要求和流動性覆蓋比率（LCR）、淨穩定資金比率（NSFR）等指標，來增強金融體係的抗衝擊能力。本章強調監管政策對銀行資産負債錶結構和風險偏好的宏觀影響。 第十章：金融危機中的係統性風險識彆 本章將以曆史上的幾次重大金融危機（例如1998年亞洲金融危機、2008年全球金融危機）為案例，分析導緻係統性風險纍積的關鍵因素。我們將探討“大而不能倒”的道德風險、金融機構之間的復雜關聯性（傳染效應），以及影子銀行體係的監管套利問題。分析的焦點在於識彆導緻市場信心崩潰的非綫性反饋機製，以及監管機構在危機爆發時為維護金融穩定而采取的乾預措施的理論基礎。

作者簡介

蔡立耑（Terry Tsai）

　　齣生於颱灣，美國伊利諾伊大學金融碩士，華盛頓大學經濟學博士。曾任金融學教師，帶領博士生與碩士生從事投資決策、金融衍生品、風險分析、交易策略等領域的研究，目前在許多企業擔任顧問，執導多項金融大數據研究專案，涉及量化投資、統計套利、金融AI等領域。

Part 1 Python 入門

第1章 Python簡介與安裝使用
1.1 Python 概述
1.2 安裝 Python
1.2.1 下載安裝 Python 執行文件
1.2.2 下載安裝 Anaconda
1.3 簡單使用 Python
1.4 交互對話環境 IPython
1.4.1 IPython 的安裝
1.4.2 IPython 使用
1.4.3 IPython 功能介紹

第2章 Python程式碼的撰寫與執行
2.1建立 Python 腳本文件
2.1.1 記事本
2.1.2 Python 預設的 IDLE 環境
2.1.3 專門程式編輯器
2.2 執行.py 文件
2.2.1 IDLE 環境自動執行
2.2.2 命令控製元 cmd 中執行
2.2.3 Annaconda Prompt 中執行
2.3 Python 程式設計小技巧
2.3.1 Python 的行
2.3.2 Python 縮排

第3章 Python物件類型初探
3.1 Python 物件
3.2 變數命名規則
3.3 可變與不可變
3.4 數值類型
3.4.1 整數（型）
3.4.2 浮點數
3.4.3 布林類型
3.4.4 復數
3.5 字串
3.6 串列
3.7 元組
3.8 字典
3.9 集閤

第4章 Python 整閤開發環境：Spyder介紹
4.1 程式碼編輯器
4.2 程式碼執行Console
4.3 變數查詢與編輯
4.4 當前工作路徑與文件管理
4.5 幫助文件與綫上說明
4.6 其他功能

第5章 Python運算子與使用
5.1 常用運算子
5.1.1 算術運算子
5.1.1 賦值運算子
5.1.3 比較運算子
5.1.4 邏輯運算子
5.1.5 身份運算子
5.1.6 成員運算子
5.1.7 運算子的優先級
5.2 具有運算功能的內置函數

第6章 Python常用語句
6.1 賦值語句
6.1.1 賦值涵義與簡單賦值
6.1.2 多重賦值
6.1.3 多元賦值
6.1.4 增強賦值
6.2 條件語句
6.3 迴圈
6.3.1 for 迴圈
6.3.2 while 迴圈
6.3.3 巢式寫法迴圈
6.3.4 break、continue 等語句

第7章 Python函數
7.1 函數的定義與呼叫
7.2 函數的參數
7.2.1 可選參數 – 參數個數未定
7.3 匿名函數
7.4 作用域

第8章 Python物件導嚮程式設計
8.1 引言
8.2 類彆
8.3 封裝
8.4 繼承（Inheritance）

第9章 可疊代物件與疊代器
9.1 簡介
9.2 産生器

第10章 Python標準函數庫與數據操作
10.1 模組、套件和函數庫的區彆
10.1.1 模組
10.1.2 套件
10.1.3 函數庫
10.2 Python 標準函數庫介紹
10.3 Python 內置數據型態與操作
10.3.1 序列型態數據操作
10.3.2 字典型態操作
10.3.3 集閤操作

第11章 常用第三方函數庫：Numpy函數庫與多維陣列
11.1 建立陣列
11.2 陣列元素索引與切片
11.3 陣列運算

第12章 常用第三方函數庫：Pandas與數據處理
12.1 Series 型態數據
12.1.1 Series 物件的建立
12.1.2 Series 物件的元素提取與切片
12.1.3 時間序列
12.2 DataFrame 型態數據
12.2.1 建立DataFrame 物件
12.2.2 查詢DataFrame 物件
12.2.3 DataFrame 物件的索引與切片
12.2.4 DataFrame 的操作
12.2.5 DataFrame 的運算
12.3 數據規整化
12.3.1 缺失值的處理
12.3.2 缺失值的填滿
12.3.3 缺失值的選擇刪除
12.3.4 刪除重復數據

第13章 常用第三方函數庫：Matplotlib函數庫與數據視覺化
13.1 Matplotlib 簡介
13.1.1 繪圖小例子
13.2 修改圖像屬性
13.2.1 座標
13.2.1.2 設定座標標簽與顯示角度
13.2.2 添加文字
13.2.2.1 添加標題
13.2.2.2 中文顯示問題
13.2.2.3 設定座標軸標簽
13.2.2.4 增加圖形背景
13.2.2.5 增加圖例
13.2.3 多種綫條屬性
13.2.3.1 綫條的型態
13.2.3.2 圖形的顔色
13.2.3.3 點的形狀型態
13.2.3.4 綫條寬度
13.3 常見圖形的繪製
13.3.1 柱狀圖
13.3.2 直方圖
13.3.3 圓餅圖
13.3.4 盒須圖
13.4 Figure、ax 物件與多圖繪製
13.4.1 Figure、Axes 物件
13.4.2 多圖繪製

Part 2 統計學基礎

第14章 描述性統計
14.1 數據類型
14.2 圖錶
14.2.1 頻數分佈錶
14.2.2 直方圖
14.3 數據的位置
14.4 數據的離散度

第15章 隨機變數簡介
15.1 概率與概率分佈
15.1.1 離散型隨機變數
15.1.2 連續型隨機變數
15.2 期望值與變異數
15.3 二項分佈
15.4 常態分佈
15.5 其他連續分佈
15.5.1 卡方分佈
15.5.2 t 分佈
15.5.3 F 分佈
15.6 變數的關係
15.6.1 聯閤概率分佈
15.6.2 變數的獨立性
15.6.3 變數的相關性
15.6.4 颱灣加權股價指數與颱灣50指數的相關性分析

第十六章 推論統計
16.1 參數估計
16.1.1 點估計
16.1.2 區間估計
16.2 案例分析
16.3 假設檢定
16.3.1 兩類錯誤
16.3.2 顯著性水平與 p 值
16.3.3 確定小概率事件
16.4 t 檢定
16.4.1 單樣本 t 檢定
16.4.2 獨立樣本t 檢定
16.4.3 配對樣本 t 統計量的構造

第十七章 變異數分析
17.1 變異數分析之思想
17.2 變異數分析之原理
17.2.1 離差平方和
17.2.2 自由度
17.2.3 顯著性檢定
17.3 變異數分析之Python 實作
17.3.1 單因素變異數分析
17.3.2 多因素變異數分析
17.3.3 析因變異數分析

第十八章 迴歸分析
18.1一元綫性迴歸模型
18.1.1 一元綫性迴歸模型
18.1.2 最小平方法
18.2 模型擬閤度
18.3 古典假設條件下ˆα、ˆβ之統計性質
18.4 顯著性檢定
18.5 颱灣加權指數與颱灣 50 指數的迴歸分析與 Python 實踐
18.5.1 Python 估計迴歸模型
18.5.2 繪製迴歸診斷圖
18.6 多元綫性迴歸模型
18.6.1 多元綫性迴歸模型
18.7 多元綫性迴歸案例分析

Part 3 金融理論、投資組閤與量化選股

第19章 資産收益率和風險
19.1 單期與多期簡單收益率
19.1.1 單期簡單收益率
19.1.2 多期簡單收益率
19.1.3 Python 函數計算簡單收益率
19.1.4 單期與多期簡單收益率的關係
19.1.5 年化收益率
19.1.6 考慮股利分紅的簡單收益率
19.2 連續復利收益率
19.2.1 多期連續復利收益率
19.2.2 單期與多期連續復利收益率的關係
19.3 繪製收益圖
19.4 資産風險的來源
19.4.1 市場風險
19.4.2 利率風險
19.4.3 匯率風險
19.4.4 流動性風險
19.4.5 信用風險
19.4.6 通貨膨脹風險
19.4.7 營運風險
19.5 資産風險的測度
19.5.1 變異數
19.5.2 風險價值
19.5.3 預期損失
19.5.4 最大虧損

第20章 投資組閤理論及其應用
20.1投資組閤的收益率與風險
20.2 Markowitz 均值 - 變異數模型
20.3 Markowitz 模型之 Python 實作
20.3.1 資料讀取與整理
20.4 Black-Litterman 模型
20.4.1 Black-Litterman 模型之 Python 實作

第21章 資本資産定價模型（CAPM）
21.1 資本資産定價模型的核心思想
21.2 CAPM 模型的應用
21.3 Python 計算單資産 CAPM 實例
21.4 CAPM 模型的評價

第22章 Fama-French三因子模型
22.1 Fama-French 三因子模型的基本思想
22.2 三因子模型之 Python 實作
22.3 三因子模型的評價

Part 4 時間序列簡介與配對交易

第23章 時間序列基本概念
23.1 認識時間序列
23.2 Python 中的時間序列資料
23.3 選取特定日期的時間序列資料
23.4 時間序列資料敘述性統計

第24章 時間序列的基本性質
24.1 自相關性
24.1.1 自相關係數
24.1.2 偏自相關係數
24.1.3 acf( ) 函數與pacf( ) 函數
24.1.4 加權股價指數的收益率的自相關性判斷
24.2 定態性
24.2.1 嚴格定態
24.2.2 弱定態
24.2.3 嚴格定態與弱定態的區彆
24.3 加權股價指數的定態性檢定
24.3.1 觀察時間序列圖
24.3.2 觀察序列的自相關圖和偏自相關圖
24.3.3 單根檢定
24.4 白雜訊
24.4.1 白雜訊過程
24.4.2 白雜訊檢定——Ljung-Box 檢定
24.4.3 加權股價指數的白雜訊檢定

第25章 時間序列預測
25.1 移動平均預測
25.1.1 簡單移動平均
25.1.2 加權移動平均
25.1.3 指數加權移動平均
25.2 ARMA 模型預測
25.2.1 自我迴歸模型
25.2.2 移動平均模型
25.3 ARMA 模型
25.4 ARMA 模型的建模過程
25.5 CPI 資料的ARMA 短期預測
25.6 股票收益率的定態時間序列建模

第26章 GARCH 模型
26.1 資産收益率的波動率與 ARCH 效應
26.2 ARCH 模型和 GARCH 模型
26.2.1 ARCH 模型
26.2.2 GARCH 模型
26.3 ARCH 效應檢定
26.4 GARCH 模型建構

第27章 配對交易策略
27.1 什麼是配對交易？
27.2 配對交易的思想
27.3 配對交易的步驟
27.3.1 股票對的選取
27.3.2 配對交易策略的製定
27.4 建構 PairTrading 類
27.5 Python 實測配對交易交易策略

Part 5 技術指標與量化投資

第28章 K綫圖
28.1 K 綫圖簡介
28.2 Python繪製加權股價指數K綫圖
28.3 Python 捕捉 K 綫圖的形態
28.3.1 Python 捕捉「早晨之星」
28.3.2 Python 語言捕捉「烏雲蓋頂」形態

第29章 動量交易策略
29.1 動量概念介紹
29.2 動量效應産生原因
29.3 價格動量的計算公式
29.3.1 作差法求動量值
29.3.2 作除法求動量值
29.4 撰寫動量函數 momentum( )
29.5 鴻海股票 2016 年走勢及 35 日動量綫
29.6 動量交易策略的一般思路
29.6.1 運用動量指標交易鴻海股票

第30章 RSI相對強弱指標 
30.1 RSI 基本概念
30.2 Python 計算 RSI 值
30.3 Python 撰寫 rsi( ) 函數
30.4 RSI 天數的差異
30.5 RSI 指標判斷股票超買和超賣狀態
30.6 RSI 的「黃金交叉」與「死亡交叉」
30.7 統一股票RSI 指標交易實測
30.7.1 RSI 捕捉統一股票買賣點
30.7.2 RSI 交易策略執行及迴測

第31章 均綫係統策略
31.1 簡單移動平均
31.1.1 簡單移動平均數
31.1.2 簡單移動平均函數
31.1.3 期數選擇
31.2 加權移動平均
31.2.1 加權移動平均數
31.2.2 加權移動平均函數
31.3 指數加權移動平均
31.3.1 指數加權移動平均數
31.3.2 指數加權移動平均函數
31.4 建立 movingAverage 模組
31.5 常用平均方法的比較
31.6 颱積電股價數據與均綫分析
31.7 均綫時間跨度
31.8 颱積電股票均綫係統交易
31.8.1 簡單移動平均綫製定颱積電股票的買賣點
31.8.2 雙均綫交叉捕捉颱積電股票的買賣點
31.9 異同移動平均綫（MACD）
31.9.1 MACD 的求值過程
31.9.2 異同均綫（MACD）捕捉颱積電股票的買賣點
31.10 多種均綫指標綜閤運用模擬實測

第32章 通道突破策略
32.1 通道突破簡介
32.2 唐奇安通道
32.2.1 唐奇安通道刻畫
32.2.2 Python 捕捉唐奇安通道突破
32.3 布林帶通道
32.3.1 布林帶通道的計算方式
32.4 布林帶通道與市場風險
32.5 通道突破交易策略的製定
32.5.1 一般布林帶上下通道突破策略
32.5.2 另一種布林帶通道突破策略

第33章 隨機指標交易策略
33.1 什麼是隨機指標（KDJ）？
33.2 隨機指標的原理
33.3 KDJ 指標的計算公式
33.3.1 未成熟隨機指標RSV
33.3.2 K、D 指標計算
33.3.3 J 指標計算
33.3.4 KDJ 指標簡要解析
33.4 KDJ 指標的交易策略
33.5 KDJ 指標交易實測
33.5.1 KD 指標交易策略
33.5.2 KDJ 指標交易策略
33.5.3 K 綫、D 綫「金叉」與「死叉」

第34章 量價關係解析
34.1 量價關係簡介
34.2 量價關係解析
34.2.1 價漲量增
34.2.2 價漲量平
34.2.3 價漲量縮
34.2.4 價平量增
34.2.5 價平量縮
34.2.6 價跌量增
34.2.7 價跌量平
34.2.8 價跌量縮
34.3 不同價格段位的成交量
34.4 成交量與均綫思想結閤製定交易策略

第35章 OBV指標交易策略
35.1 OBV 指標概念
35.2 OBV 指標計算方法
35.3 OBV 指標的理論依據
35.4 OBV 指標的交易策略製定
35.5 OBV 指標交易策略的 Python 實測
35.6 OBV 指標的應用原則

评分☆☆☆☆☆

最近在書店翻到這本《金融科技實戰：Python與量化投資》，第一眼就吸引我的是它厚實的份量，感覺內容應該蠻紮實的。身為一個對新科技充滿好奇心的上班族，我一直對「量化投資」這個名詞很有興趣，但總覺得它離我有點遙遠，好像是專業人士在玩的遊戲。這本書恰好提供瞭這樣一個機會，讓我能夠一窺究竟。我比較在意的是，它在講解Python的部分，會不會太過學術化，或者說，會不會太過偏重程式的細節，而忽略瞭金融應用的實際需求？畢竟，我的目標是學習如何運用Python來進行量化投資，而不是成為一個頂尖的程式設計師。我希望書中能有足夠多的實際範例，最好能涵蓋一些颱灣證券市場常見的交易策略，像是如何利用Python來迴測過去的績效，或者如何建立簡單的交易模型。如果能再進一步探討如何篩選股票、如何風險管理，那就更完美瞭。我真的非常期待，透過這本書，能夠真正理解量化投資的精髓，並且開始嘗試用自己的雙手，去建立屬於自己的量化交易係統，讓投資變得更科學、更有效率。

评分☆☆☆☆☆

身為一個在颱灣金融業打滾多年的小散戶，看著市場瞬息萬變，傳統的投資方式越來越難跟上時代的腳步，心裡總覺得癢癢的，想找點新玩意兒來突破瓶頸。前陣子聽聞市麵上有一本《金融科技實戰：Python與量化投資》，說是能帶大傢用程式語言玩轉金融市場，我這好奇心就整個被勾起來瞭。雖然我不是什麼程式高手，過去也沒接觸過量化交易，但書名裡「實戰」兩字，聽起來就很有份量，感覺不是那種紙上談兵的理論書。我特別期待的是，它能不能把艱澀的Python語法和複雜的量化模型，用比較貼近颱灣市場的實際操作案例來呈現，讓我這個對程式碼隻有一點點概念的讀者，也能看得懂，甚至能動手去試試。畢竟，書上寫得再好，如果跟我們在颱灣股市裡實際會遇到的狀況、會用的工具差太多，那也隻是看著熱鬧而已。我最怕的就是那種「寫給專傢看的書」，結論一堆，但對新手完全不友善。希望這本書能填補我這方麵的知識斷層，讓我也能搭上這股金融科技的浪潮，為我的投資組閤注入一點新的活力，不再隻是默默地看著別人操作。

评分☆☆☆☆☆

坦白說，我對程式語言一直都敬謝不敏，但金融市場的變化太快，傳統的技術分析和基本麵分析，有時候會覺得力不從心。最近聽朋友說，現在很多人都開始用Python來做量化投資，而且效果還不錯，這讓我對《金融科技實戰：Python與量化投資》這本書產生瞭濃厚的興趣。我希望這本書能像一座橋樑，連接我與程式世界的距離。我特別關注的是，書中對於Python的講解，是否足夠淺顯易懂，能不能讓我這個毫無程式基礎的讀者，也能夠輕鬆入門？另外，量化投資的概念聽起來有點複雜，我希望書中能用比較具體的例子，來解釋像是「因子」、「迴測」、「模型優化」這些名詞，而不是一味地丟齣公式。如果書中能提供一些實際操作的程式碼範例，甚至是一些可以套用到颱灣股市的策略，那將會大大增加我學習的動力。畢竟，實際操作的經驗，遠比死記硬背理論來得重要。我希望這本書能讓我擺脫對程式的恐懼，並且真正學會如何運用Python，在金融市場中找到屬於自己的一片天。

评分☆☆☆☆☆

身為一個對投資理財一直抱有熱忱的讀者，我總是不斷尋找能夠提升自己投資能力的資源。《金融科技實戰：Python與量化投資》這本書的齣現，讓我眼睛為之一亮。我一直認為，在現代社會，能夠掌握一門程式語言，並且將其應用於金融領域，將會是一項非常寶貴的技能。我特別期待書中在Python的教學部分，能夠循序漸進，讓即使是像我這樣對程式碼比較陌生的讀者，也能夠一步一步地理解。更重要的是，我希望書中能夠提供足夠豐富的量化投資實戰案例，最好是能夠結閤颱灣本地的市場環境，例如如何運用Python來分析颱灣上市公司的財報數據，或者如何建構適閤颱灣股市的技術分析指標。我非常渴望能夠透過這本書，學會如何利用Python這個強大的工具，去發掘市場的潛在機會，並且能夠建立一套屬於自己的、有係統的量化投資策略，讓我的投資之路更加穩健和有方嚮感。

评分☆☆☆☆☆

我一直對金融市場的脈動充滿瞭好奇，尤其是在科技日益發達的今天，金融科技的發展更是讓我感到興奮。當我看到《金融科技實戰：Python與量化投資》這本書時，我立刻被它的主題所吸引。我一直認為，學習新的工具來輔助投資決策，是跟上時代的必然選擇。我特別想瞭解的是，這本書在講解Python的部分，會不會太過著重於程式語言的學術理論，而忽略瞭實際的應用場景？我更關心的是，如何將Python運用於實際的量化投資，例如如何獲取市場數據、如何進行數據分析，以及如何建構和迴測交易策略。如果書中能提供一些貼近颱灣市場的案例，例如針對颱灣股市的特殊情況進行分析，或者介紹一些颱灣投資者常用的量化指標，那就更好瞭。我希望透過這本書，能夠真正掌握量化投資的技巧，並且能夠獨立運用Python來進行投資分析和決策，不再隻是被動地接受市場的資訊，而是能夠主動地參與其中，做齣更明智的投資選擇。