104學習精靈

將教授大數據分析的能力，介紹資料探勘(Data Mining)的演算邏輯，並且教授套裝軟體的操作。授課講師將在眾多的大數據分析演算法裡，教授目前業界最實用的分類法(Classification)，並使用其中最符合人類感知的決策樹(Decision Tree)，來解構相關人力資源的問題。此部分也將以企業的真實個案，來詳細分析員工的績效考核、PIP 因素。另外，也分析在職/離職詳細原因為何，提供人力資源管理者，進行可執行的方案，實際地解決問題。此部分的工具，將採用SPSS Clementine (Trial)的視覺化拖拉套裝軟體(毋須寫程式)，來進行教學。在大數據管理中，本課程將教學企業的數據策略，以及KPI 與數據分析的正確連結，並且也說明大數據執行前的邏輯思維。 　　初步瞭解，請參考講師撰寫於「哈佛商業評論」的文章，網址為：https://www.hbrtaiwan.com/article_content_AR0009753.html。 　　以上的授課內容當中，我們也會使用到生成式AI 的工具，讓它們成為我們的得力小幫手，說明如何運用它們，使我們可以更節省時間且更有效率，但卻不失去甚至更佳的產出品質，於我們大數據分析與管理工作上，達到人類與AI 一起合作共好的未來工作新模式。　　在大數據、人工智慧與Web 3.0的浪潮下，有效地運用數據與商業分析，儼然成為管理者所應具備的關鍵能力之一。目前有太多的資料分析演算法及數據分析工具可供企業運用，然而大部分非計量與演算背景的管理者，對於如何運用這些數位資源，普遍不太能有效地管理與創造其數據價值，也缺少了應有的數據策略與管理思維。 　　因應企業數位轉型的需求，針對企業人力資源與其他功能的管理者，本課程將教授大數據的兩項重要課題，第一個是大數據分析的能力，包含資料探勘(Data Mining)的演算邏輯及套裝軟體操作，第二個是大數據的管理思維。於前者，管理者能夠藉由認識大數據的演算，瞭解其背後的運作原理，如此可以有效地來解構自己在職場上的問題，找尋合適的演算法與工具，來進行數據分析。於後者，目前幾乎沒有課程探討大數據的管理哲學，但卻是擔任企業數據管理者，所必備之能力。 　　然而，因應生成式AI 的到來，未來人類的工作、學習與生活模式，將因此而大幅改變，我們如何運用ChatGPT、GPT 4.0、Canva、Stable Diffusion…等AI 生成式工具，來幫助我們在大數據分析與管理的工作上，更有效率與更佳的產出品質，也是本課程要教授的重點。

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課程範例展示 完整分析期貨策略風險與報酬，並快速優雅的產出精美圖表。（圖上報酬為模擬示意） 利用回測框架演算期貨策略最適參數及其對應的報酬、MDD及Sharpe Ratio，迅速算出策略最適合參數。 (下欄位與參數數值為模擬，實際值以課程為主) 利用手邊現有資料，開發出市場警示、提醒程式，利用排程自動執行並透過Line Notify服務通知。 除基本的介紹與機器學習模型應用，我們使用一些深度學習及強化學習模型預測期貨價格、漲跌、交易等。（強化學習將於500%解鎖章節教授） 課程說明 您最需要的Python期貨程式交易，都盡在此課！ 使用Python做出程式交易全方位的應用，讓你在程式交易的領域面對何種需求都能輕鬆應對，尤其是針對期貨保證金交易的模式，仍然能得心應手。當你學會期貨程式的撰寫之後，就算轉戰股票市場你也會覺得相當輕鬆，反之由股票交易程式轉戰期貨交易程式時常讓人手足無措。 (本課程包含三堂少量的用於股票的應用，因考量到台股高權值股對於台指的重大影響，因此在一些市場偵測的章節會有部分股票應用) 您是否有以下疑問？ 還在人工看技術指標評估自己的策略？ AI看起來很高深的樣子，完全不敢接觸 想出了好策略或是好的輔助指標卻不知道如何做成服務 市面上大多數是股票課程，課程偏少，網路上資源也較少 1.學會用程式，幾秒鐘即可獲得全面的策略分析！ 許多投資者仍然是看著手機APP與技術指標來驗證自己的策略，這樣不僅速度慢，而且不全面。許多人人工驗證了其中一年就確信了自己的策略可行，實際操作時虧損慘重。如果你懂了程式，十年的資料可以在數秒鐘就回測完成，並且透過套件可以獲得非常全面的策略分析，我們會帶著你應用backtrader回測框架快速驗證期貨策略。 2.強大的AI模型，就算是程式小白也可以應用！ AI確實是一門非常學術且具備高門檻的領域，但你我可能都並非是走研究學術路線，有了許多巨人替大家開發許多好用強大的AI模型，我們可以很輕易地呼叫這些強大的模型去學習自己的目標，應用並不困難。在本課程中我們將會示範機器學習(Machine Learning)與深度學習(Deep Learning)如何快速簡易的應用在期貨市場，並於解鎖課程中加入強化學習(Reinforcement Learning)的應用。 3. 運用程式進行盤中檢測 當你有好策略或是好的市場掃描程式，卻不知道如何做成服務嗎? 我們會教你如何使用windows排程自動執行你的程式，並讓程式透過Line Notify很簡單的發送Line訊息給你的使用者。時刻監控市場，並達到及時提醒。 4. 少見的全方位期貨課程 是的，不僅是課程，網路上的資源期貨也是偏少。股票的受眾較廣，且程式設計上較為容易，但期貨為保證金交易模式，許多程式設計或是回測框架這部分都會顯得比較複雜，本課程會點出一些關鍵的要點，讓你掌握期貨這方面的程式設計。 這堂課適合誰 苦於人工驗證交易策略，想要高速回測期貨策略 對期貨交易軟體感到無法滿足需求，想要高度自由化 對於Python於期貨市場的應用有高度興趣的初學者 對於爬蟲感到陌生，尤其是動態網頁更是不知所措 有良好的想法，但苦於不知道如何自動化並作成簡單的服務 想要生成專業又漂亮的策略回測結果圖表，卻不知從何下手 對於AI模型無基礎，但又想要嘗試看看，體驗模型的效果 教師介紹 張峮瑋 Arleigh Chang 黃仕勳 Ryan Huang 【老師的話】 大家好，我是《Python全方位期貨課程》的老師峮瑋(Arleigh)。 我曾經待過野村投信(NOMURA)，也曾在東吳自然語言處理實驗室研究過模型與金融市場的議題 現在則替私人操盤手撰寫交易程式， 以Python為主，範圍包含程式交易、策略回測、AI應用於市場、資料採集、市場監測機器人等。 這些範疇正是我在課程中想要教給你的，我會將現在的工作環境會使用到的技術，在課程中透過實戰的方式讓你融會貫通。 歡迎大家一起加入這門線上課程！有任何問題歡迎提問，我會親自回覆。 【出版書籍】 - 著有《Python金融市場賺錢聖經》，曾榮登多個平台新書暢銷榜 【學歷】 - 就讀臺科大資管所，研究 AI 應用於金融交易市場 - 畢業於臺科大資工系 輔系財金系 【工作資歷】 - 現任野村投信(NOMURA) IT部門實習生 - 臺科大資工系資料探勘與社群網路分析實驗室成員 - 曾任臺科大 資管所行動計算與資料探勘實驗室成員 - 曾任程式語言家教，協助多位無程式經驗學生從0開始 - 多項AI產學合作經驗，涵蓋深度學習、自然語言處理、社群網路分析 - 曾任 IOH 開發開放個人經驗平台校園大使，演講 10 所高中職 - 曾於 IOH 分享個人講座 課程大綱 PART 1：PYTHON基礎教學 – 基礎講解+2道實戰上手PYTHON 1-1：Python下載、編譯器推薦、pip管理套件、虛擬環境 1-2：變數、運算元、運算子、資料型態及應用場景 1-3：for迴圈、while、if else判斷式、class簡介、def函式、經典套件介紹Pandas & numpy、Enumerate、Break/continue/pass、try/except 1-4：刷Leetcode簡單Two sum - 實戰演練1 1-5：手寫經典指標移動平均 – 實戰演練2 PART 2：資料來源與技術指標 – 熟悉爬蟲，資料來源無虞 2-1：台指資料分K轉換與計算技術指標 2-2：爬蟲介紹與基本SOP、Selenium應用場域 2-3：爬蟲實戰1: 證交所三大法人資訊 2-4：爬蟲實戰2: 期交所報價爬取 (Selenium) 2-5：爬蟲實戰3: 三大法人多空方口數與未平倉口數 2-6：即時資料 - 永豐API基本使用介紹(Shioaji) PART 3：盤中監測市場 – 計算專屬指標，LINE隨時提醒 3-1：Line Notify介紹 3-2：Windows排程呼叫程式自動運行 3-3：實戰1 – 三大法人買賣超統計資訊(股票) 3-4：實戰2 – 各大類股漲跌情況統計(股票) 3-5：實戰3 – 開盤前，昨日收盤指標有觸發訊號的提醒 PART 4：BACKTRADER回測策略+風險分析套件 – 高速回測策略，檢視完整報告 4-1：Backtrader介紹& Pyfolio示範 4-2：實戰回測1: 5ma & 60ma交叉策略 4-3：實戰回測2: 布林通道策略 4-4：實戰回測3: Momentum + 移動停利停損 4-5：實戰回測4: 以實戰1-3擇一為例，完整示範回測流程、演算最佳參數到pyfolio評估 PART 5：AI+期貨 – 玩玩模型應用在市場，體驗最新潮流 5-1：Deep Learning & Machine Learning & Reinforcement Learning簡介與資源推薦 5-2：實戰1: ML預測期貨漲跌 5-3：實戰2: DL預測期貨價格 5-4：實戰3: DL預測期貨漲跌 解鎖章節 200%：backtrader回測成果網頁可視化 500%：強化學習用於期貨交易學習範例 700%：python結合永豐API程式自動交易台指期範例 800%：回測配對交易範例