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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 (ISBN:9789863127727)
內容簡介 ▌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。 作者介紹 作者簡介 施威銘研究室 持續專注科技教育, 卓越的品質是我們的堅持。致力推廣「Learning by doing 從學理到實作」, 希望培養更多的 AI 人才, 實踐學以致用的理想。 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
English Information
The Ultimate AI Investment Analysis: Build Your Own Stock Market Advisor Robot - Stock Trend Analysis × Annual Report Interpretation × Stock Selection Recommendations × Risk ManagementOverview ▌The first AI investment book ▌ ▌Powered by Large Language Models!▌ ▌Build your own stock and annual report analysis robot▌ ▌Turn AI into your stock market analysis tool▌ In this era of digital innovation, AI and large language models (LLM) have completely changed the investment landscape. Tasks that once required investment teams spending extensive time interpreting financial reports and performing complex analysis can now be done by one person with one computer. For small individual investors, AI automates analysis and uncovers key hidden information in reports, becoming a critical weapon to compete against market leaders! This book will guide you to: ◆ Establish correct investment concepts: Tired of market pundits’ nonsense? Start from foundational investment theories, covering fundamental and technical analysis, and explore AI’s role in stock investing to grasp multi-dimensional insights. ◆ Python cloud development: Intimidated by coding? All code is deployed on cloud platforms for one-click execution to easily enter the world of Python stock analysis. ◆ AI stock trend analysis: Avoid emotional trading decisions – learn how AI uses objective data analysis for better investment choices. ◆ AI annual report deep dive: Annual reports are lengthy (200-300 pages), time-consuming to read. Let AI answer questions and summarize complex reports seamlessly. ◆ AI stock selection: Find high-potential stocks efficiently with AI scanning big data for promising investment opportunities. Features ★ All programs run on the cloud; no coding needed for one-click execution. ☆ Guided investment theories to build solid investment mindset. ★ Detailed OpenAI API integration to make language models your stock analysis tool. ☆ Automated data collection including web scraping, Python packages, and database setup. ★ AI automates DataFrame processing, technical indicator calculations, and backtesting strategies. ☆ In-depth explanations of visualization packages (matplotlib, mplfinance, plotly, backtesting) so beginners can create professional stock candlestick charts. ★ Build your own LINE/Discord robots to access AI stock reports anytime. ☆ Use LangChain vector databases for annual report Q&A and AI analysis robots. ★ Use AI to select stocks by trend, news, and annual report data for best investment targets. Author: Shi Weiming Lab is committed to tech education and promoting "Learning by doing," cultivating more AI talents to apply theory into practice.
$16.50
Original: $54.99
-70%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 (ISBN:9789863127727)—
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內容簡介 ▌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。 作者介紹 作者簡介 施威銘研究室 持續專注科技教育, 卓越的品質是我們的堅持。致力推廣「Learning by doing 從學理到實作」, 希望培養更多的 AI 人才, 實踐學以致用的理想。 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
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The Ultimate AI Investment Analysis: Build Your Own Stock Market Advisor Robot - Stock Trend Analysis × Annual Report Interpretation × Stock Selection Recommendations × Risk ManagementOverview ▌The first AI investment book ▌ ▌Powered by Large Language Models!▌ ▌Build your own stock and annual report analysis robot▌ ▌Turn AI into your stock market analysis tool▌ In this era of digital innovation, AI and large language models (LLM) have completely changed the investment landscape. Tasks that once required investment teams spending extensive time interpreting financial reports and performing complex analysis can now be done by one person with one computer. For small individual investors, AI automates analysis and uncovers key hidden information in reports, becoming a critical weapon to compete against market leaders! This book will guide you to: ◆ Establish correct investment concepts: Tired of market pundits’ nonsense? Start from foundational investment theories, covering fundamental and technical analysis, and explore AI’s role in stock investing to grasp multi-dimensional insights. ◆ Python cloud development: Intimidated by coding? All code is deployed on cloud platforms for one-click execution to easily enter the world of Python stock analysis. ◆ AI stock trend analysis: Avoid emotional trading decisions – learn how AI uses objective data analysis for better investment choices. ◆ AI annual report deep dive: Annual reports are lengthy (200-300 pages), time-consuming to read. Let AI answer questions and summarize complex reports seamlessly. ◆ AI stock selection: Find high-potential stocks efficiently with AI scanning big data for promising investment opportunities. Features ★ All programs run on the cloud; no coding needed for one-click execution. ☆ Guided investment theories to build solid investment mindset. ★ Detailed OpenAI API integration to make language models your stock analysis tool. ☆ Automated data collection including web scraping, Python packages, and database setup. ★ AI automates DataFrame processing, technical indicator calculations, and backtesting strategies. ☆ In-depth explanations of visualization packages (matplotlib, mplfinance, plotly, backtesting) so beginners can create professional stock candlestick charts. ★ Build your own LINE/Discord robots to access AI stock reports anytime. ☆ Use LangChain vector databases for annual report Q&A and AI analysis robots. ★ Use AI to select stocks by trend, news, and annual report data for best investment targets. Author: Shi Weiming Lab is committed to tech education and promoting "Learning by doing," cultivating more AI talents to apply theory into practice.
