Keterangan
ISBN: 9786263330863
出版日期: 2022-04-29
作者： 吳東霖
裝訂： 平裝.單色印刷.288頁.23.
本書內容改編自第12屆iT邦幫忙鐵人賽
Microsoft Azure 組佳作網站系列文章
Python X 金融分析 X Azure
本書從 Python 入門出發，學習撰寫 Python 程式，說明如何運用 Python 知名工具－pandas、TA-Lib和Matplotlib 進行交易數據的整理，實作各式金融分析。並可學習如何從政府的開放資料平臺取得各種股票、期貨數據，運用其提供的資源，讓我們可以更容易取得金融市場資訊，打造出屬於自己的交易策略和交易工具。
學會如何建立工具後，將可更進一步的學習 Azure，藉由微軟的 Azure 雲端平臺，讓自己的工具得以在雲端上運行，增加穩定性也減少管理成本。
從本書學習到這些金融知識後，不僅可以運用在個人投資上，也可以跨入資料分析、資料科學等等領域，甚至可跨入時下最夯的 FinTech 中。
目標讀者
1.身為程式小白，想要用程式取得金融資料並達到自動化的讀者。
2.身為程式入門者，但不瞭解 Python 與金融知識的讀者。
3.學過 Python 但是沒有做過數據分析，或是想要瞭解金融分析的人。
4.想要使用 Azure 幫助減少管理伺服器的負擔，卻不知道如何開始的人。
本書特色
Python 程式簡單上手
從入門到實作，快速瞭解 Python 並且學會使用開源工具－Visual Studio Code 進行程式開發。
自己的交易，自己分析
結合股票、期貨、選擇權等金融商品，加上 pandas、Matplotlib 模組，製作自己的分析工具以及交易訊號。
資料與程式雲端化
使用微軟的 Azure 讓自己的程式與資料雲端化，打造全自動收集資料的程式工具。
專業推薦
「金融科技的浪潮來襲」相信大家對這句話並不陌生。金融領域廣大遼闊， 常使人不知道要如何進入。本書可以作為金融科技的其中一個入口， 從科技的角度窺探金融與科技結合的可能性， 提供給沒有太多程式經驗的人一個跨入金融領域的入門工具。——沈育德 /美好證券 科技長
作者簡介
吳東霖
作者簡介
吳東霖
現任於美好證券軟體工程師，接觸過前後端開發程式開發，目前在 Python 世界中定居。
喜歡探索未知的領域，樂於分享自己所見所聞。當踏入金融領域後無法自拔，發現金融可以使世界更好，而資料與程式的結合正是一條康莊大道，現在正用這樣的技能讓大家享受金融的美好。
Penghantaran Maklumat
| Zon | Jumlah Pesanan (RM) | Kos Penghantaran (RM) |
|---|---|---|
| West Malaysia | Kadar Rata | 6.00 |
| Zon | Item/Berat | Kos Penghantaran (RM) |
|---|---|---|
| East Malaysia | Pertama 1.00 kg | 13.00 |
| Tambahan 1.00 kg | 5.00 | |
| Singapore | Pertama 1.00 kg | 25.00 |
| Tambahan 1.00 kg | 5.00 | |
| Australia, New Zealand | Pertama 1.00 kg | 159.77 |
| Tambahan 0.50 kg | 52.65 | |
| Austria, Denmark, Finland, Ireland, Switzerland, Russia | Pertama 1.00 kg | 157.78 |
| Tambahan 0.50 kg | 34.31 | |
| Brunei, Cambodia, Laos, Mongolia | Pertama 1.00 kg | 175.10 |
| Tambahan 0.50 kg | 87.14 | |
| Belgium,France, Germany, Netherlands, Spain, U.K | Pertama 1.00 kg | 150.94 |
| Tambahan 0.50 kg | 30.46 | |
| China | Pertama 1.00 kg | 96.44 |
| Tambahan 0.50 kg | 25.35 | |
| Bangladesh, Brazil, Iraq, Pakistan, Qatar, S.Arabia, UAE, Sri Lanka | Pertama 1.00 kg | 118.52 |
| Tambahan 0.50 kg | 24.96 | |
| South Africa | Pertama 1.00 kg | 118.52 |
| Tambahan 0.50 kg | 24.96 | |
| Philippines | Pertama 1.00 kg | 91.42 |
| Tambahan 0.50 kg | 15.29 | |
| Canada, United States, Mexico | Pertama 1.00 kg | 162.58 |
| Tambahan 0.50 kg | 35.90 | |
| Hong Kong | Pertama 1.00 kg | 80.63 |
| Tambahan 0.50 kg | 29.06 | |
| India | Pertama 1.00 kg | 113.30 |
| Tambahan 0.50 kg | 22.28 | |
| Indonesia | Pertama 1.00 kg | 107.35 |
| Tambahan 0.50 kg | 24.87 | |
| Japan | Pertama 1.00 kg | 112.97 |
| Tambahan 0.50 kg | 35.03 | |
| Macau | Pertama 1.00 kg | 92.93 |
| Tambahan 0.50 kg | 13.82 | |
| Singapore | Pertama 1.00 kg | 74.75 |
| Tambahan 0.50 kg | 21.49 | |
| Taiwan | Pertama 1.00 kg | 94.42 |
| Tambahan 0.50 kg | 34.76 | |
| Thailand | Pertama 1.00 kg | 94.10 |
| Tambahan 0.50 kg | 28.25 | |
| Vietnam | Pertama 1.00 kg | 98.94 |
| Tambahan 0.50 kg | 14.34 |