【課程空間】Python 資料科學工程實務 & 量化交易

Unit 84. 找到量化交易的工作（僅供參考）

Unit 83. Clustering 分群演算法 Part 2 - Hierarchical Clustering - Divisive

Unit 82. 階層分群找支撐壓力

Unit 81. Clustering 分群演算法 Part 2 - Hierarchical Clustering - Agglomerative

【開源分享】MetaGPT

Unit 80. NFTPort 與 NFT 監控機會（僅提供思路，不構成投資意見）

Unit 79. 集成學習再補帖

Unit 78. Newsdata API

Unit 77. Gradient Boosting Machine

Unit 76. 如何管理 KEY or TOKEN

Unit 75. Random Forest

Unit 74. 用 Decision Tree 挑技術指標

Unit 73. Decision Tree

Unit 72. 寫個道聽塗說的營收+籌碼的策略

Unit 71. 切割數據

Unit 70. 鏈上數據 API

Unit 69. 兩種 Embedding Model

Unit 68. 加密貨幣多空比

Unit 67. Mean Encoding

Unit 66. 三大法人資料爬蟲

Unit 65. Label Encoding vs. One-Hot Encoding

Unit 64. 用 LLMs 進行金融新聞分析以優化量化交易

Unit 63. 資料品質重要性

Unit 62. 券商分點資料獲取

Unit 61. 大模型進階講解 & 開發流程

【文獻分享】Impact of public news sentiment on stock market index return and volatility

Unit 60. 玩玩籌碼分析

Unit 59. Van Westendorp's Price Sensitivity Meter

【文獻分享】Sharing Stock Price Prediction Using News Sentiment Analysis

Unit 58. 金融交易數據分析面向

Unit 57. 向量資料庫 & RAG

Unit 56. Renko Chart 磚形圖

Unit 55. 做一個自己的 Telegram 版 ChatGPT

Unit 54. 利用 GPT API 進行 Sentiment Analysis

Unit 53. 除了 Python 推薦資料工程師學什麼程式語言

【文獻分享】GPT-InvestAR: Enhancing Stock Investment Strategies through Annual Report Analysis with Large Language Models

Unit 52. 平均 K 線（Heikin-Ashi）的使用

Unit 51. 資料工程不可避免之一 - Data Pipeline

Unit 50. 從策略到回測到系統要經歷哪些

Unit 49. Data 處理手段 - 離散化

Unit 48. LLMs 盛行時代可以幫助量化什麼

Unit 47. 資料科學的就業市場與技能

【文獻分享】Object Detection Approach for Stock Chart Patterns Recognition in Financial Markets

Unit 45. 資料工程流程與常見的坑

Unit 44. 用 K-means 找支撐壓力線水平

Unit 43. Clustering 分群演算法 Part 1- K-means

【文獻分享】Evolutionary Optimized Stock Support-Resistance Line Detection for Algorithmic Trading Systems

Unit 42. AMA 指標（自適應均線）

Unit 41. 簡介自適應（Adaptive） & 自適應濾波 Part 1 - LMS （訊號處理 Part4）

Unit 40. John F. Ehlers 的 Sinewave Indicator

Unit 39. 時間序列與訊號處理 Part 3 - 週期性分析 - 傅立葉轉換、小波轉換、 自相關函數、希爾伯特轉換

【文獻應用分享】FinGPT: Open-Source Financial Large Language Models

Unit 38. 量化交易的 Filter - Part 1

Unit 37. 當資料科學遇上訊號處理 - 常用濾波方法與應用範疇

Unit 36. Cosine 相似度運用於股價與產業別

Unit 35. 五種相似度演算法大禮包 （歐式、Jaccard、Pearson、Cosine、DTW）

【文獻分享】FinBERT: Financial Sentiment Analysis with Pre-trained Language Models

Unit34. 時間序列分析 Part2 - ARIMA 模型預測價格與財報數據

Unit 33. 時間序列分析 Part 1 - 時間序列分析元素要點概述、 平穩性／趨勢／季節／噪音 的部分分析方法

Unit 32. 費雪變換（Fisher Transform）J Ehlers 原版指標原理與回測

Unit 31. 從預測破產的例子學習 Logistic Model & 混淆矩陣（Confusion Matrix）& 4 大評估指標的選擇與理解（LR Model Part 3）

【文獻分享】Classify Stock Market Movement Based on Technical Analysis Indicators Using Logistic Regression

Unit 30. Logistic Regression + 技術指標做預測

Unit 29. 邊寫邊理解 Logistic Regression （LR Model Part. 1）

Unit 28. 用基本面選股 - 資產組合回測初嘗試（下集）

Unit 27. 標準化？正規化？不都是化怎麼那麼麻煩？Normalization vs. Standardization

【文獻相關】如何尋找＆管理文獻資料與閱讀 Paper

Unit 26. 用基本面選股 - 資產組合回測初嘗試（上集）

Unit 25. 用 ECDF 看 EPS & 本益比

Unit 24. 波動率系列 Part 1 - 標準差與布林通道 & ATR 與肯特納通道

Unit 23. 比較分散程度 & 檢測 outliers 利器 - 盒須圖（Boxplot）

【文獻分享】Pattern Matching Trading System Based on the Dynamic Time Warping Algorithm

Unit 22. 簡單線性回歸運用於價格上

Unit 21. 機器學習超入門方法 - 一元線性回歸與評估指標

Unit 20. 價格的相關性＆Heatmap

Unit 19. 時間序列相關性 - DTW

Unit 18. 用於量化交易的 AI 是什麼

Unit 17. 機器/深度學習初認識

【文獻分享】Opinion Mining and the Visualization of Stock Selection in Quantitative Trading

Unit 16. 拿到台股 JSON 資料

Unit 15. 必學資料格式之一：JSON（以政府公開資料實戰）

Unit 14. 用 WebSocket 得到即時價格資料

Unit 13. 資料庫初認識

【文獻分享】Three Quant Lessons from COVID-19

Unit 12. 套利方法 - 三角套利

Unit 11. EDA (Exploratory Data Analysis) - 資料分布狀況

Unit 10. K 棒型態分析

Unit 9. Google Trends 與股價相關性

【文獻分享】GPTQuant's Conversational AI: Simplifying Investment Research for All

Unit 8. 量化交易策略中 「管理」的重要性

Unit 7. 資料清洗（Data Cleansing）－結構中的結構

Unit 6. 均值回歸策略－均線（布林通道）篇

Unit 5. 價格變化 Treemap

【文獻分享】The effectiveness of technical trading rules in cryptocurrency markets

Unit 4. 均線的計算與用途

Unit 3. 總經數據 - CPI 獲取、計算與繪製

Unit 2. 如何下載歷史 K 棒數據（以幣安為例）

Unit 1. 資料科學是什麼？目的為何？