【資料科學】LSTM

使用深度學習模型預測股價?

本文重點概要

• 文章難度：★★★☆☆
• 使用交易面資料進行股票預測

【資料科學】ARIMA-GARCH 模型(上)

以Python建置時間序列模型

本文重點概要

• 文章難度：★★★☆☆

【量化分析】- 技術分析簡介與回測

對技術分析指標進行簡介、程式碼撰寫及應用

* 前言

【資料科學】XGBoost 演算法預測報酬(下)

訓練演算法 XGBoost 學習投資因子學習並進行預測

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【資料科學】隨機森林演算法選股策略

以機器學習進行回測與選股

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• 文章難度：★★★☆☆

【量化分析】預測市場?!

透過python使用機器學習來預測市場走勢

前言

【量化分析】MACD指標回測實戰

以免費資料庫進行技術指標回測

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• 文章難度：★★☆☆☆

【資料科學】 Numpy, Pandas

透過numpy及pandas對資料進行初步處裡/分析

* 前言

【資料科學】ARIMA-GARCH 模型(下)

時間序列模型預測評估

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【量化分析】- 現金增資宣告效果，以事件研究法為例

以事件研究法觀察市場對於上市公司現金增資的反應

前言