龐大數位資料的演算分析是AI人工智慧的重要基礎,但面對如火如荼的AI相關應用產業發展,事實上企業真正需要的,是能解決關鍵商業與分析營運問題的人才,因此,比起擁有高深資料科學技能,誰能更正確的運用資料,整合企業核心能力與策略方向,創造新穎有效的解決方案,才會是資料科學人才市場中最有優勢的佼佼者。
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第一課(諗sir及patrick講解心法)
教導如何合法取得港股/美股股價數據
授予各種量化分析股票方案
教授試算表公式如何用作編制股價計算,先編制強弱版塊試算表、由平均線為主的簡單試算表開始
第二課(patrick講解執行)
教授用成交量及標準差去決定股票買入/賣出訊號之股票試算表
一齊堂上手作去製成該股票試算表,課後會有完成試算表提供予學生
第三課(patrick講解執行)
教授計算股票組合風險的試算表、進一步利用試算比去計出夏普比率
編制自家版塊強弱監視表
即時找出相對比大市強及弱之股票,及其試算表製成,課後會有完成試算表提供予學生
第四課(patrick講解執行)
教授利用相對價格比、溢價比去分析股票/ETF/美股
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現時投資世界,可以集合數據來量化分析股票,其中可知道股份的[年平均回報率]及[回報之標準差]來考慮股票是否值得買入。以盈富基金(2800)為例:過去一年,以每週的最後收市價計,盈富基金(2800)之年平均回報為0.61%;回報之標準差為36.25%。
小編透過此工具,幫大家搵出多隻散戶熱門股票:騰訊700、平保2318、中華煤氣003、領展823的以上兩項數據!
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講 者:Patrick Tsoi
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✅什麼是股票量化數據分析
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本篇紀錄如何使用python numpy 的np.std 來計算陣列標準差standard deviation 的方法。 以下例子為簡單的無偏標準差計算, 1/n,[1, 2, ... ... <看更多>