資料科學

Django為開源的Python基於web開發而設計的應用框架，因為其擁有既定的框架、豐富的函示庫的優點，使用者能夠以更簡單、快速的方式開發網站。

雷達圖為儀錶板上常見的圖表，也是常用於分析財務報表的方式。透過比較公司其他年度、或是同產業公司的表現，可以了解公司相關財務指標的趨勢，與同期同產業公司的相對表現，因此對於基本面分析相當有幫助。

上一篇講解了如何創立新環境並安裝模組 XGBoost，環境的設定是基礎，一開始出問題的話，後面會有許多奇奇怪怪的 Error，如果還沒看過上一篇的話，可以點這這裡，這一篇我們要對資料做一些處理，完成後再帶入模型裡讓機器去學習，學習後可以去預測未來的報酬，也可以看哪一個因子對預測是最有效果的！

近來演算法興起，發展出各式各樣的數學模型用以分析並解決問題，經典的演算法為「迴歸模型」，但隨著科技的進步，發展出能自我改進學習的算法 — 機器學習(Machine Learning)，發展至今成為最火熱的類累神經網路模型 (Deep Learning)。 本文章介紹樹狀模型 XGBoost，文章將會分兩部分，上半段為環境設定與模組安裝，以及資料庫的介紹。下半段為資料的預處理，模型的訓練、預測和視覺化。

前言 延續前幾集對於 python 常用的套件，如 numpy, pandas 和 matplotlib 進行 […]

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前言 有在接觸量化投資的大家想必都對公開數據源相當熟悉(像是Yahoo Finance,Google Fina […]

前言 透過前兩篇文章想必大家應該都已經知道要如何透過TEJ API來抓取資料，然後再儲存到適合的格式，最後再定 […]