關於 交易 機器人 python ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

在處理財務資料時，最關鍵和最昂貴的部分是什麼？

Pandas 程式碼編輯？建立一些先進的演算法來分析和優化投資組合？建立演算法交易和機器人建議的解決方案？也許吧！但是很多時候是…獲取資料！

金融資料是稀缺的且高等級資料提供商通常收取年費 US$20,000 或更多！

然而，在所有金融專業人士或研究人員需要財務資料的案例中，95% 的案例實際上可以從免費或低價的網路資源獲得。其中一些提供了強大的 APIs 和 Python 包裝套件，這使得用 Python 匯入資料和將資料匯入 Python 變得更加容易和自在。

+ + 本課程向你展示如何從網上獲取大量金融資訊，並提供可下載的 Python 程式碼模板(Jupyter notebook)以方便你使用！+++

https://softnshare.com/importing-free-financial-data-with-python/

利用 Reddit、Twitter 和新聞文章建立6個即時加密貨幣和股票情緒分析交易機器人

從這 5 小時的課程，你會學到

✅ 6種不同的即時情緒分析交易演算法
✅ 對 Reddit、Twitter 和新聞發文進行情緒分析
✅ 透過網路爬取多個網站的有價值資訊
✅ 在即時交易演算法中實施 BERT
✅ 實用演算法交易
✅ Alpaca 和 Binance 交易演算法
✅ 股票和加密貨幣交易機器人
✅ 建立華爾街交易機器人的工具和技能
✅ 使用尖端的 NLP 演算法，如 BERT 進行情緒分類

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常常聽說「雞蛋不能放同一個籃子」，投資者要分散風險，做程式交易亦一樣，不能只倚靠一種策略或產品。今集 Eva 會以股票作為例子，講解如何有系統地分散風險，在設計 Algo 時可以同樣邏輯，減低自動交易的風險。

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