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【永久制單元選購】Python 資料科學 x 量化交易
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Unit 1. 資料科學是什麼？目的為何？
Unit 2. 如何下載歷史 K 棒數據（以幣安為例）
Unit 3. 總經數據 - CPI 獲取、計算與繪製
Unit 4. 均線的計算與用途
Unit 5. 價格變化 Treemap
Unit 6. 均值回歸策略－均線（布林通道）篇
Unit 7. 資料清洗（Data Cleansing）－結構中的結構
Unit 8. 量化交易策略中 「管理」的重要性
Unit 9. Google Trends 與股價相關性
Unit 10. K 棒型態分析
Unit 11. EDA (Exploratory Data Analysis) -
Unit 12. 套利方法 - 三角套利
Unit 13. 資料庫初認識
Unit 14. 用 WebSocket 得到即時價格資料
Unit 15. 必學資料格式之一：JSON（以政府公開資料實戰）
Unit 16. 拿到台股 JSON 資料
Unit 17. 機器/深度學習初認識
Unit 18. 用於量化交易的 AI 是什麼
Unit 19. 時間序列相關性 - DTW
Unit 20. 價格的相關性＆Heatmap
Unit 21. 機器學習超入門方法 - 一元線性回歸與評估指標
Unit 22. 簡單線性回歸運用於價格上
Unit 23. 比較分散程度 & 檢測 outliers 利器 - 盒須圖（Boxplot）
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 25. 用 ECDF 看 EPS & 本益比
Unit 26. 用基本面選股 - 資產組合回測初嘗試（上集）
Unit 27. 標準化？正規化？不都是化怎麼那麼麻煩？Normalization vs. Standardization
Unit 28. 用基本面選股 - 資產組合回測初嘗試（下集）
Unit 29. 邊寫邊理解 Logistic Regression （LR Model Part. 1）
Unit 30. Logistic Regression + 技術指標做預測
Unit 31. 從預測破產的例子學習 Logistic Model & 混淆矩陣（Confusion Matrix）& 4 大評指標的選擇與理解（LR Model Part 3）
Unit 32. 費雪變換（Fisher Transform）J Ehlers 原版指標原理與回測
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
Unit34. ARIMA 模型預測價格與財報數據
Unit 35. 五種相似度演算法大禮包 （歐式、Jaccard、Pearson、Cosine、DTW）
Unit 36. Cosine 相似度運用於股價與產業別
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 38. 量化交易的 Filter - Part 1
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
Unit 40. John F. Ehlers 的 Sinewave Indicator
Unit 41. 簡介自適應（Adaptive） & 自適應濾波 Part 1 - LMS （訊號處理 Part4）
Unit 42. AMA 指標（自適應均線）
Unit 43. Clustering 分群演算法 Part 1- K-means
Unit 44. 用 K-means 找支撐壓力線水平
