本課程以兩個實戰專案串接完整學習路徑，讓學員從零到一建立「可持續更新、可視化分析、可機器學習預測」的台股量化系統

完成課程後，學員將能完成下列項目。此外，亦可自行擴充各項功能：
1.自建台股資料庫：涵蓋股價、三大法人、主力進出、融資融券、月營收、財報等19 張資料表，約2,300 檔上市櫃股票過去10年的資料。

2.設計並實作量化指標：11 項多方 + 9 項空方指標，含 240 日新高/低、法人連續買賣、月營收成長等。

3.開發 Streamlit 互動式 Web 應用：戰略儀表板、選股篩選器、機器學習預測介面。

4.掌握 Vibe Coding 工作流：用 Cursor AI「先規劃、再審查、後實作」，提升開發效率與程式品質。

5.建立自動化維運能力：Windows 工作排程、Email 通知、資料回補與錯誤排查。

1.有Python基礎的程式初學者至進階者。如不具備基礎但有心學習者亦歡迎。

2.對台股量化分析有興趣的投資人。

3.想建立可展示作品集的轉職或進修學員。

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第一模組：台股資料庫建置與自動更新（股市資料庫專案）

學習重點：從公開來源抓取台股資料，寫入SQLite，並建立自動更新排程。

第二模組：多空指標計算與分析看板

學習重點：以 data.db 為基礎，計算量化指標、開發 Streamlit 看板，並導入機器學習預測未股價。

課程大綱

1

Python基礎、pandas資料處理、Vibe Coding工具-Cursor介紹
股市網頁資料爬取、資料庫建置、Windows工作排程器、Email自動通知

07/25（六）

09:00-16:00，6 hr

詹明興

2

量化指標計算、開發Streamlit戰略看板、機器學習基礎
建置多空指標股票預測及篩選看板系統

07/26（日）

09:00-16:00，6 hr

詹明興

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