前言： 陳昇瑋博士是台灣人工智慧學界名人，除了是中研院院士與台灣人工智慧學校的CEO，也致力於人工智慧的產官學合作、落地化應用，不是純學術的學者，而是入世科學家。不幸的是，陳博士於今年因意外離世，無法繼續完成他的夢想。這本2019年出版的著作說明他對台灣AI產業發展的理想，也以淺顯易懂的文字介紹人工智慧為何？就算完全不懂程式，也能輕鬆理解概論，如果你是開發者，也能從此書了解產業脈絡與實務應用。 總結來說是一本人人必讀的AI通識書，以下節錄一些重點和想法。
Python 視覺化套件使用經驗 Python套件多，品質不一。用module之前，我習慣先看github星星確認認可度，有1000個以上多是品質保證，再看release history，看是否有被持續維護，那種2年以上沒新版本的，採坑機率高。Bokeh看來沒問題。
我們上次已經寫好了「核心」程式，但什麼時候，才能執行這些程式呢？總共有兩種方式啟動程式：一種是連上網監控，另一種是時間間格、自動下單（每4小時）！
上一個單元中，大家都已經操作好了 AWS Lambda，建立一個簡單的 Hello World。接下來，我們就可以開始建構比特幣的交易系統了！首先，可以先在 local 端架設環境，方便我們確認程式可以跑，之後再把它複製到雲端即可。
延續之前的介紹，這個單元中， 我們將架設一個簡單的AWS交易系統 AWS Lambda function，是 AWS ( Amazon cloud service ) 底下的一個服務，AWS Lambda function，是一段可以自定義的程式碼，會在 AWS 主機上執行，可以經由任意的方式啟動。
這陣子加密貨幣大漲，大家都躍躍欲試想入金加密貨幣了吧？但我沒有很開心，因為價格就是漲漲跌跌，漲上去的 - 會下來，跌下去的 - 會上去，不開心就不會難過，平心靜氣的投資才是最好的方式！
自從本blog開始介紹如何 "用Python投資加密貨幣" 以來，BTC已經上漲了約25％！我是有稍微選一下發文時機的，很想說自己未卜先知，但世界上沒有這種事情，只能說是個美麗的巧合吧！
這篇文章中，我們將承接著之前的單元，來教大家怎麼做策略參數最佳化，我們將上次的回測程式改成以下的樣子，請大家來比較一下有什麼不同！
我們當然可以用 Python 來幫我們做分析 但是人都是懶惰的，假如有好用的看盤工具，即使不是 Python 也沒關係！這篇文章接續前一篇，將來一探究竟，究竟這個最強指標怎麼看！
這是臨時加開的一篇文章，主要是因為就在今天，有個非常準的比特幣上漲指標“Hash Ribbons 指標”，發生了罕見的重磅訊號！近三年，只要這個最強指標產生買入訊號，平均來說，比特幣上漲幅度為 5000％，這個指標的原理是什麼呢？
接下來我們廢話不多說，結合前一篇的買賣訊號，來建構一個加密貨幣的策略吧！這篇文章，將接續著之前的單元，假如還沒看過前面的部分，可以參考以下的連結喔！
