[ 1. 檔案說明 ] 課程所附的檔案, 需要解壓縮到您安裝的 Jupyter Notebook 預設目錄下，如果您是使用 Anaconda 的預設安裝, 目錄應該是 C:\Users\[用戶名稱]\ 。 您可以開啟 Jupyter Notebook 程式後, 由目錄下的檔案與資料夾確認預設目錄位置，只要將解壓縮的檔案放在起始目錄下, 方便開啟即可。 第三章程式解壓縮後，共有五個檔案 在 Jupyter Notebook 執行環境下，這個目錄看起來會類似下圖 五個檔案的用途分別為： Tai_weighted20.csv : 台股20檔權值股的歷史開高低收量 Data_Generator.ipynb : 將權值股資訊, 轉換成模型計算所需的特徵檔 其餘三檔 : 分別對應第三章第2.3.4三小節的算法程式 [ 2. 執行步驟 ] Step 1. 開啟並執行 Data_Generator.ipynb  (上方功能表 : Kernel > Restart & Run All) Step 2.等待特徵檔 data_train.csv 與 data_test.csv 生成完畢  (如下圖紅圈處, 當符號從 In[*]: 變成 In[2]: 就是執行完畢了) Step 3. 開啟其餘程式檔之一 (3_2_Arima.ipynb / 3_3_GRU.ipynb / 3_4_Xgboost.ipynb)，並執行腳本，即可看到執行過程。 Step 4. 等待執行完畢，觀察最終預測分數 註 : 因為機器學習模型有隨機性，因此 GRU 與 Xgboost 執行分數可能與課程稍有不同，為正常現象