量化交易起頭篇 - 財經

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(正文開始)

這是長榮套在202元努力寫程式脫魯的血淚文，話不多說有圖有真相(哭)
https://i.imgur.com/ywsbuDI.jpg

話說買股票這些年來，很神奇的每次追高就大跌殺低就大漲，據說這就是魯蛇平均值，決心

上過金融研訓院的量化交易課，老師說好策略不用程式也能賺錢，爛策略走程式賠更快，嚇

先說結論，經過數個不出門的周末，產出個簡單的網站，先別笑很簡陋，這可是C語言工程?

網址在此 http://stock.tw-maker.net/
https://i.imgur.com/MoJ54mh.jpg

選擇Python語言實作，感謝(量化交易30天)和 (Python 入門到分析股市 30天)，這兩個系列文超適合入門。

花很多時間測試免費資料源，發現twstock擷取臺灣證交所雖然免費，但很容易查詢太密集被黑名單一整天，而且也不清楚具體限制，最後台股使用FinMind，為了取得即時股價月繳149元。美股使用yfinance取得Yahoo Finance資料。

試過的資料來源為下：
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Tiingo API
免費美股資料，而且有調整後歷史股價, 考慮除權息及拆股 ， 方便做回測。使用限制為每月可用500檔標的資料、每小時500 次 requests、每日2000次requests、每月5GB用量，

Yahoo Finance (yfinance)
免費台股美股資料，而且有調整後歷史股價，使用限制為每小時2000次requests

FinMind
部分免費，非常棒的台股資料。有股價，基本面，籌碼，新聞。可惜股價沒經過調整，有除權息表但好像沒有拆股表。繳交月費140元才有即時股價。

公開資訊觀測站 (twstock)
免費台股資料，但盤中一半以上股價讀到’-‘而不是數字。不能連續讀取不然會封鎖IP。沒有調整後歷史股價。

永豐Python API
免費但需永豐證券帳號。本來開戶前充滿期待，但試過後覺得反應很慢，常連線失敗，相當不穩定。

TEJAPI
月費488~8800元，有各種財金資料庫
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除了基本資料外只有兩個指標，第一個是我唯一會的布林通道，用來評估20交易日內，95%信任區間的上下限，代表股價有95%機率落在此區間，超出即是買賣點。

Pythona的matplotlib繪圖功能很強大，但要畫張漂亮的圖也不簡單，花了不少時間調圖
https://i.imgur.com/8GzpKrr.jpg

第二個是Google Trend搜尋量指標，據說熱門股票搜尋量大跌之後股價也會大跌，準確度還在驗證中。灰線是每日資料，橘線是七日平均，因為周末搜尋量大減，週平均才有代表性，八天九天都不行。

問題是Google Trend只能取得三日前資料，資料延遲有點嚴重。若使用日指標雖然取得最新資料，但0-100的權重每次query都不同，新舊資料不能比較，沒法計算漲跌。
https://i.imgur.com/B3fFPHR.jpg

第三個是最近很紅的處置股通知，再接上LINE機器人就不需要處置王了！來源為證交所的上市處置股及上櫃處置股，現在政府資料都給csv下載，一行直接丟入dataframe處理超方便，為政府開放資料拍拍手。
https://i.imgur.com/p6MpZgM.jpg

有了資料源後開始學習用Python寫網站，似乎Flask是首選入門framework，和大學時代寫的php邏輯不同，網址處理都是虛擬的覺得很特別，不像php網址都是真實目錄結構。

至於網頁前端…. 完全沒有前端，就是用dataframe輸出表格加上漲跌顏色，身為C語言工程師已經有成就感 ^_^

開了一台AWS EC2，設定crontab定時執行parser，將結果寫入csv，再由flask讀取csv用dataframe顯示在網頁，第一個網站服務就此上線，幹話講了這麼多年終於開始進入量化分析的世界。不過免費的t2.micro等級好慢啊，真不適合上線服務，還是說flask太沒效率也有可能。

下一步準備實作九轉指標，做回測，想策略，將策略實作到網站並加入LINE通知，使用AI模型LSTM分析，邁向脫魯王的道路！

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後記：

做這系統前其實試用過multichard，但範例都是期貨比較沒台股，而且沒跑成功覺得很生澀就沒繼續，可能再找永豐版本multichard和XQ再試看看。

自己寫一方面覺得比較上手，畢竟本身是軟體工程師，藉著股票分析學python和AI模型
很有趣，另方面如果走出和現有軟體不同的路，取得不同資料和模型，也許有新的賺錢機
會？對未來工作可能也有幫助。

或是仿效這位前輩，在2008年開始寫期貨分析，後來好像開始賣服務賺錢了，據說工程師
賣程式比股票好賺！
https://www.ptt.cc/bbs/Option/M.1522658603.A.057.html

計畫改成比較有擴充性來開源，歡迎各位自行加入自己的策略:-)
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