※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2021-07-24 16:39:12
看板 Stock
作者 標題 [心得] 量化交易起頭篇
時間 Sat Jul 24 15:59:45 2021
希望藉這篇起頭文和量化交易同好交流，若有Telegram群或是論壇還請分享給我謝謝！
部落格版本 https://wp.me/p6LfX3-ab
![[圖]](https://twmaker.files.wordpress.com/2021/07/image-1.png)
(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
![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/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，決心趁三級警戒期間鑽研量化交易，以期閉關十年靠一招半式打遍江湖！
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，嚇死寶寶了這個人不可能是我。
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語言工程師第一次寫前端+後端阿，光是學flask和template的關係就搞半天
網址在此 http://stock.tw-maker.net/
https://i.imgur.com/MoJ54mh.jpg
![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/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
![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/8GzpKrrh.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![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/B3fFPHRh.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![[圖]](https://i4.disp.cc/imgur/p6MpZgMh.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。
台灣量化交易的資料不多，回應同好來信交流，一起邁向脫魯王的道路！
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1627113597.A.03E.html
推 : 兄弟 我們是來交易賺錢 不是來寫程式的1F 07/24 16:03
推 : 滿厲害的 給推2F 07/24 16:03
→ : 可以站在這個角度 有些輪子不用自己做3F 07/24 16:04
推 : 推，分享。4F 07/24 16:05
推 : 感覺厲害5F 07/24 16:07
→ : 沒錯啊，要鑽研自己致富的方法，而不是寫程式啊6F 07/24 16:10
→ : 我在小虧一些小單後，有自己學到一些經驗，這才是
→ : 自己成長的動力啊，後來就賺大筆的，經驗可以傳承
→ : 的
→ : 我在小虧一些小單後，有自己學到一些經驗，這才是
→ : 自己成長的動力啊，後來就賺大筆的，經驗可以傳承
→ : 的
推 : 太複雜，純推不下10F 07/24 16:11
→ : 雖然我也覺得要盡快進入重點。但可能原PO有自己的11F 07/24 16:11
→ : 考量。畢竟有些別人弄的東西有時候無法掌握、修改
→ : 考量。畢竟有些別人弄的東西有時候無法掌握、修改
推 : 想學，但文組的我覺得好複雜13F 07/24 16:13
推 : 少看財報多看線14F 07/24 16:14
→ : 回測和模型會有很多奇奇怪怪的問題...15F 07/24 16:14
推 : 推16F 07/24 16:14
→ : 不是一般的機器學習這麼簡單。最好有相當交易經驗，17F 07/24 16:14
→ : 或厲害的交易者輔助、交流比較好...
→ : 或厲害的交易者輔助、交流比較好...
推 : 之前也想寫，不過後來發現看圖比較快19F 07/24 16:15
推 : 股市是人性的市場，人是善變的20F 07/24 16:15
推 : 辛苦了，感謝分享21F 07/24 16:16
推 : 推推22F 07/24 16:16
→ : 那個老師說的真的是精髓23F 07/24 16:16
→ : 就算不弄自動化交易，其實量化篩選也很有幫助。24F 07/24 16:16
→ : 航海王應該就是自營部出身，也會用量化篩選
→ : 航海王應該就是自營部出身，也會用量化篩選
推 : flask會沒效率嗎？26F 07/24 16:17
→ : 我覺得財報也很重要，但要有相當經驗去作分類和微調27F 07/24 16:18
推 : +U 這是一條孤獨的路呢28F 07/24 16:19
→ : 有些可以提取額外資訊，可搭配技術籌碼。不過也是29F 07/24 16:19
推 : 我都當跟單仔 免費還能賺大錢30F 07/24 16:19
→ : 需要相關專業的人來指導、輔助比較好，都自己來會31F 07/24 16:19
→ : 作到死...
→ : 作到死...
→ : 你長榮再放段時間會賺的...不要看太短33F 07/24 16:19
推 : 請問原po是業界人士嗎？如果可以想了解相關工作機會34F 07/24 16:20
推 : 感謝分享35F 07/24 16:20
推 : 推一樓，寫程式和不寫程式兩種方法要同時開發，總之36F 07/24 16:23
→ : 就基本面也要了解
→ : 就基本面也要了解
→ : 用人家做好的比自己刻快吧38F 07/24 16:31
推 : 日盛的程式好像對程式交易者比較友善39F 07/24 16:31
推 : 你在跟我做一樣的事情，不同的是我都在偷懶哈哈40F 07/24 16:32
推 : 用flask app架server 可考慮 mod_wsgi/apache41F 07/24 16:32
→ : 結果發現跟單比較快，就懶得寫，現在改成寫紀錄自己42F 07/24 16:33
→ : 持股
→ : 持股
推 : 你的策略亮出來了照著操會有點危險，建議加點白噪音44F 07/24 16:34
推 : 加油 到時候績效搭配程式販賣可以在撈一次45F 07/24 16:34
→ : 放伺服器我只推薦放GCP 券商講ㄉ46F 07/24 16:35
→ : 不過我覺得學一學 看有沒有機會幫大戶打工
→ : 不過我覺得學一學 看有沒有機會幫大戶打工
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