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作者canxx (希望工程師)

看板Stock

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，歡迎來信，
若有line或是Telegram群，或是論壇還請分享給我

部落格版本 https://wp.me/p6LfX3-ab

(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)

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，決心寫程式脫魯

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

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語言工程師初次寫Python

網址在此 https://stock.tw-maker.net/

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：

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
-

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

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

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

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，歡迎同好來信交流，一起
邁向脫魯王的道路！
-----
Sent from JPTT on my iPhone

--

※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 223.137.159.182 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1627113597.A.03E.html

推 hakkacandy : 兄弟我們是來交易賺錢不是來寫程式的 07/24 16:03

推 HpHolidays : 滿厲害的給推 07/24 16:03

→ hakkacandy : 可以站在這個角度有些輪子不用自己做 07/24 16:04

推 stlinman : 推，分享。 07/24 16:05

推 MuziKAY : 感覺厲害 07/24 16:07

→ pttccbbs : 沒錯啊，要鑽研自己致富的方法，而不是寫程式啊 07/24 16:10

→ pttccbbs : 我在小虧一些小單後，有自己學到一些經驗，這才是 07/24 16:11

→ pttccbbs : 自己成長的動力啊，後來就賺大筆的，經驗可以傳承 07/24 16:11

→ pttccbbs : 的 07/24 16:11

推 ru8bj6 : 太複雜，純推不下 07/24 16:11

→ kyova : 雖然我也覺得要盡快進入重點。但可能原PO有自己的 07/24 16:11

→ kyova : 考量。畢竟有些別人弄的東西有時候無法掌握、修改 07/24 16:12

推 dogass83 : 想學，但文組的我覺得好複雜 07/24 16:13

推 sunbox : 少看財報多看線 07/24 16:14

→ kyova : 回測和模型會有很多奇奇怪怪的問題... 07/24 16:14

推 jimjim951357: 推 07/24 16:14

→ kyova : 不是一般的機器學習這麼簡單。最好有相當交易經驗， 07/24 16:14

→ kyova : 或厲害的交易者輔助、交流比較好... 07/24 16:15

推 erichha : 之前也想寫，不過後來發現看圖比較快07/24 16:15

推 user048288ef: 股市是人性的市場，人是善變的07/24 16:15

推 chuikov : 辛苦了，感謝分享07/24 16:16

推 peanutburger: 推推 07/24 16:16

→ qq251988 : 那個老師說的真的是精髓07/24 16:16

真的有幸上這位老師的課，一語打醒工程師

[1;31m→ kyova : 就算不弄自動化交易，其實量化篩選也很有幫助。 07/24 16:16

→ kyova : 航海王應該就是自營部出身，也會用量化篩選07/24 16:17

推 jack91303 : flask會沒效率嗎？07/24 16:17

→ kyova : 我覺得財報也很重要，但要有相當經驗去作分類和微調07/24 16:18

我的困難就是沒有財金知識，買書學看財報都覺得很無感，不太知道怎麼培養財金敏銳度，為量化公司part time打工有用嗎？

推 xylitol : +U 這是一條孤獨的路呢07/24 16:19

→ kyova : 有些可以提取額外資訊，可搭配技術籌碼。不過也是07/24 16:19

推 chinaeatshit: 我都當跟單仔免費還能賺大錢07/24 16:19

→ kyova : 需要相關專業的人來指導、輔助比較好，都自己來會07/24 16:19

→ kyova : 作到死...07/24 16:19

→ justin5 : 你長榮再放段時間會賺的...不要看太短07/24 16:19

好…

[1m推 dalbuhr : 請問原po是業界人士嗎？如果可以想了解相關工作機會 07/24 16:20
我是軟體工程師但不同領域，Python, AI model, flask都是新學的

推 ga023630 : 感謝分享 07/24 16:20

推 neobasara : 推一樓，寫程式和不寫程式兩種方法要同時開發，總之07/24 16:23

→ neobasara : 就基本面也要了解07/24 16:23

→ ts01049212 : 用人家做好的比自己刻快吧 07/24 16:31

推 st9061204 : 日盛的程式好像對程式交易者比較友善 07/24 16:31

推 joygo : 你在跟我做一樣的事情，不同的是我都在偷懶哈哈07/24 16:32

推 Yahweh : 用flask app架server 可考慮 mod_wsgi/apache 07/24 16:32

謝謝推薦！

→ joygo : 結果發現跟單比較快，就懶得寫，現在改成寫紀錄自己 07/24 16:33

→ joygo : 持股 07/24 16:33

推 herculus6502: 你的策略亮出來了照著操會有點危險，建議加點白噪音07/24 16:34

推 boombastick : 加油到時候績效搭配程式販賣可以在撈一次 07/24 16:34

→ guanting886 : 放伺服器我只推薦放GCP 券商講ㄉ 07/24 16:35

有聽說GCP比較划算，之後試試

→ guanting886 : 不過我覺得學一學看有沒有機會幫大戶打工 07/24 16:36

有大戶願意合作的話我很樂意，歡迎來信！

推 kevinken : 厲害07/24 16:37

推 disfish : 蠻厲害的。之前學了一陣子也想做。但最後還是半途 07/24 16:37

→ disfish : 放棄了加油 07/24 16:37

推 guanting886 : 另外你可以去玩玩看XQ 不知道會不會給你有其他靈感 07/24 16:39

謝謝建議，我會去試用看看

[1m推 boa255451 : 推推 07/24 16:43

推 qa1122z : 推1樓07/24 16:45

推 lalelee : 情緒如何量化！07/24 16:49

情緒確實可以量化，這也是我用Python原因之一

推 elfish123 : 你那個老師說的是真的策略才是key07/24 16:49

推 q123jack : 謝謝分享07/24 16:57

推 lover790222 : flask...有點不快耶 07/24 16:58

推 clubee : python的backtrader不錯玩該有的都有了可以驗證一07/24 16:58

→ clubee : 些自己的想法07/24 16:58

噓 mepowerlmay : 是喔賺錢要分我嗎07/24 16:59

推 kkuume : 推你的研究精神但自用的話輪子真的不用自己造07/24 16:59

推 wade00123 : 自己造很有趣R 學習到的技能還可以拿到工作上使用07/24 17:03

推 moonls : 有分享給推!07/24 17:21

推 jimmyid4 : 加油07/24 17:23

推 ppnow : 程式工具花錢就有人能做出來，但交易的邏輯，交易07/24 17:23

→ ppnow : 系統才是根本，應該窮盡一生找尋聖杯，再來談工具 07/24 17:23

推 typeking : 寫完大概該漲的都漲完了，加油07/24 17:26

推 jimmyid4 : 用ai比較有機會 07/24 17:28

推 jagger : 加油07/24 17:29

推 angell543 : 加油了 07/24 17:29

推 Chilloutt : Tiingo 蠻好用的，做波段還不賴07/24 17:32

推 charliedung : 覺得不錯這個花一陣子的努力能輕鬆一輩子說真的也07/24 17:32

→ charliedung : 值得投資祝能找到聖杯07/24 17:32

謝謝大家回饋，做這系統前其實有試用過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。

會自己寫一方面覺得比較上手，畢竟自己是軟體工程師，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

這套系統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:-)

※ 編輯: canxx (223.137.159.182 臺灣), 07/24/2021 17:47:09

→ Benetnasch : 誰說情緒不能量化= = 07/24 17:41

→ Benetnasch : 只要有交易就是量化，只是怎麼收集資料跟分析 07/24 17:41

→ Benetnasch : 而以07/24 17:41

推 lohas1019 : python 可以用django +sqlite取代flask 給您參考07/24 17:43

謝謝！

→ KOF98992000 : 有放在github上面的話我也可以一起弄現在空手有07/24 17:51

→ KOF98992000 : 點無聊07/24 17:51

好的準備好就開源

推 Stunish : 加油框架建構好後後續就以策略變化為主07/24 17:52

推 kevin000095 : 有認真寫程式和分享給推07/24 17:58

推 akane1234 : 雖然還看不懂但是有興趣，謝謝分享07/24 18:01

推 encoreg57985: 推認真07/24 18:05

推 abc65379 : 之前有寫過幾個爬蟲選股，也摸過幾個演算法，但回測07/24 18:08

→ abc65379 : 選股勝率的時候，其實會有幾個要克服的難點，變數篩 07/24 18:08

→ abc65379 : 選時其實如果遇到類股輪動的狀況，選股策略比較難完07/24 18:08

→ abc65379 : 整抓出波段，技術面參數比重太多也容易overfititng 07/24 18:08

→ abc65379 : ，假設用單一紀律策略選股進出場可能還好，但想用演 07/24 18:08

→ abc65379 : 算法抓關鍵K進場的勝率一般不太理想，所以實現自動07/24 18:08

→ abc65379 : 化交易可能比較難，不過你很棒了也謝謝分享這麼多給07/24 18:08

→ abc65379 : 大家07/24 18:08

推 aljohn0422 : t2micro系列的要集氣，cpu消耗超過一定量會扣點數， 07/24 18:09

→ aljohn0422 : 扣完就只剩下基礎運算能力07/24 18:09

推 aoc7175 : 猛喔07/24 18:23

推 lsmd : 很有趣吔，謝謝分享07/24 18:37

推 lin821 : 感謝分享07/24 18:58

推 lovelock110 : 推 07/24 19:22

推 slayptter : python api 我用很久了，沒問題啊 07/24 19:24

→ slayptter : 唯一的問題是上面的數據常常是錯的 07/24 19:24

→ slayptter : 我還上github跟他們工程師反應 07/24 19:25

→ slayptter : 結果他們自己都沒發現.... 07/24 19:26

→ slayptter : 盡量不要用券商版MC 07/24 19:27

→ slayptter : 最佳化會有問題 07/24 19:27

→ slayptter : 加油吧 07/24 19:29

→ slayptter : 每次看到這種文就會回憶起青春 07/24 19:29

→ slayptter : 相信未來你也會XDD 07/24 19:29

推 GoGoJoe : 多樣技能有何不好搞不好還能收會員 07/24 19:30

推 slayptter : 股版很多也都靠這賺錢 07/24 19:32

→ slayptter : 期貨版更多，要找夥伴那邊容易很多 07/24 19:32

推 ljsnonocat2 : Trading版也可以去逛逛 07/24 19:35

推 Vere : 先跪再看 07/24 19:40

推 noreasonkon : 其實與其自己刻flask 不如直接用powerBI這種套裝軟 07/24 19:42

→ noreasonkon : 體做視覺化會省很多時間 07/24 19:42

謝謝建議，研究看看PowerBI

→ noreasonkon : 把技能點在爬蟲資料庫還有回測的模組會進步的比 07/24 19:43

→ noreasonkon : 較快一點 07/24 19:43

→ coyoteY : 有trading版 07/24 19:44

→ Trybeer : 我都用feeling回測 07/24 19:46

推 noreasonkon : 另外老師說的一部分是正確的市場上有些隱藏的邏 07/24 19:50

→ noreasonkon : 輯不需要最佳化純粹的大數統計就能有期望值07/24 19:50

→ noreasonkon : 有些寫程式的寫到走火入魔整天在調參數一點用都沒07/24 19:51

→ noreasonkon : 有倒不如一個懂市場的人程式和回測只是增加信心07/24 19:51

所以說程式人多靠程式賺錢是這樣來，策略才是王道

→ noreasonkon : 或驗證想法的工具而已07/24 19:51

→ p31415926 : 概念對，參數不要太誇張應該都要賺錢07/24 19:58

→ p31415926 : 追求參數最佳化只會是那段時間的最佳 07/24 19:59

→ f496328mm : python 不少回測套件，金融視覺化套件07/24 20:08

→ f496328mm : 可以做策略，盤中觸價用 chatbot 發訊息07/24 20:08

這個很棒，可以分享套件名稱嗎

→ f496328mm : 用視覺化工具做個人看盤軟體07/24 20:08

→ f496328mm : 我是 FinMind 作者，最近在開發 dashboard07/24 20:20

→ f496328mm : https://tinyurl.com/y5e8n8mb07/24 20:22

竟然引出FinMind作者親自回覆，好榮幸啊

推 HaHaPoint : 高手 07/24 20:39

→ RedestXrain : 我記得之前有人寫過一篇很專業的07/24 20:45

→ RedestXrain : 可以回去爬文看看07/24 20:45

→ RedestXrain : 我有用過lstm做過相關的模型，可是結果很糟。國外有07/24 20:50

→ RedestXrain : 人有寫過相關的paper，就查machine learning stock07/24 20:50

→ RedestXrain : price就有很多相關的資料07/24 20:50

謝謝給關鍵字，不過爬文沒看到，可以提示一下標題嗎？

→ f496328mm : 看過蠻多文章講，其實 LSTM 做股票預測，會延遲 07/24 21:05

→ f496328mm : 現在大多都是往 ML 結合策略走07/24 21:05

→ f496328mm : 或是做一些當沖模型07/24 21:

大大可以分享相關資料或連結嗎？

推 bbsbug : 推推07/24 21:07

推 k825324 : 推！ 07/24 21:29

※ 編輯: canxx (114.37.220.232 臺灣), 07/24/2021 21:35:53
※ 編輯: canxx (114.37.220.232 臺灣), 07/24/2021 21:36:56

推 f496328mm : 之前待過券商，不能講太多 07/24 22:34

→ f496328mm : 只能說，很多做策略的都低調賺 07/24 22:35

→ f496328mm : 可以先以資料分析、策略為主 07/24 22:35

推 uouoiyiy : 推 07/24 22:35

→ f496328mm : 最後再試著搭配一些 ML 07/24 22:35

→ f496328mm : 舉個簡單例子，前陣子開放盤中零股 07/24 22:36

→ f496328mm : 零股、整股有價差，很多人就在做套利 07/24 22:37

→ f496328mm : 套利賺不多，但用程式做，可以做大量套利 07/24 22:39

→ f496328mm : 就很可觀 07/24 22:39

推 wargods8402 : 推…覺得股票資訊太少… 07/24 22:41

推 ccloudd : 量化交易凌波微步大大 07/24 22:46

推 shinmin1226 : 很厲害我朋友RD也在寫股票相關程式可以一起討論 07/24 23:24

→ WWIII : 哈哈推分享老師應該虧不少 07/25 00:09

推 ttmaniac : 猛猛的 07/25 01:33

推 lookluke : 感謝大大剛被證交所鎖到崩潰就看到你的文章 07/25 01:43

推 RedestXrain : https://www.ptt.cc/bbs/Trading/M.1550903204.A.2B 07/25 01:54

→ RedestXrain : 2.html 07/25 01:54

→ RedestXrain : 這篇受益良多 07/25 01:54

推 wayne8848 : 推～我自己也有做類似的dashboard 07/25 02:01

→ wayne8848 :

07/25 02:02

→ wayne8848 : 搭配新聞做NLP分析，但我沒做出什麼結果 07/25 02:02

→ sunshineduck: 如果單純是個人喜好喜歡用自己建的東西，那麼我倒是 07/25 03:44

→ sunshineduck: 覺得可以當作修身養性做這些事 07/25 03:44

→ sunshineduck: 可是如果最終目的是交易，那麼以你工程師的能力寫 07/25 03:45

→ sunshineduck: 個dll給其他交易軟體用Matlab, Python, R會更有效率 07/25 03:45

→ sunshineduck: 太多回測的細節是你可能自己寫程式會忽略的，這些 07/25 03:47

→ sunshineduck: 都是未來你賠錢的風險。沒必要 07/25 03:47

→ sunshineduck: 等你真的清理完資料，建好系統，驗證好策略行情都過 07/25 03:51

→ sunshineduck: 了。傻多B&H都賺到錢了，結果你才剛要開始 07/25 03:51

推 saedn : 好厲害想學 07/25 04:20

推 likeyousmile: 群益python api不錯，文件寫蠻清楚又有範例檔。 07/25 04:31

※ 編輯: canxx (114.37.220.232 臺灣), 07/25/2021 04:58:51
※ 編輯: canxx (114.37.220.232 臺灣), 07/25/2021 04:59:26

推 zero7022 : 讚 07/25 09:14

※ 編輯: canxx (114.37.220.232 臺灣), 07/25/2021 11:03:16

推 kagamine892 : 我以前搞半天發現比起b&h根本沒差多少就放棄了加油 07/25 13:11

→ kagamine892 : 吧 07/25 13:11

→ kagamine892 : 啊不過你統計學重修信賴區間那邊全錯 07/25 13:11

XD 沒辦法畢業都不知道多久了

推 genezhang : 感謝分享我覺得tradeview不錯用 07/25 15:24

→ genezhang : 不過它回測的程式好像是Java script 07/25 15:24

→ genezhang : 不是python 07/25 15:24

推 jrbobo : 網站不錯啊幫你加油 07/25 17:34

推 aaa1234136 : 有分享有推 07/29 07:11

※ 編輯: canxx (114.37.174.172 臺灣), 08/14/2021 16:01:48
※ 編輯: canxx (123.51.207.117 臺灣), 09/05/2021 13:26:26
※ 編輯: canxx (123.51.207.117 臺灣), 09/05/2021 13:29:00

推 jack1218 : LSTM真的能預測股價嗎 04/16 03:52

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