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[心得] 量化交易起頭篇

看板Stock (股票)作者 (希望工程師)時間4年前 (2021/07/24 15:59), 4年前編輯推噓78(79推 1噓 97→)
留言177則, 89人參與, 最新討論串1/2 (看更多)
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) 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 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： —— 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 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。 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
07/24 16:03, 4年前 , 1F
兄弟 我們是來交易賺錢 不是來寫程式的
07/24 16:03, 1F
推
07/24 16:03, 4年前 , 2F
滿厲害的 給推
07/24 16:03, 2F
→
07/24 16:04, 4年前 , 3F
可以站在這個角度 有些輪子不用自己做
07/24 16:04, 3F
推
07/24 16:05, 4年前 , 4F
推，分享。
07/24 16:05, 4F
推
07/24 16:07, 4年前 , 5F
感覺厲害
07/24 16:07, 5F
→
07/24 16:10, 4年前 , 6F
沒錯啊，要鑽研自己致富的方法，而不是寫程式啊
07/24 16:10, 6F
→
07/24 16:11, 4年前 , 7F
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, 7F
→
07/24 16:11, 4年前 , 8F
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, 8F
→
07/24 16:11, 4年前 , 9F
的
07/24 16:11, 9F
推
07/24 16:11, 4年前 , 10F
太複雜，純推不下
07/24 16:11, 10F
→
07/24 16:11, 4年前 , 11F
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, 11F
→
07/24 16:12, 4年前 , 12F
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, 12F
推
07/24 16:13, 4年前 , 13F
想學，但文組的我覺得好複雜
07/24 16:13, 13F
推
07/24 16:14, 4年前 , 14F
少看財報多看線
07/24 16:14, 14F
→
07/24 16:14, 4年前 , 15F
回測和模型會有很多奇奇怪怪的問題...
07/24 16:14, 15F
推
07/24 16:14, 4年前 , 16F
推
07/24 16:14, 16F
→
07/24 16:14, 4年前 , 17F
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, 17F
→
07/24 16:15, 4年前 , 18F
或厲害的交易者輔助、交流比較好...
07/24 16:15, 18F
推
07/24 16:15, 4年前 , 19F
之前也想寫，不過後來發現看圖比較快
07/24 16:15, 19F
推
07/24 16:15, 4年前 , 20F
股市是人性的市場，人是善變的
07/24 16:15, 20F
推
07/24 16:16, 4年前 , 21F
辛苦了，感謝分享
07/24 16:16, 21F
推
07/24 16:16, 4年前 , 22F
推推
07/24 16:16, 22F
→
07/24 16:16, 4年前 , 23F
那個老師說的真的是精髓
07/24 16:16, 23F
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
→
07/24 16:17, 4年前 , 24F
航海王應該就是自營部出身，也會用量化篩選
07/24 16:17, 24F
推
07/24 16:17, 4年前 , 25F
flask會沒效率嗎？
07/24 16:17, 25F
→
07/24 16:18, 4年前 , 26F
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, 26F
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
07/24 16:19, 4年前 , 27F
+U 這是一條孤獨的路呢
07/24 16:19, 27F
→
07/24 16:19, 4年前 , 28F
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, 28F
推
07/24 16:19, 4年前 , 29F
我都當跟單仔 免費還能賺大錢
07/24 16:19, 29F
→
07/24 16:19, 4年前 , 30F
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, 30F
→
07/24 16:19, 4年前 , 31F
作到死...
07/24 16:19, 31F
→
07/24 16:19, 4年前 , 32F
你長榮再放段時間會賺的...不要看太短
07/24 16:19, 32F
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
07/24 16:20, 4年前 , 33F
感謝分享
07/24 16:20, 33F
推
07/24 16:23, 4年前 , 34F
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, 34F
→
07/24 16:23, 4年前 , 35F
就基本面也要了解
07/24 16:23, 35F
→
07/24 16:31, 4年前 , 36F
用人家做好的比自己刻快吧
07/24 16:31, 36F
還有 105 則推文
還有 15 段內文
→
07/24 22:36, 4年前 , 142F
舉個簡單例子，前陣子開放盤中零股
07/24 22:36, 142F
→
07/24 22:37, 4年前 , 143F
零股、整股有價差，很多人就在做套利
07/24 22:37, 143F
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07/24 22:39, 4年前 , 144F
套利賺不多，但用程式做，可以做大量套利
07/24 22:39, 144F
→
07/24 22:39, 4年前 , 145F
就很可觀
07/24 22:39, 145F
推
07/24 22:41, 4年前 , 146F
推…覺得股票資訊太少…
07/24 22:41, 146F
推
07/24 22:46, 4年前 , 147F
量化交易 凌波微步大大
07/24 22:46, 147F
推
07/24 23:24, 4年前 , 148F
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, 148F
→
07/25 00:09, 4年前 , 149F
哈哈 推分享 老師應該虧不少
07/25 00:09, 149F
推
07/25 01:33, 4年前 , 150F
猛猛的
07/25 01:33, 150F
推
07/25 01:43, 4年前 , 151F
感謝大大 剛被證交所鎖到崩潰就看到你的文章
07/25 01:43, 151F
推
07/25 01:54, 4年前 , 152F
07/25 01:54, 152F
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07/25 01:54, 4年前 , 153F
2.html
07/25 01:54, 153F
→
07/25 01:54, 4年前 , 154F
這篇受益良多
07/25 01:54, 154F
推
07/25 02:01, 4年前 , 155F
推～我自己也有做類似的dashboard
07/25 02:01, 155F
→
07/25 02:02, 4年前 , 156F
07/25 02:02, 156F
→
07/25 02:02, 4年前 , 157F
搭配新聞做NLP分析，但我沒做出什麼結果
07/25 02:02, 157F
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07/25 03:44, 4年前 , 158F
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, 158F
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07/25 03:44, 4年前 , 159F
覺得可以當作修身養性做這些事
07/25 03:44, 159F
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07/25 03:45, 4年前 , 160F
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, 160F
→
07/25 03:45, 4年前 , 161F
個dll給其他交易軟體用Matlab, Python, R會更有效率
07/25 03:45, 161F
→
07/25 03:47, 4年前 , 162F
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, 162F
→
07/25 03:47, 4年前 , 163F
都是未來你賠錢的風險。沒必要
07/25 03:47, 163F
→
07/25 03:51, 4年前 , 164F
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, 164F
→
07/25 03:51, 4年前 , 165F
了。傻多B&H都賺到錢了，結果你才剛要開始
07/25 03:51, 165F
推
07/25 04:20, 4年前 , 166F
好厲害 想學
07/25 04:20, 166F
推
07/25 04:31, 4年前 , 167F
群益python api不錯，文件寫蠻清楚又有範例檔。
07/25 04:31, 167F
※ 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
07/25 09:14, 4年前 , 168F
讚
07/25 09:14, 168F
※ 編輯: canxx (114.37.220.232 臺灣), 07/25/2021 11:03:16
推
07/25 13:11, 4年前 , 169F
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, 169F
→
07/25 13:11, 4年前 , 170F
吧
07/25 13:11, 170F
→
07/25 13:11, 4年前 , 171F
啊不過你統計學重修 信賴區間那邊全錯
07/25 13:11, 171F
XD 沒辦法畢業都不知道多久了
推
07/25 15:24, 4年前 , 172F
感謝分享 我覺得tradeview不錯用
07/25 15:24, 172F
→
07/25 15:24, 4年前 , 173F
不過它回測的程式好像是Java script
07/25 15:24, 173F
→
07/25 15:24, 4年前 , 174F
不是python
07/25 15:24, 174F
推
07/25 17:34, 4年前 , 175F
網站不錯啊 幫你加油
07/25 17:34, 175F
推
07/29 07:11, , 176F
有分享 有推
07/29 07:11, 176F
※ 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
04/16 03:52, , 177F
LSTM真的能預測股價嗎
04/16 03:52, 177F
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