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在處理財務資料時，最關鍵和最昂貴的部分是什麼？
Pandas 程式碼編輯？建立一些先進的演算法來分析和優化投資組合？建立演算法交易和機器人建議的解決方案？也許吧！但是很多時候是…獲取資料！
金融資料是稀缺的且高等級資料提供商通常收取年費 US$20,000 或更多！
然而，在所有金融專業人士或研究人員需要財務資料的案例中，95% 的案例實際上可以從免費或低價的網路資源獲得。其中一些提供了強大的 APIs 和 Python 包裝套件，這使得用 Python 匯入資料和將資料匯入 Python 變得更加容易和自在。
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你是否對如何使用 Python 進行嚴格的財務分析和追求演算法交易感興趣，那麼這正是你想要的課程！
本課程將引導你了解使用 Python 進行財務和演算法交易所有需要的知識！首先學習 Python的基礎知識，然後繼續了解 Py-Finance 生態系統中使用的各種核心庫 (libraries)，包括 jupyter 、numpy、pandas、matplotlib、statsmodels、zipline、Quantopian等等！
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1. Python基礎知識
2. 使用 NumPy 做高速的數值處理
3. 使用 Pandas 做高效的資料分析
4. Matplotlib：做資料視覺化
5. 使用 pandas 資料庫讀取器和 Quandl 進行資料採集
6. Pandas 時間序列分析技術
7. 股票回報分析
8. 累計日收益
9. 波動性和證券風險
10. EWMA（指數加權移動平均線）
11. Statsmodels
12. ETS（錯誤-趨勢，季節性）
13. ARIMA（自動回歸整合移動平均線）
14. 自動相關圖和部分自動相關圖
15. Sharpe 比率
16. 投資組合分配優化
17. 有效的邊境和 Markowitz 優化
18. 資金類型
19. 訂單簿 (Order Books)
20. 賣空 (Shrot Selling，賣出不在手的股票)
21. 資本資產定價模型
22. 股票分割和股息
23. 有效市場假說
24. Quantopian 的演算法交易
25. 期貨交易
>英文字幕：有
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2021.05.31(一)
編織小熊與草莓蛋糕
感謝阿桂老師點給學生的 15 歲生日禮物
原本因為疫情關係許久沒發文
現在又可以再發個氣球文
順便更新一下現況
最近手機會自動跳出今日疫情狀況
每日來個 2、300+ 的本土病例
或者是 10+ 的死亡案例
雖然現在住的清水尚無任何一個案例
不過不久就會有數字出現的感覺
最近花了很多時間
研讀之前在 Hahow 買的兩門課程
一個是 "財富自由 x 程式交易：通往財富自由之路"
另一個是 "Python 小資族選股策略"
關於程式交易這門課
內容約有 40 多個小時
前 20 小時都在講財經知識
後面 20 小時才進入程式實作的部分
簡單來說這門課的宗旨
在於用 MultiCharts 這個軟體
寫各種嚴謹的交易策略並回測歷史績效
檢驗策略是否可行
製作出一個能打敗大盤績效的自動交易程式
如此一來不用害怕沒時間顧電腦
也能幫我做買賣
不過課程看到後半段
發現要餵給 MultiCharts 的歷史資料
只有付上萬元買資料
或者學寫 Python 爬蟲免費抓
所以就把好久以前買但都沒時間看的
"Python 小資族選股策略" 拿來重看
一看發現 Python 程式語言有多麼的厲害
短短幾行就能爬取到網頁資料
整理成自己想要的各種檔案
建立好資料庫後還能每日更新爬取所有股票、法人、券商等
他們的歷年與最新的股價、財報、籌碼等資訊
有了可以分析用的數字
配上指標公式帶入
就可以交叉分析篩選比較
選出歷史績效能打敗大盤的優質潛力股
最重要的是要用來更新 MultiCharts 的資料也是拿的到手
現在也試著用課堂教的東西
拿去股市大富翁裡面測試一籃子股票買下去後
成效到底是好還是不好
然而這門 Python 的課沒有分析到期貨的部分
程式交易的課程卻都以台指期為主軸
之後想要有期貨相關歷史資料
可能還是要再鑽研一下期貨歷史資料爬下來後
怎麼整理輸出成 MultiCharts 可以用的 CSV 檔吧?
目前進度是程式交易的課程快看完了
群益證券也先線上預約開戶了
希望之後的程式交易之路可以順利上路
對於我這種有時候要凌晨工作折氣球
早上常會起不來看盤的人來說
希望之後程式交易可以一勞永逸
不用因為三更半夜美股突然大跌的關係
爬起來趕快賣出台指期之類的
最近歐比變得越來越大隻
肚子皮感覺垂垂的可以摸到肉肉
我睡覺時她突然跳到身上會感受到重量的衝擊
然後毛也變得越來越長
根本就一隻毛茸茸的小怪獸
把她把玩在身邊真的是人生一大樂趣
昨天趁著歐比睡在電腦桌旁邊
就用貓用的指甲剪把爪子修剪一番
深怕歐比醒來或者我剪到血管
手上的冷汗流了一把
最近歐比偶爾還是會把手當獵物咬
我也會用指頭插她嘴巴讓她不敢咬
不過情況似乎沒有好轉
覺得是時候買新玩具轉移她想咬人的注意力
雖然聽說再養第二隻貓的話
兩隻貓互咬後
知道咬和被咬有多痛
就會知道不能隨便亂咬人
但是已經沒有多餘的錢養更多貓
所以就先作罷
蠻多人把 6/14 當作一個指標
說是這天之後疫情可能會明朗化
之後生意又能做下去了
不過我覺得可能還沒那麼快脫離險境
這意味著如果要繼續用氣球賺錢的話
我只能靠線上教學、做 Youtuber、
做電子書之類的方式有個額外收入
不過搬出家裡住之後
已經不像當初退伍時住家裡沒有經濟壓力
現在每個月除了有固定支出的壓力外
還有定期存款的壓力
希望逐漸增加的本金與複利能早日財富自由
根據"Python小資族選股策略"裡面的財務規劃來說
如果財富自由是我的目標
買房可能要到很久約是 10 年後
甚至要一直租房下去也不一定
不然少了一大筆可以滾的本金
多了需要持續支出的房貸與利息
財富自由只會離我越來越遙遠
我希望未來每月被動收入能有個 5 萬
這樣就能足夠維持我想要的生活
折我想折的氣球
偶爾一點生活上的娛樂
有工作依舊會照接
對於金錢的壓力或許也就不會那麼大了
感謝您的收看
我們下篇圖文不符的氣球文再見了
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常常聽說「雞蛋不能放同一個籃子」，投資者要分散風險，做程式交易亦一樣，不能只倚靠一種策略或產品。今集 Eva 會以股票作為例子，講解如何有系統地分散風險，在設計 Algo 時可以同樣邏輯，減低自動交易的風險。
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