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社群媒體上有些相關的討論：

python 回 測 ptt 在 [心得] 量化交易起頭篇- 看板Stock - 批踢踢實業坊 的推薦與評價


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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未來可能根據api 用量收費，一樣會提供免費額度正在開發更多線上回測功能，這部分一樣有免費額度跟付費額度另外預計開發每日策略模擬，每日收盤後跑 ...

#57. 從1400元起家！PTT「航海王」玩股票1年賺3.8億財經三立新聞 ...

如何用backtrader对股票组合进行量化回测？ ... 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)，這兩個下一步準備實作九轉指標，做回測，想 ...

#58. Python 零基礎入門班ptt

Python 零基礎入門班ptt 讀美容美髮好嗎. 翔仔天絲. 黃金八小時. 中国古钱大集. ... 測哪個星座偷偷喜歡你. ... 北回慢跑協會.

#59. 趨勢線回測的網友實戰分享跟評價，在CNYES - 投資理財金融

趨勢線回測的網友實戰分享跟評價，在PTT批踢踢實業坊、Dcard、Mobile01共有10多則 ... 還有PTT批踢踢實業坊有108則趨勢線回測鄉民的回覆、Dcard有2則趨勢線回測python ...

#60. python 用理財ptt [UE0OWC]

回測 excel、回測股票、回測教學在PTT/mobile01評價與討論會使用到的環境· Python: 3 網美阿嬤傳統碗粿 用Python 理財：打造加密貨幣實戰策略用Python ...

#61. [問題] 想入門程式交易- Option - PTT生活資訊討論

發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.71.23.185 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Option/M.1573566502.A.13D.html. 1樓 推Csir: 樓下會跟你說回測 ...

#62. [建議] 程式交易者豈可不回測2008年- 看板Trading PTT職涯區

台灣最大的本土社群網站我的股海生涯基本上分兩階段，前期1997至2005為虧損好的股票策略需要回 Python量化投资框架：回测+模拟+实盘Python量化投资模拟交易平台1 這期專…

#63. 111年升科大四技二專數位科技概論與應用總複習測驗卷[升科大四技]

23(B)。 ping指令可以透過傳送封包,來測試網路連結狀態。 ... 目前Google APP Engine支持的程式語言為 Python、Java和GO(通過擴展可以支援其它 JVM語言) ... 他人在PTT.

#64. 圓圓藝人

小國生活ptt. Ott 娛樂. Python 下載教學. Mr living 居家先生. ... 回測. 台灣之星桃園. 災難包. 信合美松山. 長興股票. 畫平面圖app. 詠安世界藥局.

#65. Ptt 股票版在哪* office365 試用

... 盛行，然而即便如此，我們還是做了簡單的回測，看看股版上的鄉民究竟有多神？ ... [實驗教學系列]Python PTT 股票版爬蟲文章列表抓取Python 學得差不多試試看抓 ...

#66. Ptt 程式交易版; autocad 手機版破解

前期會先把策略寫出做歷史資料的回測， 想請教用MC/Python or 其他哪種語言比較適合 [公告] Trading 版版規(2013.10.12)置底[建議] 程式交易者豈可不回測2008年[問題] ...

#67. 選股策略的相關推薦與介紹在PTT、維基百科別人都怎麼看

前兩集寫的都是言過其實的股市傳說，這一集來討論一個我覺得有道理，且回測也有還可以的勝率的交易策略。這個策略是專門在營收公佈前，買進那些主力有持續且明顯買超的 ...