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【利用Python Pattern Recognition捕捉大市升跌】講座

時間: 2021年5月6日 晚上 20:30-21:30
講者: Patrick Tsoi及諗sir
(課程編號: YUQF24)
報名方法 : https://homebloggerhk.com/apply/

內容：
是次教學不會教你用PYTHON做回測、max drawdown或者計return，而是去少人提及之pattern recognition的教學。究竟用機計到有股票或指數中左pattern之後威力有幾強大? 留返星期四諗sir及Patrick同你講解
。將提及一隻港股做研究
。如何預判恆指將急跌?
。本課程不講熱門股ATMX，亦不會叫你買2800
。系統結果已反映熱門股跟買無幸福
現在市場獲利者多用電腦判定入市位置，再用你一個人腦同對家幾部電腦打，未計人地係唔係super-computer，牌面你都輸左九成。
點逆轉? 聽下Patrick講， 佢資訊科技性強，博士生一名。由點簡單做好programing，或者根本唔識programming都可令電腦為你選股的方案，patrick都會教你!
至於點將電腦駁通證券行，自動落盤，Patrick熟手在行。幫你坐定定密密炒。
我地用Python啟動API作接駁，易寫易明。學生亦有辦法自己日後將整套交易軟件植入自家電腦。當然諗sir提供交易方略，獨家野唔少得!
程式交易有咩好?
免除個人情緒影響投資成績，利用電腦找尋晚上於美股市場出現的投資機遇，運用成家博客團隊提供的獨有程式去應對大市，提高賺幅。
亦可作Backtest去不斷改善自己的買賣Forumla
【查詢：(手機可點搫→)WhatsApp91010168】

最近 Funliday-旅遊規劃 常發一些精選旅遊回憶的 App 通知給使用者，在去年十一二月的時候發通知 Server 還能撐的了瞬時大流量的 request。

但今年開始發這類通知，總共發了三次，三次都造成 Server 被打掛，而且重開 AP 還緩解不了，瞬間手足無措。大概都要等過了十分鐘左右，Server 才將這些 request 消化完。

這裡就來簡單整理一下時間軸，順便分享一下 Funliday 是如何解決這個問題。

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* 1/6 1900：系統排程發送精選旅遊回憶的 App 通知
* 1/6 1900+10s 開始：Server 收到極大量的 request
* 1/6 1900+20s：Nginx 出現錯誤訊息 1024 worker not enough，並回傳 http status code 503
* 1/6 1900+25s：PostgreSQL 出現錯誤訊息 could not fork new process for connection (cannot allocate memory)
* 1/6 1900+38s：Node.js 收到 PostgreSQL 的 exception。There was an error establishing an SSL connection error
* 1/6 1900+69s：PostgreSQL 出現錯誤訊息 database system is shut down
* 1/6 1900+546s：PostgreSQL 出現錯誤訊息 the database system is starting up

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看了時間軸就覺得奇怪，先不論 10s 的時候發了極大量 request，造成 20s 在 Nginx 出現 worker not enough 的錯誤訊息。而是要關注 25s 時的 PostgreSQL 出現 could not fork new process for connection 的錯誤訊息。

Funliday 用了同時可承載 n 個 connection 的資料庫，而且程式碼又有加上 connection pool，理論上根本不該出現這個錯誤訊息。但整個時間軸看下來感覺就是 PostgreSQL 的 capacity 問題，造成系統無法運作。

因為就算將 Nginx 的 worker connection size 再加大 10 倍，只是造成 PostgreSQL 要接受的 request 也跟著被加大 10 倍，但 PostgreSQL 那裡因為 request 變多，原本在 69s 直接關機的時間點只會提早，而無法真正緩解這個狀況。

基於以上狀況，小編就開始回去看自己的程式碼是不是哪裡寫錯了。會這樣想也是覺得 PostgreSQL 應該沒這麼弱，一下就被打掛，一定是自己程式碼的問題 Orz

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這邊來分享一下自己程式碼的寫法，圖一是原始寫法，在每個 API 都 create 一個 db client instance 來處理該 API 層的所有 db request。這是蠻單純的做法，也是 day 1 開始的處理方式。但有個小問題，就是每個 API 層都要自己 create instance，不好管理，且浪費資源。

後來因為想要做 graceful shutdown 的關係，所以調整了一下 db client instance 的建立方式，用 inject 將 instance 綁在 request 上面，如圖二。這樣只要在 middleware 建立 db client instance 就好，好管理，而且只要有 req 就可以取得 instance，非常方便。而這也是 1/6 時的程式碼，就從這裡開始研究吧。

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直接切入 node-postgres 的文件，認真讀了一下 pool 有下面兩種使用方式：

1. pool.connect, pool.release：文件寫著 checkout, use, and return，光看描述就應該用這個沒錯。
2. pool.query：適用於不需要 pool 的連線方式，文件上也清楚寫著內部實作是直接 call client.query，所以用了這個方式是完全跟 pool 扯不上邊。

但偏偏小編從 day 1 用的就是第 2 種方式 Orz，雖然看起來應該是寫錯，但也是要修改後實測，才知道是不是真的可以解決問題。

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如圖三，這是修改後的程式碼。想了一下子，覺得目前在 API 層使用 req.pool.query 還不錯，不想用官方的建議做法：先 create client，然後 query 之後，再使用 release。

如果照官方建議做法，API 層的程式碼會多一堆與商業邏輯無關的程式碼，也不好維護。所以在不想動到 API 層的程式碼，只能使用 monkey patch 的方式來達到這個需求。

monkey patch 可以將原方法利用類似 override 的方式，將整個方法改掉，而不改變 caller 的程式碼，這也是 JavaScript, Ruby, Python 這類動態語言的特性之一，但真的要慎用，一不小心就會把原方法改成完全不同意義的方法了。

所以原本應該要在 API 層實作 connect, query, release 一大堆程式碼，可以用 monkey patch 完美解決這一大堆程式碼。

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在 dev 壓測後至少 capacity 可以達到原本的 4 倍以上，隔天實際上 production 之後也確實如壓測般的數據，可以承載目前的流量。

其實這篇分享的重點只有一點，文件看仔細才是最重要的事啦！如果沒把文件看仔細，然後開發經驗也不足的話，什麼 RCA、monkey patch 都幫不上忙啦！

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後記：有夠丟臉，其實完全用不到圖三，只要把圖二的 pool creation 放到最外層就好了，因為 pool.query 的內部實作已經有做 connect, query, release 了。

感謝下面的 Mark T. W. Lin 及 Rui An Huang 的幫忙，實在是太搞笑了 Orz

* Pool 的文件：https://node-postgres.com/features/pooling
* 官方建議寫法：https://node-postgres.com/guides/project-structure
* pool.query 的內部實作：https://github.com/brianc/node-postgres/blob/master/packages/pg-pool/index.js#L332

#expressjs #nodejs #javascript #postgresql

以後程式最後的寫法：「嗚呼哀哉，尚饗」…
https://buzzorange.com/techorange/2019/12/18/coding-in-ancient-chinese/?fbclid=IwAR1iGRlXD69bLBEFAEqn2PdiqxjUAPqf1pgtVsGPmNVqJ1WDAdIyXUHy2mU

程式亂寫也可以動，要怎麼寫的好或易於閱讀，就得花上一番功夫去學習寫作技巧。

這支影片會和你分享一些基本的知識點，實戰技巧基本上當代程式語言開發都能使用

不過每個時代會有不同的想法跟觀點，不同的團隊也會有不一樣的慣例，希望這次的內容能夠給你一些不一樣的想法

喜歡影片的話！可以幫忙點個喜歡以及分享、訂閱唷！😘

章節:
00:00 提升品質的影響
01:29 有意義的命名比簡寫更好
03:01 限制傳入參數數量
05:03 簡化條件表達式
06:37 變數定義範圍限制
08:28 一次只做一件事
10:35 Early return

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