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金融交易變化萬千，到底要怎麼長期穩定賺錢 ?
我想是每個操盤投資人都想解的問題
但真的有規律可尋嗎 ?
某某書寫說看 OOXX 指標金叉做多 勝率 80% 真的嗎 ?
某某老師說 他的程式回測績效超猛 去年賺五倍 現在我租了 也要發了嗎 ?
還是跟著鄉民反著做 聽說勝率很高 ?
以上都是我剛入場時，心裡的疑惑。充滿茫然，不知所措。
既然這樣，身為一個資工系宅宅，乾脆自己用擅長的程式，實做數據分析吧！
那要怎麼做? 要寫 MultiCharts 嗎? 還是自己寫 Excel DDE? C# API?
--
經過了一些嘗試與挫折後
我發現市面上沒有任何一套工具可以滿足我做程式化數據分析的追求
( 可能我的追求比較奇怪 )
所以決定走上一條困難的路
就是從頭到尾 打造一套分析操盤系統
從底層原始資料收集、資訊庫系統、演算法設計、圖表視覺化、網站前端即時呈現
全部動手 DIY 自己做!
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以下分享這一年來做的工程細節
沒有任何聖杯程式指標 也沒有交易策略
僅為數據分析系統實做經驗談
沒興趣請趕快左轉 XDD
--
首先 交易的 Raw Data 到底是什麼呢 ? K棒嗎 ? 均線 ?
就我目前來看，盤中主要有兩個：成交明細、五檔掛單
K棒、線、技術指標，都是衍生來的，並非真正原始資料
所以做數據工程，勢必要收集最原始的 data
以台指期來看 每天成交約 6-7萬筆 10-15萬口
如何收集這 幾萬筆 Data 來分析 勢必要透過行情報價API來達成
國內免費的 Tick 報價 我是用群益 C# API
它會以 Callback 形式回傳註冊的商品即時成交明細
那如何蒐集 有系統化的保存這些資料 供接下來分析使用 ?
這時候勢必就把資料庫系統派上用場了
我是用 PostgreSQL 而不是 txt csv 文字檔格式
資料正規化 永續性儲存 對後續分析跟維護 有非常大益處
目前抓的商品包含： 大台 小台 周選 月選 指標性權值股 (不知不覺也累積3000萬筆了)
涵蓋大部分人會看 有意義的標的商品
之後要做各種不同的分析 都會有幫助
有報價即時存到資料庫之後 接下來要開始認真要做分析
這邊我選擇我擅長的 Python 來做 而不是直接寫在 C#
畢竟在資料分析的領域 毋庸置疑 Python 是目前最強大的
也為之後要導入 AI / Deep Learning Model 做準備
分析程式部份 目前實做幾個我覺得很有意思的
1. 大戶/散戶 成交累積變化
2. 選擇權均價 / 累積金額
3. 權值股開盤後當天強弱走勢
4. 權值股大單走向
5. 期貨買賣掛單變化
細節就不講了 反正有資料想算什麼都可以 大家有興趣可以自己做
畢竟每個人想看的的分析、操作方式都不一樣
這邊可以看出 如果不自己做系統 現成軟體是很難辦到這些事情的
不論 MC 還是 Excel 都幾乎得不到我要的分析
再者 我真正想做的分析 才剛開始 XD
--
分析演算法寫完之後 就要考慮怎麼呈現 讓K棒會跳 圖表數值會更新
直接 Python Matplotlib 絕對是不行的
寫 Qt/wx GUI 我覺得也不是一個好方法
好在現在網頁 js 前端 有一套很棒的 Lib 就是 TradingView
之前玩比特幣 發現很多交易所都用那套 可以接自己的 API 即時畫圖表
所以大部分指標線圖性質的分析 我都把它寫成 Web REST API
串接 TradingView 可以很縮放流暢的觀看
( 哀 看看現在的券商軟體 跟我小時候看我爸在玩的時候 根本沒什麼改變 ...
非線圖類的分析 就要用 React / Chart.js 來寫了
可以畫圓餅圖、長條圖、泡泡圖等等
一樣先想好要做什麼 怎麼開 Data API 怎麼呈現
像是我覺得把選擇權 Call / Put 對稱上下擺 用長條圖就很棒
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架構大概是這樣 中間還蠻多坑的 每個環節就是熬夜無數天才搞出來的
也陸續找了一些人 組發開團隊 越弄越大
( 不然後端、DB、前端、演算法、交易操盤、策略分析 一個人吃不下啊 XD
POST INSERT
C# Quote API ------> Python Django --------> PostgreSQL
SELECT GET
PostgreSQL --------> Numpy / Pandas ---> Django REST API -----> TradingView
-----> React/Chart.js
^
DLL |
MC 策略 ------> Firebase DB ----------------------------------*
然後 ... 最近又開始大改版了 因為這樣無法達到 Realtime 的速度
所以開始接 Redis / RabbitMQ 同時雙 DB 雙報價源備援 避免群益 API 會斷線/漏資料
之後導入 WebSocket 推播 也會比 Polling 更有效率
同時也開始弄下單機 取代 MC 這個讓我很不爽的東西 ...
搭配 LINE Bot 監控觸發推播 部位風險計算警示等等
終極目標: 全功能網頁版分析操盤系統 + 進階演算法自動下單 + 風控系統
大概是這樣 一點心得 供大家參考
只能說 做這個真的很累 非誠勿試
光是搞 Infrastructure 就弄半天
到底什麼時候可以重新回歸 專心開發 Algo Trade 呢
還有更深奧的 AI / Deep Learning Model
找了幾篇 paper 一直沒時間去實做 都快要忘記 TensorFlow 怎麼寫了 XD
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 218.161.34.162
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Option/M.1522658603.A.057.html
我打日內波段當沖 自認還算可以 關鍵多空轉折 分析都有抓到
不過的確 有可能花一堆時間做系統、分析
最後研究不出什麼東西 搞半天沒賺錢
那這樣就 ... 真的是技不如人 或是搞錯方向 只能好好反省檢討囉 XD
※ 編輯: cory8249 (218.161.34.162), 04/02/2018 17:54:15
商業化部份 當然是有認真在考慮
不過板規有說不能廣告業配 所以這邊就... 純分享技術 XDD
講實話蠻困難的 弄到現在累積開銷也百萬了 都是燒錢燒時間
雖然我覺得外面大部分軟體都很廢
隨便寫個 KD 還是均線 金叉死差 就叫多空指標
但是不得不說 一般人是不會 care
大部分只看招生廣告 隨便貼個對帳單 學員見證 OOXX
或是包裝一下 隨便調 over-fitting 參數的 MC 策略 說自己是 AI
什麼秒賺 必來點 下單機 .. 反正越唬爛越有人信
系統有系統的價值 ( MC XQ TradingView )
研究有研究的價值 ( 法人研究部報告 學術 Paper 期刊 )
帳戶權益數又是另一回事 ( $$$$$ )
我覺得這幾項是分開來看的
當然最理想是寫幾套策略後 躺著賺 這是最終努力的目標
但是也挺難的 畢竟交易變數真的太多
市場隨時在變 分析方法也會持續精進
我們有各種 MC 策略 自己平常盯盤 主觀交易 + 數據分析 打當沖
K線型態價量理論 不敢說很精通 但絕對也看幾十本書 花上千小時研究過
平常也在 Option 板看看高手們的分享討論 我覺得都很棒
有討論有成長 活著不要死掉 才是真的
祝大家都能賺錢 之後有空再放一些分析跟研究出來 請大家多指教
※ 編輯: cory8249 (218.161.34.162), 04/02/2018 20:32:53
是呀 去官網申請一下 charting lib 就可以接自己報價來用了 這套很棒
※ 編輯: cory8249 (218.161.34.162), 04/02/2018 20:57:43
MC 會讓我用到不爽 是一天到晚當機 噴 error
一堆奇怪的 bug 凱衛也不修 小秘書 NPC 只會回說 幫你遠端唷~
報價常斷 各種不穩 下單機有 bug
覺得買專業版根本浪費錢 ...
這個市場一攤死水 大家都在擺爛 我也很無奈 只好自己來做囉
※ 編輯: cory8249 (218.161.34.162), 04/03/2018 00:51:59
差不多是這個意思 先花半年多建一套基礎設施 蒐集 data
邊做邊弄一些基礎的研究 接下來才真正開始做比較進階的分析
當然想看歷史委託掛單 五檔 純粹是我真的不知道 高頻造市跟法人是如何操作的
或許研究後才發現 我想錯了 這樣對之後分析模型也會有很多啟發
我是認真想打造高規格研究環境 而且要是 Realtime 呈現
不然盤後跑跑 script 靜態分析 對我來說是不太夠
※ 編輯: cory8249 (218.161.34.162), 04/03/2018 01:04:59
我是剛準備要畢業的窮學生 老家住南部鄉下 一坪 5萬 XD
這個是跟朋友一起弄的 人家本業有賺錢 拿一點來玩期貨
反正投資本來就要繳學費 與其繳給市場 或是買一些沒用的軟體
不如做一些比較長遠有價值的事情
這是我們的信念啦~ 也可能到頭來只是一場夢
就跟交易一樣 還沒出場之前 誰能笑到最後還不知道
但大家都很愛來玩這個賽局 不是嗎 ? 即便已知贏家是小眾中的小眾
※ 編輯: cory8249 (218.161.34.162), 04/03/2018 01:21:59
是呀 軟體系統本身有其價值
如果有人覺得很棒想買 我賣它也能賺點錢 何樂不為 ?
會有問題的是 買方"被騙去買"
以為撿到寶 實際用才發現是個垃圾
這種我是覺得就很差勁
這套系統 當然不是為了做而做
而是看到未來的價值 值得我投入大量時間心力
※ 編輯: cory8249 (218.161.34.162), 04/03/2018 01:36:36
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