原物料課程算是我開始從事線上課程教學以來的第三堂課，自己仍持續增進金融交易與程式相關的內容給大家，這次花了不少時間完成了這個API的服務，將同學的不少痛點透過API來解決，例如抓取資料或轉換成pd.DataFrame這些東西，雖然課程中都可能會帶到，這些對老手而言可能是在平常不過的事情了，但是對於新手的同學就沒有那麼友善了。
金融原始資料
對於渴望做一些量化交易分析的朋友們來說，金融原始資料是最重要不過的資料，例如資產的價格或成交量等資料，但現實的狀況中，我們可能需要到各大網頁或資料庫去抓取資料，舉例來說，台股就需要到證交所或櫃買中心去定時爬蟲，而期貨資料更麻煩的就是所謂的連續月契約，連續月契約可能不只是把資料串起來而已，其中更包含了期貨轉倉價差的調整，這些調整將會大大影響回測的績效，尤其在原物料期貨更是如此。
所以在這個API當中，我準備了幾十個叫主流的海外期貨商品，例如小S&P或輕原油等期貨商品的未調整連續月契約，或是價格調整與報酬調整契約。
- 未調整契約：一般網頁或看盤軟體中的K線圖，不適合做為回測
- 價格調整契約：適合回測，交易單位都以固定口數
- 報酬調整契約：適合回測，交易單位以市值為主，可以想像成ETF
季節性統計結果
在課堂中有教過大家兩種取出季節性統計的結果，一個是利用歷史報酬率去抓，另一種就是以時間序列分析(Time series analysis)中的季節性分解方法，透過兩種方法都可以求得類似的曲線才對，我這邊也可以提供大家一個更懶人的方法，就是我直接算好拋給大家，可以試著做一兩次看看，之後就可以直接利用這個API啦！我會將整理好的DataFrame提供給大家。
高勝率期貨價差策略
最後將提供這堂課程的精華策略內容，透過兩兩期貨的一多一空策略找出勝率相當高的價差策略，要找出這些策略需要花費相當長的電腦運算時間，大家也不要去狂call我的API來去算了，會被我封鎖，直接抓我提供的這些價差列表就好囉！邏輯了解之後就是找出策略應用了，交易絕對沒有百分之百，所以各位的任務是嚴格做出停損，在長期多商品高勝率的大數法則下，一定能取出一些alpha的！
未來這個API的功能勢必會持續增加，目前規劃增加台股與美股的分類，可以作為更全面的量化交易輔助，每日定時的更新這些資料至資料庫，大家就可以無腦的來使用啦！當然，請大家節約流量使用，我會針對每個使用者的每日或每小時使用狀況做一些限制，以避免大量的requests導致遠端主機掛掉或流量爆掉，測試開發階段仍以免費給大家體驗，有任何建議或反饋都可以私訊至臉書專頁。
