【金融市場】股市偏態增加最重要的三個原因 偏態(Skew)這個詞有學過統計的人應該不陌生,換在金融市場的語言就是「大漲大跌的機率比常態分配(Normal Distribution)機率還高」,也就是一般所說的黑天鵝效應,看到黑天鵝的機率比我們想像的還要高,黑天鵝效應發生時通常會出現 […] 2020-11-012020-11-01程式交易、財務工程、金融市場
【程式交易系列】#5 從回測到自動交易 上一篇【程式交易系列】#4 用Python進行回測使用了基本的回測架構來回測一個均線交叉策略,就如之前所提到的架構圖,我們目前仍在處理靜態的白色虛線框內,未來進行程式交易事業所花的時間一定還是這個區塊比較大,因為你要一直設計策略然後測試修改 […] 2020-10-132020-11-08程式交易
【程式交易系列】#4 用Python進行回測 這篇文章將會按照上一篇【程式交易系列】#3 回測(Backtesting)的架構來實作,讓大家可以透過Python程式碼能又更具體的感受。 抓取資料 先利用我們在【網路爬蟲】臺灣證券交易所歷史資料教學(2)的爬蟲方法將股價資料抓下來,並存成 […] 2020-10-132020-10-18程式交易
【程式交易系列】#3 回測(Backtesting) 回測就是利用歷史資料去驗證你的交易策略是否有效,你可能都想過一些交易策略,像是均線交叉買進或是布林軌道跌破反向買進等策略,圖形上看起來會賺錢,但能否在長期下還能有正的利潤呢?也許我們就能夠利用歷史資料來驗證看看,換成財務工程的語言,這個叫做 […] 2020-10-132020-10-18程式交易
【程式交易系列】#2 什麼是量化交易(Quantitative Trading)? 量化交易(Quantitative Trading)同時具有幾個同義詞,像是計量交易、程式交易(Programming Trading)和演算法交易(Algorithmic Trading),其實意義都是相同的,以客觀且科學化的方式計算相關 […] 2020-10-132020-11-08程式交易
【程式交易系列】#1 程式交易的歷史發展 一開始就講交易策略未免太俗氣,既然是系列文章就有辦法講的細一點,讓大家從頭透徹了解這個技術,首先來講歷史上的程式交易發展,瞭解一下前人最一開始是希望利用程式來幫助我們做什麼事情,我們也可以思考一下,來學習程式交易,你希望的到底是什麼? 金融 […] 2020-10-132020-10-18程式交易
【程式交易】自建資料庫的三個優點 這個問題也是我在研發課程時一直被問到的問題,其他人的課都沒有弄到資料庫,為什麼你的要弄到資料庫,這樣學習門檻會很高,潛在的受眾群就會比較少,但是要建立一個資料驅動(Data-Driven)的金融研究與交易平台,資料庫是標配而不是選配,很多線 […] 2020-10-052020-10-05程式交易、資料庫、資料應用(Big Data?)、量化投資交易
【程式交易】為什麼你應該用Python做程式交易? 大家都在用MultiCharts,為什麼要選擇用Python呢?Python是一個自由度高,而且在開發效率與程式效能上取得一個完美均衡的一個程式語言,大家可能也會想要做程式交易要速度要快,是不是要去學C這類的語言呢?如果你不是資訊相關本科系 […] 2020-09-292020-10-04Python、交易策略、程式交易、量化投資交易
程式交易線上課程的亂象 近兩三年開始線上課程如雨後春筍般冒出來,尤其是以財金投資領域的為大宗,在這之前財金領域的大多會集中在CMoney理財寶上,作為線上銷售軟體與開設實體課程,但近期在線上課程上不斷地跑出新人,當然我也是其中一位。 程式交易 == 省時方便的賺錢 […] 2020-09-202020-09-20程式交易、線上課程
【網路爬蟲】臺灣證券交易所歷史資料教學(1) 前面有提到網路爬蟲的優點與缺點,優點就是免錢,缺點就是資料格式可能會改變,需要花時間去維護,但是對於一些即時性沒有那麼強的資料,我們還是可以利用爬蟲來抓取資料,尤其是千百年格式不變的台灣各種交易所,爬取方式都相當容易,比較麻煩的就是要個別抓 […] 2020-09-192020-09-22Python