量化交易30天
本系列文章是紀錄一位量化交易新手的學習過程，除了基礎的Python語法不說明，其他金融相關的東西都會一步步地說明，希望讓更多想學習量化交易但是沒有學過相關金融知識的朋友們，透過這系列的文章，能夠對量化交易略知一二，也歡迎量化交易的高手們多多交流。

量化交易的第一步，當然就是要先拿到股票的價量資料，目前市面上有許多免費的API可以拿到股票資料，而這邊我會使用Tiingo這個資料平台，因為它免費可以使用的量還蠻多的，免費用量如下表：

可以看到最下面Tiingo API的部份，每個月可以使用500檔標的(symbols)資料、每小時500個requests、每日最多requests是20000次、每月5GB的用量。

接下來就來介紹如何使用Tiingo的資料：

• 先進入Tiingo API首頁，點擊右上角Sign-Up註冊

• 註冊完之後，平台會給你一個token，就是等一下要帶入Python的程式碼裡面的，這個token在哪裡找呢，如下圖，在Documentation 的 1.2 Connecting的部份，點擊綠色按鈕就可以看得到囉。

• 由於這邊是使用pandas-datareader套件來串接Tiingo的資料，因此需要回到pandas-datareader的說明文件看看語法怎麼寫，如下圖，語法非常簡單：
  
  不過經過我實際測試之後，發現api_key的部份，寫法不太一樣，直接等於上面Tiingo給的key的字串即可，不需要有getenv：

import os
import pandas_datareader as pdr

SPY = pdr.get_data_tiingo('SPY', api_key='XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX')

這樣就拿到美股的資料啦，是不是非常簡單！拿到的資料有包含Open、High、Low、Close(取第一個字母，就稱作OHLC data)，以及volume(成交量)，不過這些都是未還原的數值，一般分析會使用的是後面開頭有adj的欄位資料，而Tiingo也很貼心的把divCash(發放現金股利)、splitFactor(股票分割)的資料也一起納入，非常方便阿！

• 科普一下還原/未還原資料、股票分割是什麼
  由於部份的讀者可能不太知道這些名詞代表什麼意義，這邊就舉個例子來介紹一下，我在寫這篇文章的時候，剛好Apple(美股代號AAPL)跟Tesla(美股代號TSLA)執行了股票分割，就爬一下AAPL的資料來看看吧！

股票分割：就是將原有的股票，按照分割比例，1股分割成多股，通常進行股票分割的目的是降低每股股價，讓資本較小的投資人更容易買進。

AAPL這次的股票分割日是2020-08-31，股票分割比(split factor)是4，代表的就是將1股分割成4股，由於分割後AAPL的股票市值要保持不變，所以分割日前的收盤價應該要除以4，如同8/28號的資料，收盤價(close)是499.23，還原收盤價(adjClose)則是124.8075，就是用499.23除以4得到的數字，以此類推，交易量volume應該是乘以4，因為分割後股數變多了。

所以在做分析的時候，由於資料的一致性，通常就用還原後的價量資料，會是比較好的方式。

本篇總結
這篇寫了抓取Tiingo API的資料，也說明各個資料欄位代表什麼意義，以及科普什麼是還原資料、股票分割，接下來就要開始運用這些資料做點什麼啦，請繼續收看下篇文章。

P.S.
如果大家對於量化交易有興趣的話，我自己有上過以下這門課，課程內容從串接股市資料API、儲存至資料庫、將自己的策略轉化成程式碼、自動下單，並且可以把整個流程自動化，每天早上執行一次，一整天就不用看盤了，覺得是蠻實戰的，可以參考看看。

筆者 Sean
奈米戶投資人 / Python愛用者
喜歡用Python玩轉金融數據，從個股基本面、技術面、籌碼面相關資料，一直到總體經濟數據，都是平常接觸到的素材；對於投資，除了研究歷史數據，也喜歡瞭解市場上大家在玩些什麼。