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。

上一篇串接了國外券商的Python API，不過其實台灣的券商也有提供股票下單API喔，包含：群益證券、永豐金證券、統一證券...等等，都有提供API下單的服務，其中有提供Python介面的券商有群益證券及永豐金證券，因為筆者本身是用永豐金的帳戶，下面會使用永豐金證券的API作為範例，當然大家也可以多方嘗試各家券商的API喔。

Shioaji GitHub

Shioaji是永豐金證券提供的API介面，提供報價、下單功能，官方的Document還算蠻詳細的，接下來就會照著這個Document來用用看它的功能。

安裝Shioaji

就跟一般python套件一樣，一行就安裝了。

pip install shioaji

初始化

要使用券商的API的話，需要有：

1. 券商帳號：login的時候會用到
2. 下單憑證：有券商帳號後，下載電腦版的下單軟體，它就會請你下載憑證(.pfx檔案)，下面載入憑證時，就指定憑證檔案的路徑即可。

# 載入shioaji套件
import shioaji as sj

# Initialization
api = sj.Shioaji()

# Login
accounts = api.login("YOUR_PERSON_ID", "YOUR_PASSWORD")

# 載入憑證
api.activate_ca(
    ca_path="/c/your/ca/path/Sinopac.pfx",
    ca_passwd="YOUR_CA_PASSWORD",
    person_id="Person of this Ca",
)

Stock Contract

不管是要取得報價或是下單，要告訴電腦說你想看什麼商品，contract物件就是用來代表商品內容的，所以stock contract就是用股票當作你要查報價或下單的商品。

假設我今天對0050有興趣，可以這樣寫：
In

contract_0050 = api.Contracts.Stocks["0050"]
contract_0050

Out

Stock(exchange=<Exchange.TSE: 'TSE'>, code='0050', symbol='TSE0050', name='元大台灣50', category='00', limit_up=115.9, limit_down=94.9, reference=105.4, update_date='2020/09/18', margin_trading_balance=7405, day_trade=<DayTrade.Yes: 'Yes'>)

上面server回應的訊息中，attributes的部份在document都有解釋。

取得歷史tick資料

tick資料呢，就是每筆成交的資料，所以它的index不會是固定的時間區間(例如：之前的日收盤資料就是固定每天都是一筆)，它會紀錄每筆成交的價格及交易量，算是蠻詳細的資料。
In

ticks = api.ticks(contract_0050, "2020-09-18")
ticks

Out

Ticks(
    ts=[1600419602458055000, 1600419615455942000, 1600419619462302000, ...], 
    close=[105.4, 105.4, 105.35, ...],
    volume=[82, 3, 5, ...],
    bid_price=[105.35, 105.35, 105.3, ...],
    bid_volume=[5, 5, 3, ...],
    ask_price=[105.4, 105.4, 105.4, ...],
    ask_volume=[56, 53, 293, ...]
)

server回應的訊息，是將每種資料(包含：時間、成交價、成交量、委買價量、委賣價量)各用一個list表示。

將tick資料轉換成DataFrame

因為tick資料很多，list就會變成一長串，閱讀上不是那麼容易，因此可以把它轉成DataFrame會比較好看。

import pandas as pd
tick_data_df = pd.DataFrame({**ticks})
tick_data_df.ts = pd.to_datetime(tick_data_df.ts)
tick_data_df.head()

將ticks整理成資料表格之後，就變得比較容易讀了。

取得歷史K棒資料

之前有寫過Tiingo的每日OHLC資料，而shioaji有提供以分鐘為區間的OHLC(俗稱分K資料，以分鐘為單位)：

kbars = api.kbars(contract_0050, start="2020-09-18", end="2020-09-18")
kbars_df = pd.DataFrame({**kbars})
kbars_df.ts = pd.to_datetime(kbars_df.ts)
kbars_df.head()

上圖中，09:01的資料是紀錄從9點到9點01分這段時間的OHLC及成交量。

本篇總結
這篇先寫獲取tick data、分K數據的方式，下一篇會講解如何用shioaji獲取盤中即時數據以及即時的個股Snapshot功能，請繼續收看。

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。