一步一步走了半個月，今天要來實作一個很簡單的選股策略，20 週線選股，概念上類似 CMoney 的長線聚寶盆。

資料檢視

目前兩個主要的 Index 資料內容如下圖：

history-prices-daily 存放每日的收盤資訊，tech-analysis-sma 存放每日的移動平均技術指標，包含　20/60/100 日均價，以及 5/20 日均量。

Multi Index Search

走硬漢風的工程師，一開始想的應該是直接打兩個 API 分別查出最近一日的收盤價量，與平均值指標。但我打從心底不認為 Elasticsearch 會讓 RD 幹這種事。果然！ES 支援 Multi Index Search：

GET /tech-analysis-sma,history-prices-daily/_search
{
    "size": 2,
    "sort" : [
        { "date" : {"order" : "desc"}}
    ],
    "query" : {
        "match" : { "stock_id": "1101" }
    }
}

原來只要在 API 中加個逗點即可喔！把查找到的資料組成 Dataframe 看看：

這樣就可以透過 Pandas 進行選股邏輯運算了。但問題來了，用迴圈打 API 這種方式問題很大啊，不僅查尋時間過長，大量的打 API 本身就是一件奇怪的事情。我得研究一下怎麼優化才行了。　

今天在公司被高階主管電爆，寫不出什麼好東西，蓋牌。