～ 本機雲端大不同 ～

今天來介紹自動化證券期貨交易的神兵利器 - 永豐證券 Python API - shioaji
官方網址：https://www.sinotrade.com.tw/ec/20191125/Main/index.aspx

開通帳戶 API 權限

首先要先線上開戶，然後到 憑證申請中心 簽署同意書 & 風險預告書 …etc

簽完後到下圖所示的地方申請 API Key

進去後選新增 API Key，勾選一些選項後送出後會拿到 API Key & Secret Key ，Secret Key 只會出現一次，要好好自己保存起來，然後我們就可以開始寫程式啦

使用 VSCode 建立 Python 專案

分享一下使用 Apple M1 MacBook 使用永豐 API 的經驗，因為 M1 的 CPU 是 ARM 架構，永豐 API 並沒有提供此平台的 API 可以下載，如果下 pip install shioaji 會提示找不到資源

解法一： 下載 anaconda for x86_64 的版本，用 conda 指令管理 python 版本，設定 python 版本為 x86_64 後建立 virtualenv 或是直接 pip 安裝 shioaji，優點是可以在桌面環境直接開發，缺點是要安裝肥大的 anaconda

解法二：使用 Docker，設定環境變數 export DOCKER_DEFAULT_PLATFORM=linux/amd64 ，讓 Docker 去使用 x86_64 的 Python 開發環境映像檔 ，在裡面 pip install shioaji，優點是只需要有 Docker，缺點是要在 container 裡面開發，速度明顯比較慢

另外需要考慮微服務部署的問題，我們會使用 docker image 的部署方式部署，所以上面的解法二所走的路是一定要走過的也避免不了，那我們就開始走一次解法二吧

前置準備

• VSCode
• Docker

$ mkdir marathon-sinotrade && cd marathon-sinotrade
$ code .

總共只需要準備三個檔案：Dockerfile, lambda_function.py, requirements.txt
準備 Dockerfile.dev 內容如下，注意這邊用到的是 shioaji 在 dockerhub 上的 image

FROM sinotrade/shioaji:latest
WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python"]

lambda_function.py，我們這裡先放開發測試的程式碼，之後會再加入 handler function

import shioaji as sj

if __name__ == '__main__':
    api = sj.Shioaji(simulation=True)
    accounts =  api.login(<api_key>, <secret_key>)
    print(accounts)

requirements.txt 我們還放了 AWS SDK (boto3) ，還有常見的 web 服務框架 flask

boto3
flask

我們到專案目錄下可以下指令：

$ docker build --platform linux/amd64 --no-cache \
-f Dockerfile.dev \
-t marathon-sinotrade:latest .
$ docker images marathon-sinotrade
REPOSITORY           TAG       IMAGE ID       CREATED        SIZE
marathon-sinotrade   latest    9795047767a3   10 hours ago   872MB

可以執行這個 image:

$ docker run -itd marathon-sinotrade:latest

接著我們到 VSCode 裡面，先安裝 Remote Development 這個套件組合，接著左下角會出現 >< 的符號，點下去：

然後就會有個全新的 VSCode 環境，我們先開啟 /app 這個 folder ，接著安裝 python extension pack：
裝好以後把 lambda_function.py 這個檔案打開，直接按 F5 執行它，應該會出現以下訊息：

... (total connection attempt 1 of 1) | Event: Session up
... person_id=***, broker_id=***, account_id=***, username=***), ...

這樣一來我們就可以在 M1 Macbook 下開發 shioaji api 相關的程式囉！
筆者同時也嘗試了 vscode devcontainer 的 extension 發現一樣對 arm64 的 cpu 支援度不足
當然用上述方式在 container 裡面寫的程式碼也要同步出來才行，理想的使用方式應該是使用資料卷（Volumes）
明天會說明如何部署到 AWS Lambda 上去

參考資料：

https://www.kenmuse.com/blog/forcing-dev-container-to-use-amd64/
https://sinotrade.github.io/
https://code.visualstudio.com/docs/devcontainers/create-dev-container