不論是擷取成交明細，亦或是聚合資料等，每個數值的背後，都會有一個時間點，夾帶在行情的訊息中。

時間格式處理

• 拿回來的資料像是下列這樣，其中在 data 中的 time 有值 1727433578458000

data: {
    'event': 'data',
    'data': {
        'symbol': 'MXFJ4', 
        'type': 'FUTURE_AH', 
        'exchange': 'TAIFEX', 
        'trades': [
            {
                'price': 22864, 
                'size': 1, 
                'bid': 22864, 
                'ask': 22866
            }
        ], 
        'total': {
            'tradeVolume': 63567, 
            'totalBidMatch': 47142, 
            'totalAskMatch': 46315
        }, 
        'time': 1727433578458000, 
        'serial': 77643
    }, 
    'id': 'xxx', 
    'channel': 'trades'
}

• 這十六個數字，代表了從 1970-01-01 00:00:00 到現在，過了多少個微秒。
• 為了將其轉換成人類好讀懂的內容，所以進行下列處理。

透過 datetime 進行助理

• 首先看一下 python datetime 提供的 timestamp 長得怎樣

import datetime as dt

now = dt.datetime.now()
print(now)
print(now.timestamp())

• 輸出為 2024-09-27 23:01:56.559911
• 以及 1727449316.559911

可以看出，整數的部分有十位數、小數點以下有六位數，總共十六位數

處理方式

• 在十六個數字中，加入小數點後，即可將之當成參數，轉換成 datetime 格式
• ts = datetime.timestamp(參數)
• 所以對於範例中的 1727433578458000
• 這邊需要的用到「正規表示法」來識別字串的形式，並且分割。
• 推薦使用網站： https://regex101.com/ 輔助校對語法。
• (\d{10})(\d{6}) 即可滿足將十六位數，切分成第一組十位、第二組六位。
• 結果如下圖
  

結論

• 在股匯期權市場中，時間就是金錢。
• 正規表示法，對於任何一種程式語言來說，語法概念大多相同，是讓機器抓出字串是否含有特定規則的

今日盈虧

• 昨晚寫完之後果然期貨往下行，從正四百下行了兩百點，今早開盤也是從再度從 23190 走到 22884。
• 採取相對保守的方式進帳一些錢回來，下週將開始開選擇權的監控程式。