即時金融與金融數據資料庫的建立

券商如何蒐集數據並產生價值

引言

金融市場的競爭，不只是看誰有更多人力，而是看誰能把公開與即時數據轉換成決策優勢。券商雖然不一定能買到昂貴的國際資料庫，但其實仍能透過公開 API、交易所數據、新聞與內部交易紀錄，建立屬於自己的金融資料庫，並發揮實際價值。

一、券商能實際取得的數據來源

1. 台灣證交所 / 期交所資料

• 內容：即時與日終報價、法人買賣超、融資融券、逐筆交易、交易量排名。
• 取得方式：公開 API、CSV 批次下載、授權即時行情服務。
• 應用：盤中即時分析、法人進出追蹤、技術指標建模。

2. 公開資訊觀測站（MOPS）

• 內容：財報、重大訊息、法說會簡報、股利政策。
• 取得方式：官網公告（定期）、XBRL 財報格式。
• 應用：基本面分析、財務比率、自動生成研究報告。

3. 內部交易資料

• 內容：客戶下單紀錄、成交明細、資金進出。
• 取得方式：來自券商自有交易系統 Log 與 CRM。
• 應用：風險控管、客戶分群、VIP 客戶經營。

4. 新聞與替代數據

• 內容：財經媒體、即時新聞、社群討論熱度。
• 取得方式：新聞 API、RSS 爬取、社群輿情工具。
• 應用：事件驅動交易（例如政策新聞、突發利空）、情緒分析。

二、資料庫設計（實務建構）

1. 即時管線：利用 Kafka / RabbitMQ 佈署交易所 API → 快速寫入資料庫。
2. 儲存分層：
   • 原始層：JSON/CSV 直接存放（Data Lake）。
   • 整理層：ETL 清洗後寫入關聯式資料庫（PostgreSQL/MySQL）。
   • 分析層：BI 工具或向量資料庫（給 NLP/新聞檢索）。
3. 治理機制：權限控管、稽核紀錄，確保研究/營運/法遵資料分層使用。

三、實務應用場景

1. 交易決策

• 蒐集：逐筆交易 + 法人進出。
• 操作：設計程式交易策略，觸發即時下單條件。
• 價值：比傳統人工盯盤更快，降低延遲造成的損失。

2. 研究報告

• 蒐集：MOPS 財報 + 新聞。
• 操作：用 Python 自動產生財務比率，搭配 NLP 分析新聞。
• 價值：研究員可在短時間產出「快報」，提升對客戶服務速度。

3. 客戶經營

• 蒐集：內部交易紀錄 + 客戶行為。
• 操作：分析交易頻率、商品偏好，分群做客製化推播。
• 價值：提高 VIP 客戶留存率，增加手續費收入。

4. 風險控管

• 蒐集：客戶持倉紀錄 + 市場波動。
• 操作：AI 模型自動偵測「過度集中」、「槓桿過高」的客戶。
• 價值：降低呆帳風險，符合內部稽核需求。

四、產生價值的關鍵

• 快：即時 API → 秒級更新，避免延遲。
• 準：財報、法人進出等資料經過清洗，避免錯誤。
• 省：用公開 API + 內部 Log，取代昂貴資料庫。
• 合規：客戶資料分層管理，避免觸碰隱私與監管紅線。

結語

即時金融資料庫的建立，不是一定要花數百萬買國際平台。
券商可以先從 交易所 API + 公開資訊觀測站 + 自家交易紀錄 三個來源入手，建立小而精的數據平台。
再逐步引入 新聞分析與 AI 模型，就能把數據轉化為 交易決策、研究快報、客戶經營與風險控管的實際價值。
真正的競爭力，不在於數據量的多寡，而在於「能否把數據變成行動」。

即時金融資料庫建置流程表

✨ 說明

Data Lake → ETL → Data Warehouse → Analytics Layer：這是國際公認的資料庫標準架構（符合 Journal of Financial Data Science, Information Systems Research 常見論文架構）。

資料來源 (Sources)：涵蓋公開（交易所、MOPS）、商用（Bloomberg/WRDS）、替代數據（新聞、社群）。

處理方式 (Processing)：強調標準化、ETL、主鍵設計，避免「垃圾進垃圾出」。

應用場景 (Applications)：涵蓋投研、交易、風控、客戶經營，讓文章有「應用價值」。