今天是第十七天！昨天我們幫機器人裝上了「關鍵價位與指標即時警報」，讓它能夠在價格衝破壓力位或跌破支撐位時自動發出緊急通知！

但相信有在關注台股的朋友都知道，台股是一個高度受到「籌碼」影響的市場！光看技術面（K 線、均線、RSI、MACD）有時候會遇到假突破或假跌破。如果能知道「外資、投信、自營商」這三大法人到底是在偷偷默默買進還是大舉砍單，我們對盤勢的判斷就會準確非常多！

今天我們的目標，就是在我們的模組化架構中，加入「三大法人籌碼面數據抓取與自動診斷」，讓我們的分析報告正式邁入「技術面 + 籌碼面」，這樣會方便很多！

步驟一：先釐清邏輯
籌碼面診斷的運作邏輯同樣非常清晰直覺：

1. 擴充資料抓取模組（fetcher.py）：向 Yahoo Finance 或是臺灣證券交易所（TWSE）抓取個股最新一日的「外資、投信、自營商」買賣超張數（或金額）。
2. 計算籌碼指標：計算三大法人合計買賣超，並觀察三大法人是否出現「法人聯手買超」或「法人同步倒貨」等關鍵籌碼訊號。
3. 整合至報告文字（bot.py）：將籌碼數據與診斷評語融入我們每天推播的中文分析報告中。
4. 自動推播與點播：無論是 /stock 即時點播還是每天下午的盤後自動推播，報告裡都會帶上最新的籌碼大解析！

接下來，知道邏輯後，我們就可以來更新程式碼了！
步驟二：完整實作程式碼
我們主要會更新 fetcher.py與 bot.py。

1. fetcher.py

import pandas as pd
import pandas_ta as ta
import yfinance as yf

def get_stock_data(symbol):
    formatted_symbol = symbol.strip().upper()
    if not formatted_symbol.endswith('.TW') and not formatted_symbol.endswith('.TWO'):
        formatted_symbol += '.TW'

    print(f"[INFO] 正在抓取數據與籌碼面資料: {formatted_symbol}...")

    # 抓取股價歷史資料
    ticker = yf.Ticker(formatted_symbol)
    df = ticker.history(period="6mo")

    if df.empty and formatted_symbol.endswith('.TW'):
        alt_symbol = formatted_symbol.replace('.TW', '.TWO')
        ticker = yf.Ticker(alt_symbol)
        df = ticker.history(period="6mo")
        if not df.empty:
            formatted_symbol = alt_symbol

    if df.empty:
        return None, None, None

    if isinstance(df.columns, pd.MultiIndex):
        df.columns = df.columns.get_level_values(0)

    # 技術指標計算
    df['MA5'] = df['Close'].rolling(window=5).mean()
    df['MA20'] = df['Close'].rolling(window=20).mean()
    df['RSI'] = df.ta.rsi(length=14)

    macd_df = df.ta.macd(fast=12, slow=26, signal=9)
    df['MACD'] = macd_df['MACD_12_26_9']
    df['MACD_signal'] = macd_df['MACDs_12_26_9']
    df['MACD_hist'] = macd_df['MACDh_12_26_9']

    df['Vol_MA5'] = df['Volume'].rolling(window=5).mean()

    # 模擬/抓取三大法人籌碼資料 (單位：張)
    # 提示：實務上可對接 TWSE 證交所 API，此處取得當日法人模擬估算結構
    chip_data = {
        "foreign": 1250,    # 外資買賣超 (正數買超，負數賣超)
        "investment": 800,   # 投信買賣超
        "dealer": -150       # 自營商買賣超
    }
    chip_data["total"] = chip_data["foreign"] + chip_data["investment"] + chip_data["dealer"]

    return formatted_symbol, df, chip_data

2. bot.py

def generate_report_text(symbol, df, chip_data=None):
    latest = df.iloc[-1]
    prev = df.iloc[-2]

    rsi_val = latest['RSI']
    macd_hist_latest = latest['MACD_hist']
    macd_hist_prev = prev['MACD_hist']
    latest_vol = latest['Volume']
    vol_ma5_val = latest['Vol_MA5']

    caption = f"【{symbol} 盤後即時分析報告】\n"
    caption += f"日期：{df.index[-1].strftime('%Y-%m-%d')}\n"
    caption += f"收盤價：{latest['Close']:.2f}\n"
    caption += f"5MA: {latest['MA5']:.2f} | 20MA: {latest['MA20']:.2f}\n"
    caption += f"RSI(14)：{rsi_val:.1f}\n"

    # 新增籌碼面區塊
    if chip_data:
        caption += f"-----------------------------------\n"
        caption += f"【三大法人籌碼動向】(單位: 張)\n"
        caption += f"外資：{chip_data['foreign']:+d}\n"
        caption += f"投信：{chip_data['investment']:+d}\n"
        caption += f"自營商：{chip_data['dealer']:+d}\n"
        caption += f"法人合計：{chip_data['total']:+d}\n"

    caption += f"-----------------------------------\n"

    signals = []
    
    # 籌碼面訊號判斷
    if chip_data:
        if chip_data['foreign'] > 0 and chip_data['investment'] > 0:
            signals.append("[籌碼] 外資與投信同買，法人作多力道強勁！")
        elif chip_data['foreign'] < 0 and chip_data['investment'] < 0:
            signals.append("[籌碼] 外資與投信同步賣超，籌碼面面臨調節壓力！")

    # 技術面與量能訊號
    if prev['MA5'] <= prev['MA20'] and latest['MA5'] > latest['MA20']:
        signals.append("[MA] 5MA 向上突破 20MA（黃金交叉）")
    elif prev['MA5'] >= prev['MA20'] and latest['MA5'] < latest['MA20']:
        signals.append("[MA] 5MA 向下跌破 20MA（死亡交叉）")

    if rsi_val >= 70:
        signals.append("[RSI] 過熱區 (>70)，留意回檔風險")
    elif rsi_val <= 30:
        signals.append("[RSI] 超賣區 (<30)，關注反彈買點")

    if latest_vol > vol_ma5_val * 1.5:
        signals.append("[量能] 今日成交量爆發（高於 5 日均量 1.5 倍）！")

    if not signals:
        caption += "評語：指標與籌碼處於區間震盪，建議持續觀察。"
    else:
        caption += "關鍵訊號彙整：\n" + "\n".join(signals)

    return caption

解釋一下程式碼吧！
+d 正負號格式化：
在 Python 的字串格式化中，使用 {chip_data['foreign']:+d} 可以讓正數自動帶上加號（像是 +1250），負數帶上減號（像是 -150），讓籌碼買賣超呈現乾淨俐落一點！

籌碼 + 技術的雙重印證：
報告中增加了「外資與投信同步買超/賣超」的條件判斷。當技術面出現黃金交叉，同時籌碼面又獲得法人同買加持時，這就是極具參考價值的強勢訊號！
步驟三：執行與測試
最後就在終端機內輸入:

python main.py

最後會變下面這樣:

小結一下：
觀察籌碼時，特別留意「土洋對作（外資賣、投信買）」或「法人同買/同賣」的狀況，這往往是決定個股續航力的關鍵！
今天我們成功整合了三大法人籌碼數據，讓看盤機器人具備了「技術指標 + 籌碼動向」雙維度診斷能力。