它現在會做的事，跟我們知道的事 到昨天為止，機器人會算訊號、會決定下多少、送單會自己重試、啟動會跟交易所對帳。這些能力有一個共同點：它們全部發生在沒有人看的地方...
同一個訊號，四種下注方式 昨天處理的是「這張單送不送得出去」。今天處理它前面那個問題：這張單該下多少錢。 Day 19 到 Day 22 的四天回測裡，這個問題...
第四階段的第一個問題不是策略 第三階段結束時手上有一套能表達策略、驗證策略、並且判斷驗證結果可不可信的工具。它到目前為止只做過一件事：讀歷史資料，算出一條權益曲...
第三階段的最後一個問題 昨天用夏普當排名依據跑完組合搜尋，而夏普只是一個數字，它擋不住的東西很多。 今天做兩件事。前半段把績效指標補完，而每一個指標都要回答同一...
那個很自然的念頭 昨天的結論是三個策略在真實成本下都不成立：一個毛利就是負的，一個只剩 0.32%，一個需要零手續費。 接下來最自然的念頭是：參數調一調就好了吧...
理想回測的三個假設全都是假的 昨天那張表是理想回測，而理想回測假設了三件事： 能用收盤價成交。 實際上買要用賣價、賣要用買價，中間差一個價差。 不用付錢。...
三個策略，零個數字 昨天結束時手上有三個能跑的策略，而沒有一個數字回答「這些訊號值不值錢」。曝險 48% 與 1.35% 的兩個策略，連比較的基準都還沒有。 今...
一個策略證明不了抽象是對的 昨天的結論是「新增策略的成本是一份 YAML」。這句話目前沒有被驗證過——只有一個策略的時候，任何抽象看起來都夠用，因為那個抽象就是...
先寫死，再抽象 昨天做完積木庫，但三個策略都是在 Python 裡手動用 & 組出來的。今天要走完整條路徑，走到「使用者改一份 YAML 就能換策略」。...
昨天那張表還沒有任何用途 第二階段結束時手上有一條管線：一份 YAML 進去，一張特徵表出來。十三欄數字，每一欄都驗證過、都知道它在講什麼。 但它還不能做任何決...
十個東西，十種形狀 第二階段到今天結束。手上的東西攤開來看： 來自 特徵 能得到什麼資訊 適合用在 需要的原料 形狀 Day 04–05 SMA、...
2026/08/14 更新： 因為這天的文章內容，我覺得應該要搭配一些圖查看才對，我建議直接到本人部落格的文章 搭配著看。 換一個軸來看成交量 Day 13 用...
一個會讓訊號完全消失的寫法 前面四天的特徵都是連續的：每一根 K 線都有一個值，RSI 是 43.2、OBI 是 −0.17、偏離度是 1.4。今天的東西不一樣...
12 顆 BTC 是多還是少 Day 09 那兩根 K 線，到今天第三次出場，因為它們正好卡在今天要問的問題上： 開盤時間（UTC） 成交量（BTC） 成...
有人買在 65,000，有人買在 64,500，那「現在」是賺還是賠 Day 10 的 OBI 有一個很硬的限制：現貨的掛單簿歷史在免費資料源裡不存在，所以它只...
先錄一段資料：45 分鐘、2,508 筆掛單簿快照 Day 09 最後看到的深度摘要透露了兩件事：買賣價差是固定的 0.01 USDT，以及兩側的掛量變化很劇烈...
同一天的兩分鐘，K 線圖上長得幾乎一樣 Day 02 把 K 線拆成五個數字的時候，留了一句話沒展開：壓縮是有損的。今天就來說說那個伏筆。 從之前入庫的 BTC...
零件都齊了，但它們之間還是手動接的 昨天把 TimescaleDB 的 schema 建好、寫入做成冪等的了。要驗證它能用，大概是這樣做的：手動跑一次 Day...
因為這邊會使用到 TimescaleDB，我有另外寫一篇文章介紹它，如果對 TimescaleDB 不熟的讀者們不妨可以先看完此篇文章：TimescaleDB...
兩條均線黏在一起的時候，什麼都看不出來 Day 04 的 SMA 和 Day 05 的 EMA 都在回答同一個問題：價格往哪個方向走。這個問題在趨勢明顯的時候答...
昨天那條線，永遠晚幾根才轉彎 昨天把 SMA 寫完了，也順手畫了 SMA(20) 與 SMA(60) 的疊圖。把圖拉到某一段跌得比較急的位置，會看到一件有點礙眼...
資料有了，接下來要從裡面算出東西 昨天 Day 03 把回補管線寫好了：BackfillCandlesApplication 會決定哪段走 data.binan...
一個月不夠用，要的是三年 昨天我們手上多了一張 DataFrame：BTC/USDT 現貨的日線，一個月，存成 parquet，還畫了第一張 K 線圖。那份資料...
一根 K 線就是一段時間內所有成交的 summary statistics，五個數字而已。這篇把 OHLCV 拆開看：五個欄位各自回答什麼問題、時間框架怎麼選、...
量化交易去掉術語之後，剩下的骨架就是一條後端資料 pipeline。這篇講清楚工程師進場的三個切入點與三個常犯的錯，攤開加密貨幣的資料來源版圖與選型理由，最後把...
正式開賽前的一篇閒話家常。我猜今年應該會比去年更加嚴重，大概會滿大街的 AI 主題，所以我決定反方向走：以一個零交易基礎的工程師，用 30 天邊學邊做，寫一套量...
在本課中，我們將學習如何將交易策略部署到實時環境，使用交易API與券商接口進行下單。同時，我們將討論如何實時監控交易策略的性能，以及如何定期評估並調整策略，以確...
1. 量化投資的基本概念量化投資是一種利用數據驅動的投資方法，它使用數據分析和數學模型來自動化決策過程。相較於傳統投資者的主觀判斷，量化投資依賴於歷史數據、算法...
量化交易30天本系列文章是紀錄一位量化交易新手的學習過程，除了基礎的Python語法不說明，其他金融相關的東西都會一步步地說明，希望讓更多想學習量化交易但是沒...
ksz54213
zivzhong
Sean Liu
iThome鐵人賽
看影片追技術