鐵人檔案
討論算法交易，從交易基礎、Python工具與資料處理，從市場概念、API資料擷取、網路爬蟲到交易策略，包含趨勢跟隨、統計套利、高頻交易。從策略回測、績效評估、到滾動式優化。
算法交易系統 (Algorithmic trading system) 一個算法交易系統包含一系列互相關聯的步驟，主要階段如下： 市場與交易基礎 (Mark...
價格 (Price): 金融中最基本的變數，由供需力量決定。交易者使用價格數據進行技術分析或建立機器學習模型來預測未來走勢。 交易量 (Volume):...
數學模型 (Mathematical Modeling): 此方法基於隨機微積分和模擬技術，認為金融市場本質上是隨機的，無法根據歷史數據確定性地預測未來...
一、 金融資料的獨特性 金融報酬率序列具有四大獨特現象，是分析時必須考量的重點： 報酬率無自我相關：當期報酬率與前期無關，難以直接預測方向，符合效率市場假說...
在演算法交易中，高品質的資料是策略成功的基石。「Garbage in, garbage out」（垃圾進，垃圾出）。資料處理的核心環節，是如何透過不同管道獲取原...
1. 股票篩選是什麼？——您的專屬股市探測雷達 面對全球數以萬計的上市股票，要如何找到符合自己投資哲學的標的？股票篩選器 (Stock Screener) 正是...
步驟一：獲取 S&P 500 成分股的歷史股價 我們將從抓取 S&P 500 成分股列表開始，並下載它們的歷史股價。 1. 匯入所需函式庫 %m...
在完成數據準備後，我們可以應用不同的篩選邏輯來尋找潛在的交易機會。以下將展示三種不同風格的實戰策略範例。 策略一：馬克・米奈爾維尼 (Mark Minervin...
這類策略的核心思想是「順勢而為」，假設市場目前的運行方向會持續一段時間。交易者試圖抓住並跟隨市場的主要趨勢或短期動能來獲利。 核心概念與類型 趨勢策略 (T...
