Hi 我是James, 後端軟體工程師,量化交易零基礎。這 30 天不是我來教什麼,是我們從頭學一遍,把過程紀錄下來。 切入點是把量化交易當成一條資料 pipeline:資料進來、算出特徵、判斷條件、產生訊號、決定部位、下單、記錄。
前段先弄懂免費資料源怎麼抓、K 線在講什麼、自己實作的指標算得對不對;中段試著從逐筆成交與掛單簿挖特徵;後段把策略拆成能用設定檔組合的積木,學怎麼回測、怎麼算真實成本、怎麼判斷結果是不是自己騙自己;最後讓它在 testnet 上跑起來。
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...
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...
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、...
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...
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...
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...
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...
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...
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...
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...