在這個系列文章中,我將紀錄自己從零開始,嘗試如何在 AWS 上部署一個簡單的量化交易程式,並搭配 Dashboard 來監測交易狀況與績效。內容會涵蓋從環境設定、使用 Python 撰寫交易策略,到如何利用 AWS EC2、Lambda 或其他服務進行自動化執行。接著,我會分享如何透過雲端的監控工具或自行打造的 Dashboard,讓交易狀況能即時呈現,方便追蹤與調整策略。這是一個「邊做邊學」的實驗紀錄,過程中會包含踩過的坑、解決方法以及心得。希望透過這系列文章,讓對量化交易、雲端架設或自動化部署有興趣的讀者,可以跟著一起學習與實作,甚至發想出更進一步的應用。
目前想要把先前的hello web擴充成一個畫價格的互動式網頁,不過今天沒有成功搞定,仍在嘗試。目前我把價格檔案的數據放在‵~/log/demo1/data.c...
經過一段時間的研究,我覺得目前在網頁上畫數據這個功能有點難開發,主要是數據量有點大;目前可能會改成網頁提供下載價格跟訂單的log檔案;然後,想要畫的話,再用本地...
目前還在規劃我的Dashboard應該長什麼樣子,不過目前大致上已經先制定了log的數據格式,之後Dashboard會依據這些數據來呈現盈虧狀況,跟追蹤bug:...
目前仍然還在構思中、先寫一個價格切割器: from __future__ import annotations import sys, os, argpars...
目前定版了讀取交易時紀錄的price, order, equity log的繪圖程式,交易程式的container在運行時,會按照先前定的格式,每一分鐘收線時,...
現在打算開始部屬交易程式,依據先前的步驟 把Dockerfile編譯成Image 推送到AWS ECR 開一個AWS ECS的Task Definition...
在繪製交易結果跟績效時,只有log沒法還原交易內容,因此我寫了一個抓價格的程式: import os import re import shutil impor...
現在交易的結果有點不如預期,打算再重新寫一個交易模擬,驗證一下之前策略的正確性: from __future__ import annotations impo...
做量化回測時,不管是均線長度、停損停利(stop loss / take profit)、或持有天數等,都會影響績效。手動一個個試不但花時間,也很容易只在訓練資...
使用Optuna調參數時,需要一些有顯著意義的數據來跑得到的結果更有顯著性;所以我寫了一個價格切割器,可以把點擊的位置開始後一年的數據保存到CSV檔中 &quo...