计画要写所有「可能有用」的技术指标的回测文,但要完成这个目的,需要先有合适的工具,算是个简单然后没几篇文章的系列文来介绍这些工具吧
- 首先要能取得股价:请参考【如何使用Python取得历史股价,简介yfinance、ffn、FinMind】
- 要回测技术指标,当然要能产生取得技术指标:请参考【如何使用Python产生技术指标? TA-Lib简易教学】
然后有了股价、技术指标,再来就是回测工具了...
计画要写所有「可能有用」的技术指标的回测文,但要完成这个目的,需要先有合适的工具,算是个简单然后没几篇文章的系列文来介绍这些工具吧
然后有了股价、技术指标,再来就是回测工具了...
简单的说,我想要的资料只有日线,包括收盘价、最高价、最低价、交易量、未平仓量,然后我希望一天只有一笔资料,台指期正常来说近月会是主要交易标的,所以就是只要近月资料
但是网路上光是台指期的资料就不好找了,而且找到的通常是一整包然后包含一堆几乎没有交易量的标的,所以就直接写支程式来捉资料,有同样需求的人就自行取用吧
之前说过想写一个系列针对技术指标(均线、KD、RSI、MACD、布林通道)的教学和回测文章,但在写回测之前当然就是要能够把技术指标算出来, 这篇文章简单的介绍一个好用的 open source library:TA-Lib,之后的文章就会用这个工具来帮我们回测过去的资料
AI 到底能不能预测股价?应该不少人对这个主题都很好奇,最近在整理一些以前使用过的工具,大概两年多前做 AI 预测股价的专题时,使用过这个 open source 的 library,就直接整理了一下数据,写这篇文章
先谈一下为什么要介绍 Colab,如果有在追踪这个网站的话,里面有很多回测的文章,虽然老哈本身是 Java 的工程师,但是不得不说在 FinTech 这一块 Python 的资源实在比 Java 多太多了, 以 Python 的开发工具,其实最多人使用的应该是 Anaconda,但 Anaconda 相对复杂,如果经常在写 Python,花点时间把开发环境安装起来是理所当然的, 但如果只是个部落格的读者,想实际跑一下验证部落格写的内容,还要把整个 Python 开发环境安装起来就有点太强人所难了
美国历史的总体经济数据怎么找?不管是要观察趋势的变化或者要跑回测,还是需要有资料源才玩的下去,这篇文章要简单介绍我常用来捉总经数据的网站:Fred
写网路爬虫最讨厌的事莫过于遇到网站需要验证码,去 google 「网站验证码 破解」也会看到一堆文章,无奈一大半都是从对岸翻译的,很多都不能用,花了点时间实际用证交所买卖日报表的验证码来测试,简单整理了一下笔记
其实捉历史股价的工具很多,这篇文章只介绍我正在使用的函式库