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常見的Python免費回測套件有 TQuant Lab, Backtrader 以及 Finlab。回測是量化交易中不可或缺的一環。它為交易者提供了評估和改進策略的科學方法,有助於降低交易風險,提高投資決策的質量。
本篇文章會介紹如何利用技術指標進行自動化交易,並且以程式範例詳細說明。參賽者將學習如何使用元富的技術分析API與交易API進行自動化交易,希望能幫助大家在競賽中獲得好成績。
關於台灣股票手續費的計算,除了有主要的「證券手續費」和「證券交易稅」,還有「所得稅」和「二代健保補充保費」要考量。以上四種都是股票交易時的隱形成本,投資人需格外注意!
量化交易是一種利用「程式化」的方式,結合數學模型,來分析市場和自動執行交易的方法。換句話說,就是把傳統人為的投資交易方法「程式化」,並交由程式自動執行買賣動作!
Python 它能廣泛應用在各個領域裡,像是量化交易、數據分析、軟體開發和人工智慧等等。在金融投資中,也因為 Python 在程式撰寫的靈活性和廣泛性,讓它在量化交易領域中扮演著非常重要的角色。
TQuant Lab 可謂是目前國內最大、最豐富的金融財經資料庫,能夠提供量化交易用戶最全面的數據分析、策略開發和自動化交易解決方案。
在接下來的文章,我們會開始撰寫我們的第一支策略,並且在頁面上顯示你的回測結果。那麼在開始撰寫策略之前,我們會有一些事前準備,因為我們需要準備歷史的股票數據才能分析回測。
在本篇,我們要來說明如何使用元富 API 抓取歷史的成交資料,以及劃出 K 線圖。也可以直接使用文章最後的完整程式碼,只要複製貼上,並且儲存後執行即可。
在上一篇文章裡,量化通介紹關於建置適合元富 API 使用的 Python 環境。至於在本篇的內容,將會延續之前的步驟,教你如何進行元富的「下單」跟「行情」API 的行情認證。