沒時間盯盤、不會選股、不敢停損停利《零基礎入門的Python自動化投資》讓問題一勞永逸

書名:《零基礎入門的Python自動化投資》
作者:量化通
出版社:采實文化
出版日期:2022/05/25
書名:《零基礎入門的Python自動化投資》
作者:量化通
出版社:采實文化
出版日期:2022/05/25

文∕量化通

新手入門學習程式語言時,最常碰到以下幾個問題:

1. 完全看不懂程式?

2. 程式的環境是什麼?怎麼安裝?

3. 怎麼撰寫?如何編譯?編譯又是什麼?

4. 程式的邏輯與語法好多,要怎麼記住?

5. 學會簡單的運算,但距離想實現的功能還好遠?

為了解決種種問題,看了眾多的書、詢問許多人,得到的答案五花八門,聽完覺得似乎懂了,又有模糊之處,腦袋變得更加混亂複雜,最後只好放棄。

在入門程式前,大家一定會到處打聽哪個程式最好用,根據自己想達到的效果,分析最適合用的程式,不過新手學習程式時,應該以最簡單能夠入門為優先。

Python 是程式中相對容易入門的語言,對於想進入程式交易的人來說,這項優點是一大助力。除此之外學習 Python 在許多場合都可以派上用場,不僅可以投資交易,也能將爬蟲應用在生活中,更能增進職場上的輔助技能。

Python 的三大優勢

電腦程式設計語言種類眾多,在如此多元的程式語言中,如果以書法來比擬,C++、JavaScript 就有如楷書般嚴謹、有條理,Python 就有如草書,想怎麼寫就怎麼寫,相較之下更為自由奔放。Python 有著簡單、直白、好上手等優勢,讓新手在實際使用時,可以無痛入門,因此建議程式初學者學習 Python。

豐富的生態系

「生態系」指的是大家對程式的討論程度。討論程度越高的程式,當實際操作遇到問題時,就有越多人可以一起討論解決。前人栽樹,後人乘涼,若有100位新手在某個操作上碰到問題上網發問,總會有被回答到的問題,但是比較冷門或生硬的程式語言,可能只有少數的人在使用並提出疑問,得到解答的比例也會比較低。

多樣且完善的套件

Python 可以說是程式的四次元百寶袋,所有新手需要的基本功能,都有套件可以支援。

套件的概念,就像是想點火時,可以選擇使用鑽木取火或打火機,而Python 配備的套件相當於已經點好火的打火機,可以直接煮飯。所以 新手進入程式的第一步,選擇好用、簡單、生態系豐富又擁有完善工具 套件的程式語言,就是事半功倍的做法。最後再以寫出程式的成就感,支撐自己繼續堅持下去。

量化分析、視覺化報表、圖形化介面一手包辦

除了有大量的入門套件與豐富生態系,Python 還是資料分析的首選程式。

Python 使網路爬蟲技術更加普及且容易使用,資料取得變得輕鬆,加速資料分析的步驟。再加上對應不同程式的套件多,無論是用 csv、json、sqlite,還是常見的 Excel、Word、Google sheet、Google doc的資料儲存方式,Python 都有對應的套件可以運用,大大提升資料蒐集與儲存的優勢。Python 也能藉由 Numpy、Pandas 這類數據分析套件,輕鬆完成所有基本的數據分析。當然,若需要更高階的數據分析,也有對應的套件能夠導入並實作。

各種層面的入門門檻皆不高,無論是視覺化的報表還是圖形化介面,Python 都能一手包辦。功能相當齊全,也皆是免費提供,輕而易舉地成為量化分析上的首選。降低程式門檻、專注於數據分析,才是量化交易的重點!

用Python選股的流程

前文我們介紹了 Python 的基礎語法,接下來要進入程式實作,帶大家活用 Python。

在進入實作前,先簡單了解若使用 Python 選股,會進行哪些步驟:

1. 獲取相關資料:在 Python 中最常見的方式為爬蟲,從數據來源索取資料。

2. 整理資料格式:爬蟲直接抓取的資料一般都十分雜亂,可閱讀性極低,這樣的資料格式難以進行後續的分析與計算,因此需要整理資料。

3. 定義選股邏輯:選股條件必須邏輯明確、數據化並程式化,才能夠透過程式語言進行定義。

4. 選股結果回報:透過台灣使用率最高的通訊軟體 LINE,進行選股成果回報,及時接收選股成果。

圖∕采實文化

● 本文摘自出版之《零基礎入門的Python自動化投資:10年操盤手團隊量化通,教你從零開始學程式交易,讓你輕鬆選股、判斷買賣時機,精準獲利》


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