Python爬蟲教學|美國勞動部統計局API|失業率

美國科技業近期大裁員,媒體上充滿失業率的話題,美國失業率的指標要去哪裡抓? 本篇文章介紹如何使用「美國勞動部統計局」的 API 來撈取美國總經數據,把總經分析戰線擴充到國際市場。 除了就業相關數據如失業率、非農、就業津貼,還有物價指數CPI、PPI,都能幫助我們後續做分析,趕緊學會該 API 的使用法則,打造總經分析武器庫。

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Python爬蟲教學|台股數據|集保戶股權分散表

籌碼數據豐富是台股一大特色~ 集保餘額可以幫助我們判斷不同持股分級的持股者間的資金流動變化,每週公佈的特性可當較同步的指標,也減低日週期資料如「分點籌碼」的雜訊。 分析前得先要有資料,讓我們開始執行我們的Python爬蟲吧!

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機器學習選股策略

低波動本益成長比策略 | MAE_MFE 機器學習選股

有時我們有了初始策略輪廓,寫出來發現年化報酬率不錯,但夏普率不高、最大回撤率過大,若拿去實戰,持有歷程會遇上信心考驗,績效跳動範圍也大。有沒有辦法讓策略能夠報酬率更高、波動更低? 本篇範例會利用基礎的機器學習演算法 Kmeans 分群 mae_mfe 指標,製作決策樹使用的 Labels,優化原本的"本益成長比"策略,示範 scikit-learn 搭配 finlab 模組是多麼強大又簡單!

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用Python回測總經指標(1)|M1B & M2 年增率

利用上一篇「Python爬蟲教學|台灣貨幣總計數 M1B & M2」的資料,我們可以用來回測該指標是否為具有領先性的大盤濾網,並測試看看資金流動性指標是否能優化股價動能策略,在市場資金變保守時,能否減低動能策略回檔的殺傷力?

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Python爬蟲教學| 財經數據|台灣貨幣總計數 M1B & M2

全球經濟面臨空頭襲擊,資金行情被美國聯準會升息潮打擊,很多人說 2022 是總經盤, 牛市階段,個股棒棒開花,投資人反倒覺得總經不夠靈敏,而現今熊市時刻,覆巢之下無完卵 ,投資人開始注意總經的影響力。市面上有不錯的總經平台,如「財經M平方」提供數據圖表,可惜沒提供財經數據API的服務,若要使用總經數據,還是得自己想辦法,所幸有Python爬蟲可以幫我們解決需求。貨幣總計數M1B和M2象徵「流動資金」與「保守資金」的消長,或能幫助資金行情判斷,這篇文章將示範如何爬取M1B和M2的年增率。

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產業面選股回測熱力圖

產業面選股策略|同業本益比比較法

「希望加入同業本益比及股價淨值比資料,這將對台灣價值股的相關策略研發十分有幫助。 有此資料便可排除產業帶來的本益比及淨值比差異。」 「我想寫成挑出每個低於個別產業平均本益比之個股所組成的投資組合。」 這是 FinLab 高手用戶在 Discord 許願池 寫下的願望,許願池的用意在有些特殊功能在外面的產品找不到,或是程式比較難撰寫,只要你的想法具有研究價值與具體描述,那願望成真不會是夢。 產業面選股加上個股因子的進階策略怎麼開發?馬上來實現~

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Read more about the article 台股財報資料豆知識 | 時序索引操作
台股財報發布日與截止日

台股財報資料豆知識 | 時序索引操作

目前正逢財報季,有些公司已經上傳第三季財報,許多已基本面為選股主軸的用戶都開始緊盯自己的程式是否跑出新的指引?許多新手用戶對財報資料的發佈時間和資料操作不熟悉,這篇文章將娓娓道來台股財報資料的時序細節,花幾分鐘,你會了解財報「發布日、截止日、FinlabDataFrame的資料索引轉換方法,讓你上手財報資料選股策略。

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Read more about the article 國安基金與庫藏股應用教學|政府軍急了嗎?
國安基金與庫藏股實施家數

國安基金與庫藏股應用教學|政府軍急了嗎?

2022 可說是亂世風雲,中國防疫政策、俄烏戰爭、通膨、美國大幅升息、企業庫存暴增...等等利空連發重挫市場,許多市場指數到 2022年10月都回檔30%,台股也在護國神山走山下,從 18000 點下殺到 13000 點以下,明顯跌入熊市。 令人不安的是救市神主牌國安基金在 2022/7/12 已進場護盤,卻仍止不住跌勢,被質疑是否過早進場送頭?如果連最後一張王牌都無法扛住,那確實麻煩大了。 本篇文章將用 Finlab 模組 與 Pandas 實作 國安基金與庫藏股 的簡易趨勢分析,讓你更加熟悉 Pandas 各種財經時序資料處理的手法。最後輸出的結果,我們會看到國安基金這次是否和以往不一樣?

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3 行 code 自動輸入帳密 Fugle API – 全自動交易 Fugle 篇

在先前的文章中,我們示範了如何使用FinLab串接永豐的API,並上傳至Google Cloud Platform (GCP),實現全自動交易。

考量到也有同學是使用Fugle進行交易,因此決定再寫一篇Fugle版本的教學文章,針對其中不一樣的地方進行演示,希望對大家有所幫助!

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你太認真啦!文章都看完了!

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