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

Post author:阿榤
Post published:2022-09-18
Post category:FinLab 量化平台選股策略

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!

FinLab x Google雲端平台 | 3步驟實現Python全自動交易，從今以後躺著都能賺！(下)

Post author:阿榤
Post published:2022-08-31
Post category:FinLab 量化平台選股策略

在自動交易的上集中，我們完成了永豐和FinLab相關的前置作頁，包括申請交易憑證、打包策略程式碼、加入下單模組。

在本篇文章中，我們會將這些東西上傳到GCP以完成Cloud Function部署，最後用Cloud Scheduler定期呼叫Cloud Function，這樣一切就大功告成了！

FinLab x Google雲端平台 | 3步驟實現全自動交易，從今以後躺著都能賺！(上)

Post author:阿榤
Post published:2022-08-31
Post category:FinLab 量化平台選股策略

前陣子在FB粉專發的，【從零開始！10萬塊開局的程式交易實戰週記】 EP4 - 步驟達成全自動買賣！受到大家的廣泛迴響，因此我寫了一篇串接自動交易的完整教學，希望對大家有所幫助！

本篇文章將會帶大家瞭解，如何將寫好的FinLab選股策略上傳至雲端，進行全自動的交易。讓電腦連你在睡覺時，都能幫你交易賺錢，再也不用天天盯盤手動下單了，實現真正所謂的躺著賺XD

1 分鐘學會！使用 Lux API 自動視覺化 Pandas 資料

Post author:FinLab - 韓承佑
Post published:2022-08-23
Post category:Uncategorized

藉由 Lux API 我們可以很快速的自動產生出非常多有意義的圖表，Lux 常常會帶給我資料處的靈感，希望你也可以從中感受到 Lux 強大之處。

選股策略回測有新功能！包含權重多空對沖、Sunburst 產業分析、PandasTA 技術指標 – FinLab 0.3.2.dev 再進化！

Post author:FinLab - 韓承佑
Post published:2022-06-18
Post category:FinLab 量化平台

最近市場行情不好，多多研發新的選股策略，開發新功能，你一定要知道的市場週期，並且順應市場週期的發展，才不會每次都錯失良機，甚至是買在高點。你可以跟著 FinLab 加強策略，隨著我們研發新功能，都會是用戶最需要的，也是我們覺得可以幫到大家的，所以趁現在瞭解一下有哪些新功能吧！回測要有好的穩定的績效，要有更多讓績效變穩定的功能，針對熊市行情，大家比較保守，希望產業可以平均分配，希望可以融券對沖風險，我們都聽到了，所以特別研發了一些功能，廢話不多說，趕快來揭曉這禮拜的新功能。介紹 0.32.2.dev 版本的 FinLab Package 有什麼樣的新功能！

Photo by Burak Kebaber on Pexels.com

機器學習 Python 做比特幣交易，如何找到好的特徵？增進模型的有效工具

Post author:FinLab - 韓承佑
Post published:2022-05-11
Post category:AI看股票

這篇文章用機器學習實作能獲利的 BTCUSDT 交易模型，使用 Tunta 優化特徵，獲得更好的交易預測能力，會有機器學習範例講解。現在的...

2021 交易聖杯初體驗

Post author:FinLab - 韓承佑
Post published:2022-01-03
Post category:Python新手教學投資新手

今年是我在交易技術上提升最多的一年，這一路上學到很多新的知識和心得，利用這篇文章紀錄起來，免得我之後忘記，或遭到未來的我打臉，也是有可能的...

台股超簡單 Python 技巧，三行程式碼：打造年報酬 +20% 的選股策略！

Post author:FinLab - 韓承佑
Post published:2021-10-31
Post category:Python新手教學 PYTHON財經技術面投資新手生產力股票策略

不蓋你，真的只要三行！我創立 FinLab 以來，一直想要打造一個優質的 Python 回測服務，挑戰技術上的突破，為台灣的小資金融做出更進一步的貢獻。只需要 pip install finlab 就可以下載所有歷史資料、經過兩三行的選股程式碼，就可以模擬歷史績效囉！讓你用短短三天的時間，從零到一百，實戰台使用 Python。

好用Package：用ffn分析時間序列

Post author:FinLab - 韓承佑
Post published:2020-07-23
Post category:PYTHON財經財經PYTHON教學

Pandas 的 DataFrame 可以很方變得幫我們處理時間序列，只需要短短幾行，就能達到在其他程式語言要寫數十行的功能，但是DataFrame就夠了嗎？當我們在處理財務金融時，常常會需要分析時間序列（例如股價）但是有時候用dataframe來計算，還是免不了寫一些數學計算，增加程式碼的複雜度，讓閱讀程式碼變得比較辛苦。