投資-軟體開發

AI 價格預測

價格預測通常結合機器學習和深度學習演算法，並運用歷史數據及市場技術指標。以下是常見的一些方法：

1. 時間序列分析

2. 機器學習演算法

3. 深度學習模型

4. 混合模型

5. 技術指標

6. 強化學習

使用強化學習的智能交易系統可以在模擬的市場環境中學習，並隨時間優化買賣決策，逐步改善交易策略。

7. 大數據與情感分析

AI 模型可以通過新聞和社交媒體的情感分析，來判斷市場情緒，並根據外部因素預測股票價格變化。

8. 注意事項

結合多種演算法和外部數據（例如經濟指標、公司基本面分析），通常能產生最有效的 AI 股票價格預測模型。

指標與操作策略

在使用 AI 進行股票價格預測時，模型會生成多種指標來幫助投資者做出決策。這些指標可以用來判斷市場走向，並根據不同的情境採取相應的交易操作。以下是一些常見的預測指標及其操作策略：

1. 預測價格

這是模型直接預測的未來股票價格數值。

2. 漲跌概率

模型可能會預測股票價格上漲或下跌的概率。

3. 趨勢信號

模型可能會基於技術指標（如移動平均線）預測股票的趨勢方向。

4. 超買/超賣信號

技術指標如 RSI（相對強弱指數）可以用來判斷股票是否處於超買或超賣狀態。

5. 波動性

模型可以預測股票未來的價格波動區間。

6. 買賣強度

基於市場買賣雙方的強度預測。

7. 止損與止盈點

模型可能會根據歷史數據建議合理的止損與止盈點。

總結

根據不同的預測指標，投資者可以做出相應的交易決策，如買入、賣出或保持觀望。綜合多種指標有助於在不同的市場情境下做出更合理的投資決策。

取得美元對台幣匯率

方法一：使用 CurrencyAPI

CurrencyAPI 提供即時匯率資訊。以下是範例程式碼：

import requests

url = 'https://api.currencyapi.com/v3/latest'
params = {
    'apikey': '您的API金鑰',
    'base_currency': 'USD',
    'currencies': 'TWD'
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
usd_to_twd = data['data']['TWD']['value']
print(f"1 美元等於 {usd_to_twd} 新台幣")

注意：需至 CurrencyAPI 註冊並取得 API 金鑰後才能使用。

方法二：使用 ExchangeRatesAPI

ExchangeRatesAPI 同樣提供即時匯率查詢服務：

import requests

url = 'https://api.exchangeratesapi.io/latest'
params = {
    'access_key': '您的API金鑰',
    'base': 'USD',
    'symbols': 'TWD'
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
usd_to_twd = data['rates']['TWD']
print(f"1 美元等於 {usd_to_twd} 新台幣")

請先至 ExchangeRatesAPI 註冊取得 API 金鑰並替換程式碼中的 '您的API金鑰'。

方法三：使用 forex-python 套件

若不想直接調用 API，可使用第三方 Python 套件 forex-python：

from forex_python.converter import CurrencyRates

cr = CurrencyRates()
usd_to_twd = cr.get_rate('USD', 'TWD')
print(f"1 美元等於 {usd_to_twd} 新台幣")

安裝套件命令：

pip install forex-python

注意事項

使用爬蟲從 Currency.Wiki 取得美元對台幣匯率

前言

若不使用 API，可以透過網頁爬蟲技術直接從 Currency.Wiki 網站擷取美元對台幣的即時匯率。

所需套件

需要安裝以下 Python 套件：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

範例程式碼

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 設定目標網址
url = "https://currency.wiki/usd_twd"

# 發送 GET 請求取得網頁內容
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找特定標籤和類別
span_tag = soup.find('span', class_='unit_secondary_value')
rate = span_tag.text
print(f"1 美元等於 {rate} 新台幣")

程式碼解說

注意事項

結論

透過 Python 爬蟲技術可直接取得即時匯率資訊，但需注意網頁結構變動和合規性問題，適合小規模應用或學習用途。

股票漲跌概率的實作

使用 Python 和隨機森林模型來預測股票的漲跌概率。此範例利用 Yahoo 財經的股票數據，並通過技術指標來訓練模型，最後輸出股票上漲和下跌的概率。

步驟 1: 安裝與匯入必要的套件

首先，我們需要安裝並匯入 Python 的一些套件：

pip install yfinance scikit-learn pandas numpy

接著匯入這些必要的庫：


import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import yfinance as yf

步驟 2: 下載股票數據並生成技術指標

接下來，我們從 Yahoo 財經下載股票的歷史數據，並計算簡單移動平均線 (SMA) 作為技術指標。

# 從 Yahoo 財經下載蘋果公司的股票數據
symbol = 'AAPL'
data = yf.download(symbol, start='2020-01-01', end='2023-01-01')

# 計算 10 日和 50 日簡單移動平均線 (SMA)
data['SMA_10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()
data['SMA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()

# 設置漲跌目標，若次日收盤價高於當日收盤價，則為1 (表示上漲)，否則為0 (表示下跌)
data['Target'] = np.where(data['Close'].shift(-1) > data['Close'], 1, 0)

# 移除缺失值
data.dropna(inplace=True)

步驟 3: 準備訓練和測試數據集

我們將使用移動平均線 (SMA) 和收盤價作為特徵，並將數據分為訓練集和測試集。

# 選擇特徵 features = ['SMA_10', 'SMA_50', 'Close'] X = data[features] y = data['Target'] # 分割訓練集與測試集 (80%訓練，20%測試) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)

步驟 4: 使用隨機森林模型進行訓練與預測

我們使用隨機森林模型來訓練數據，並預測測試集中股票的漲跌概率。

# 初始化隨機森林分類器 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 訓練模型 model.fit(X_train, y_train) # 預測測試集中的漲跌 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test) # 獲取漲跌的概率

步驟 5: 計算模型準確率與顯示漲跌概率

我們可以計算模型的準確率，並顯示每一天的漲跌概率。

# 計算模型準確率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型準確率: {accuracy:.2f}") # 顯示測試集中前 5 天的漲跌概率 for i in range(5): print(f"第{i+1}天：上漲概率={y_prob[i][1]:.2f}, 下跌概率={y_prob[i][0]:.2f}")

步驟 6: 根據漲跌概率進行交易決策

根據上漲的概率，您可以設定一個閾值來決定是否進行買入操作。例如，如果上漲概率超過 70%，則買入。

# 設定上漲概率的閾值 threshold = 0.7 # 根據概率進行買入決策 for i in range(len(y_prob)): if y_prob[i][1] > threshold: print(f"第{i+1}天建議買入，預測上漲概率={y_prob[i][1]:.2f}") else: print(f"第{i+1}天不建議買入，預測上漲概率={y_prob[i][1]:.2f}")

總結

這個範例展示了如何使用隨機森林模型來預測股票的漲跌概率，並根據預測結果進行交易決策。這是一種簡單但有效的方式來提高交易決策的準確性。

Binance API - Spot 與 Client 介紹

Binance 是一個全球領先的加密貨幣交易所，為開發者提供豐富的 API 支援，包括 Spot API 和 Client API，方便使用者進行自動交易和數據獲取。

Binance Spot API

Binance Spot API 是 Binance 為現貨市場交易者設計的 API，可用於查詢市場資訊、下單、取消訂單等操作。此 API 常用於設計交易機器人、自動交易策略和監控市場波動。

主要功能

Binance Client API

Binance Client API 提供一個便捷的方式來存取 Binance 的各種 API 方法。開發者可以使用 binance.client 庫進行 API 認證和管理，並便捷地調用各種現貨和合約市場的功能。

Client API 的主要功能

如何使用 Binance Spot 與 Client API

  1. 首先，需在 Binance 申請 API Key 和 Secret Key，並妥善保管。
  2. 安裝 Binance API 的 Python SDK：pip install binance
  3. 使用 binance.client 進行 API 連接，並調用 binance.spot 方法。

    from binance.client import Client

    # 初始化客戶端
    client = Client(api_key='your_api_key', api_secret='your_secret_key')

    # 取得當前的價格
    price = client.get_symbol_ticker(symbol="BTCUSDT")
    print(price)

Max Coin API

什麼是 Max Coin API？

Max Coin API 是由 Max Exchange 提供的一套應用程式介面，允許開發者程式化地訪問其加密貨幣交易功能。開發者可以透過 API 自動化執行交易、檢索市場數據以及管理資產。

如何使用 Max Coin API？

  1. 註冊 Max 帳戶：訪問 Max 官方網站 並註冊帳戶。
  2. 取得 API 密鑰：登入後，前往帳戶設置，生成新的 API 密鑰並設定所需的權限。
  3. 參考 API 文件：閱讀官方提供的 API 文件，瞭解每個端點的功能和用法。

API 支援的主要功能

API 範例請求

以下是一個透過 API 獲取市場數據的範例：

GET https://max-api.maicoin.com/api/v1/ticker?market=btctwd

該請求將返回 BTC/TWD 的即時市場數據，包括價格、成交量等。

範例程式碼

以下是一個使用 Python 語言調用 Max API 的簡單範例：

import requests

BASE_URL = "https://max-api.maicoin.com"

def get_ticker(pair):
    endpoint = "/api/v1/ticker"
    params = {"market": pair}
    response = requests.get(BASE_URL + endpoint, params=params)
    return response.json()

# 獲取 BTC/TWD 市場數據
ticker_data = get_ticker("btctwd")
print(ticker_data)

使用 Max Coin API 的注意事項

相關資源

Ethereum VM 寫程式

1. 什麼是 Ethereum VM

Ethereum 虛擬機（Ethereum Virtual Machine，簡稱 EVM）是以太坊的核心組件，負責執行智能合約。EVM 提供了一個沙箱環境，允許開發者在上面運行代碼，而不需要擔心會影響到以太坊網絡的其他部分。

2. 智能合約與 EVM

智能合約是自動執行、不可更改的合約，執行時由 EVM 處理。開發者通常使用 Solidity 等高級編程語言來撰寫智能合約，然後將其編譯成 EVM 可理解的字節碼。

3. EVM 編程語言：Solidity

Solidity 是 Ethereum 上最常用的編程語言，語法類似於 JavaScript。以下是一個簡單的 Solidity 智能合約示例：


pragma solidity ^0.8.0;

contract SimpleStorage {
uint public storedData;

function set(uint x) public {
    storedData = x;
}

function get() public view returns (uint) {
    return storedData;
}
}

上述合約包含一個用來儲存整數數據的變量 storedData，以及設置和獲取該數據的函數。

4. EVM 的運作原理

當用戶在以太坊網絡上執行一個智能合約時，以下步驟會發生：

5. EVM 的計算資源與 Gas

EVM 的運算資源是有限的，為了防止網絡濫用，EVM 使用 Gas 機制來計算和收取交易費用。每個操作都有其相應的 Gas 成本，用戶在提交交易時需要提供足夠的 Gas 來支付執行智能合約所需的計算資源。

6. 總結

EVM 是以太坊網絡的核心，提供了一個強大的環境來運行智能合約。通過使用 Solidity 等編程語言，開發者可以創建各種去中心化應用（dApps），並利用 EVM 的功能來實現複雜的邏輯運算和交易處理。

台灣證券交易所公開申購公告-股票抽籤抓取

步驟一：進入公開申購公告頁面

可以透過以下網址訪問台灣證券交易所的公開申購公告頁面：

公開申購公告

步驟二：透過程式自動抓取

使用 Python 搭配 requests 和 BeautifulSoup，即可抓取頁面上的公開申購資料。

範例程式碼

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 抓取公開申購公告頁面
url = "https://www.twse.com.tw/zh/announcement/public.html"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    tables = pd.read_html(response.text)
    if tables:
        df = tables[0]  # 取第一個表格
        print(df)
    else:
        print("未找到表格資料")
else:
    print("無法連接到公開申購公告頁面")

注意事項

交易市場的資料庫設計

1. 資料庫結構

erDiagram User { int UserID string Username string Password string Email datetime CreatedAt } Product { int ProductID string ProductName decimal Price int StockQuantity int SellerID } Order { int OrderID int BuyerID datetime OrderDate decimal TotalAmount } OrderItem { int OrderItemID int OrderID int ProductID int Quantity decimal Subtotal } Payment { int PaymentID int OrderID datetime PaymentDate decimal Amount string PaymentMethod } User ||--o{ Product : sells User ||--o{ Order : places Product ||--o{ OrderItem : is_included_in Order ||--o{ OrderItem : contains Order ||--o| Payment : is_paid_by

2. 關係說明

公開交易市場的資料庫設計

1. 資料庫結構

erDiagram Asset { int AssetID string AssetName string AssetType string BaseAsset string QuoteAsset decimal CurrentPrice datetime LastUpdated } MarketData { int MarketDataID int AssetID decimal OpeningPrice decimal ClosingPrice decimal HighPrice decimal LowPrice bigint Volume datetime DataDate } OrderBook { int OrderBookID int AssetID decimal PriceLevel int BuyVolume int SellVolume datetime SnapshotTime } HistoricalTrade { int TradeID int AssetID decimal TradePrice int TradeVolume datetime TradeTime } Asset ||--o{ MarketData : "has" Asset ||--o{ OrderBook : "has" Asset ||--o{ HistoricalTrade : "has"

2. 關係說明

3. 關鍵功能

email: [email protected]
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資訊與搜尋 | 回dev首頁 電話: 02-27566655 ,03-5924828 email: [email protected]
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