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2023年7月24日 · 伴隨開放金融、金融資訊共享的國際趨勢，精誠資訊宣布 於旗下免費即時台美股看盤 App「iWow 愛挖寶」正式推動開放證劵合作，為首家設計導流線上開戶功能，整合各券商線上開戶連結入口 。. 此外，這個 App 提供整合式台美股定期定額、複委託投資 ...
2012年12月10日 · 以 Yahoo 股市頻道和 Nvesto 各自提供的大盤圖為例： ↓ Yahoo 大盤圖. ↓ Nvesto 大盤圖. Nvesto 的圖像強調，大盤K線可以在成交量底下直接看法人買賣、類股分析部分視覺化的呈現更清楚，而主力進出的部分，可以分析到券商分點資訊；滑鼠點到哪，分析就走到哪。 獲利來源？ 瞄準的是銀行、金控業者. Nvesto 想瞄準的主要客群是銀行、金控業者。 就 Paul 長年打滾投資界的觀察，台灣金融圈還沒能充分運用網路科技這項好工具。 前面提過，許多台灣財經網站仍使用 Flash 技術，但是 在 iOS 裝置上根本無法讀取 ，而 HTML5 技術逐漸成熟，遂成為解決不同裝置間的轉換的好法子，這項技術也是 Nvesto 服務的強打特色。
- 相較於長期的市場資訊，短期的程式交易更可以預測資產價格
- 使用程式交易，可以在哪裡體現競爭優勢？
- 網頁呈現的市場交易量可能是假的
- 三大交易成本：手續費、買賣價差、流動性不足導致的價格滑動
- 該選擇高頻率還是低頻率交易？
- 選擇優化指標，提升模型的投資報酬率
最近我開始了為加密市場建構自動交易系統的副業。但說實話，相比於主業，我可能花了更多的時間在這項副業上，因此稱其為副業可能並不完全準確。 網絡上，有太多人時刻準備著向你灌輸交易知識。其中大部分都只是在推銷產品，並且許多產品還會誤人子弟。 從事軟體工程領域相關研究的我嘗試忽略掉缺乏科學準確性的知識，比如技術分析或者任何類似市場行銷學本科課程的知識。 人們經常會誤解，認為市場是不能被預測的，甚至認為對沖基金經理還不如丟飛鏢的猴子。許多學術研究的文章中還透過數據來支持這一不成熟的觀點。其理由僅僅是在某些實驗場景下無法預測某些市場，例如每日的股票交易。但這並不意味著在任何情況下都無法預測市場。首先，需要對預測市場的含義有一個直觀的瞭解。為此，我們必須清楚市場的參與者有哪些： 1. 散戶投資人：普通人。...
買賣交易在兩個或多個市場參與者之間發生，為了使我們自己獲利，就一定會使得其他人虧損。那麼，是什麼使我們能夠比其他交易者獲得更多的收益呢？在交易中，競爭優勢會體現在各個方面： 1. 低延遲：我們連接交易所的速度更快。這意味著我們能夠更快的分析新數據並比其他人更快下單。在金融市場中，機構會花費數百萬美元來最大程度地減少與交易所連接的延遲。 2. 基礎架構：我們的基礎架構比競爭者更具容錯能力，有更好的性能，並能夠更好的處理特殊情況。 3. 數據：我們有品質更高的數據，主要體現在我們的數據來源於不同的 API，更加可靠，數據中斷少，並且我們對數據的清洗和後處理更加細緻。 4. 模型：我們可以基於數據中隱藏的規則建構更好的預測模型。因為我們使用了更加複雜的深度學習技術，具備更好的優化函數（具體見下文）...
市場是指在特定交易所進行資產交易。例如，在幣安上交易比特幣/泰達幣就是一個市場。在 Coinbase 上交易比特幣/美元也是一個市場。目前存在數百個不同的加密貨幣交易所，每個交易所可交易數十種資產。那麼，我們如何選擇在哪裡交易呢？理想的市場具備高流動性、低交易費，提供快速可靠的 API，並且有安全保障。 首先來談談市場流動性。很多書整本都是關於定義和衡量流動性，但是我們可以將它粗略的理解為：在不顯著影響市場價格的情況下可以交易的數量。流動市場的點差和滑點很小。他們提供低交易成本的同時允許我們進行大批量交易。交易量是易於衡量流動性的替代指標。具有高交易量的市場通常（並非總是）具備高流動性。 由於交易量是決策中常用的指標，因此許多加密貨幣交易所會使用偽造的數值來使自己的市場看起來比實際情況好。不...
為了獲利，我們的交易獲利必須足夠抵消所有的交易成本。對大多數人來說，交易手續費是直觀易見的成本。而例如價格滑動成本之類的其它成本，實際也很重要卻往往被忽略。假設我們購買了一定量的比特幣（縮寫：BTC），並在一段時間後出售。以下是我們將支付的淨交易成本： (2 * qty * exchange_fee) 是交易手續費。例如，交易所可能對每筆交易收取 0.01% 的交易費。既然我們是買賣，我們就做兩次交易，付兩次費用。 (qty*spread) 是我們在買賣時支付的買賣價差。即使市場完全不發生變動，我們仍然以略高於賣出價的價格買進。價差隨著時間的推移而變化，將其納入我們的交易決策至關重要。如果我們是在 Binance 上交易 BTC/USDT，那麼單日的價差分佈可能如下圖所示，大部分時間低於 1...
我們是選擇高頻次的交易還是每天一次的交易？讓我們先分析一下兩種極端情況。 在極短的時間內，比如幾毫秒，市場不會出現大幅波動。每筆交易只能獲取微薄的利潤，但我們可以透過提高交易頻次來提升利潤總和。不過，如之前提到的，高昂的交易成本可能會抹平我們所有的利潤。即使我們能完美地預測市場的毫秒級波動，這樣的模型也非常雞肋。向交易中心發送 HTTP 交易請求並等待交易中心的配對引擎進行處理，通常需要幾十到幾百毫秒。當處理完畢時，市場已經發生變化，我們之前的預測已經過時了。 另一種極端情況是基於每日價格的交易。市場間隔一天的波動足以讓我們忽略交易成本，微小的時間延遲也變得不重要。然而，這種較長時間的市場波動可能是由複雜的現實世界互動（如新聞和社會行為）或其他隨機事件（如機構投資者活動）驅動的。如果我們依賴...
為了基於市場數據訓練機器學習模型，我們需要選擇一個優化指標。基於原始價格數據訓練迴歸模型，是一個最簡單直觀的選擇。但價格不是靜態不變的數據，而絶大多數現代機器學習都需要使用不會隨時間而改變分佈特徵的靜態數據，才能取得以理想的算法效果。這就是為什麼在金融領域，我們通常對收益而不是價格進行建模，其中時間 t 的收益 r(t) 定義為： 這是一個根據價格變動而計算出的簡化版報酬率公式。報酬率大於 0 意味著價格上漲，報酬率小於 0 意味著價格下跌。你可以根據自己的需要定義時間維度 t，如前一節所述，你可以計算每分鐘的報酬率、每天的報酬率或者基於成交量的報酬率。 一個更優的指標是將收益做對數化處理。它和收益是同樣的指標，但更接近常態分佈，也更有利於機器學習的訓練： 基於固定時間尺度的對數化收益指標來...
2021年3月23日 · 文/伊恩．墨菲 Ian Murphy. 要成為成功的交易者，路徑其實非常清楚，也已經有很多交易者走過，我們把它分成五個階段來介紹，就不會讓人覺得害怕和困惑。. 1. 有勇無謀. 1980 年代時我常常去一家夜店，那兒有塊宣傳招牌寫著：「愛的故事從這裡開始。. 」那些 ...
2020年8月18日 · 」楊應超說的不是玩笑話，因為他是真的從小苦出來的。14歲跟著父母移民美國，小小年紀就得學會如何在異國求生，所以他本能地把自己一個人當兩個人用，一邊上課，一邊在父親開的餐廳打工，從擦桌、端盤、洗碗、接外賣，平均每週工作20小時。
2021年12月6日 · 不只美股不支倒地，在美股之前開盤的德英法等主要歐洲股市也都收黑表現疲軟，緊接在後隔天一早開盤的台股，也是一開盤就腿軟，終場以大跌 168 點作收。 Omicron 帶來的是一時恐慌，還是長期跌勢的開端？ 新變種病毒 Omicron 肆虐，各國政府無不繃緊神經隨時準備收緊原已鬆綁的旅遊禁令與國境封鎖，經濟的復甦再次蒙上陰影；但美國勞工部日前公布的 11 月消費者物價指數年增率多達 6.8%，創下 1982 年以來新高紀錄，華爾街預測，聯準會將採取更積極的升息政策以對抗通膨。 就在 Omicron 與通膨壓力交互作用之下，金融市場也持續劇烈震盪。 《霸榮周刊》認為，市場對新變種病毒 Omicron 的反應似乎是一時的恐慌，並不是更長期跌勢的開端，理由有二：
2017年2月7日 · 分享本文. 【我們為什麼挑選這篇文章】雅虎將由美國電信公司Verizon以48億美元收購，但雅虎在全盛時期市值曾達到1280億美元身價。. 雅虎是如何從開創網路新風潮的先行者淪落至此？. （責任編輯：黃筱雯）. 作者/世界華人周刊專欄：路里. 最近，賣身 ...
