這是一個拿來跑各式各樣測試的股市模型控制流程，可以簡單的增加自己想要的模型並測試結果。接上我的另一個專案 台灣上市上櫃股票爬蟲，含歷史資料，就可以簡單做到歷史資料模擬、隔日評估、即時預測等功能。

下載完本專案後，可以把之前的 tsec 專案用 ln -s 放到 stockflow 下，或者是更改 ctrls/settings.py 裡面的 TSEC_DATA_PATH 至原本有下載過的 tsec 目錄。

while True:
    row = reader.getInput() # Reader 讀新的資料
    if row == None: break # 讀不到就 Stop    

    prediction = model.predict('start', float(row[3]))#決定開盤要不要買賣
    trade = trader.do(row, prediction, 'start')
    
    # 盤中 update
    model.update(row, trade)

    # 快收盤的買賣
    prediction = model.predict('end', float(row[6]))
    trade = trader.do(row, prediction, 'end')

traderRecorder.record(trader.analysis())# TraderRecorder 紀錄買賣資料

一個可以預測的模型，有放上 exampleModel 當成範例。

update(row, trade = None)：根據新的資料，和新的交易結果來做更新

predict(when, value)：讓 model 預測下一步應該要怎麼做，模擬一個下單的過程。when 是 'start' 或 'end'，value 是開盤價或收盤價。需要回傳一個 dictionary，包含：

• Act: Buy, Sell or Nothing
• Value: 要下單的價格，0 代表用開盤價買
• Volume: 要下單的量，0 代表能買多少盡量買

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可以讀取 tsec 單隻股票的歷史資料

Reader(number)：number 是股票編號

getInput()：會回傳下一天的資料，自動把沒有交易的資料過濾掉，若沒有資料了則回傳 None

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可以模擬交易，並輸出交易資訊分析

Trader(model_infos, stock_number)：model_infos 是 Model 內建描述,stock_number 是股票編號

do(row, prediction, when)：把 Reader 新讀的一行 row 和 Model 輸出的 prediction 來去做買賣，when 是 'start' 或 'end'

analysis()：輸出交易資訊結果分析，包含很多東西不多加描述，可以直接 run 一次看看 result 裡多出什麼就知道了。

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可以紀錄買賣的結果成 csv 檔、和把交易序列輸出成圖檔

record(result)：把 Trader.analysis() 的結果輸出成檔案，可以看到圖片中紅點是 Model 買入點，藍點是賣出點，視覺化後一目了然，此外 result 中也有很多資料可以看。

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可以測試 Model、預測明日趨勢、預測即時趨勢

run(mode = 'train', noLog = False, noRecord = False, dateFrom = None, dateTo = None, roiThr = -100, drawCandle = True)：跑測試

• mode：有 train, tmrGood, tmrHold, tmpGood, tmrGood 五種
• 所有 mode 都可以設定 dateFrom 和 dateTo 設定指定區間
• train 會跑測試資料，可以選擇 noLog = True 和 noRecord = True 兩個參數
• tmrGood 和 tmpGood 可以預測 Model 要買的清單，可以設定 roiThr 為輸出的最低累計 ROI 門檻。如果不輸出圖片可以設定 drawCandle = False
• tmrHold 和 tmpHold 可以根據現有持有的股票，用 Model 預測下一步動作。如果不輸出圖片可以設定 drawCandle = False

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可以測試指定股票清單和指定年份，做多年單隻股票的績效分析和同年不同模型的平均績效統計。

BenchMark(numbers, Model)：numbers 是要測試的股票清單，Model 是一個可以用來輸出的 Model

run(noLog = False)：開始測試，noLog = True 可以把螢幕輸出關掉

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可以輸出 BenchMark 測試不同年份的結果，相同年份存在同一個檔案中。

BenchYearRecorder(model_infos, year)：model_infos 是模型敘述，year 是年份

update(result)：把每隻股票指定年份的結果更新

record()：輸出成 csv 檔

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可以輸出 BenchMark 測試不同年份的結果，相同 Model 存在同一個檔案中。

BenchModelRecorder(model_infos, number)：number 是股票編號，model_infos 是模型敘述

update(result)：把每隻股票指定年份的結果更新

record()：輸出成 csv 檔

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可以輸出日收盤價的圖

draw(number, length = SIMPLE_FIG_LENGTH)：number 是股票編號，length 是想要輸出的序列長度

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可以輸出 K 線圖 + 布林通道 + 每日最高最低區間 + 量的圖

draw(number, length = SIMPLE_FIG_LENGTH)：number 是股票編號，length 是想要輸出的序列長度

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參數設定都在 ctrls/settings.py 中，可以設定輸出檔案位置、交易稅、起始金額等資料。

有寫幾個常用功能的範例於檔案中，可以參考使用，都短短的兩三行就可以做到以下功能。

• findTmrGood：可以根據自己設定的 Model 和指定時間至今的績效，找出明天要買的清單，
• getTmrHold：可以根據自己設定的 Model，找出現有清單中，明天該做的動作。

• findTmpGood：可以根據自己設定的 Model 和指定時間至今的績效，找出當下要買的清單，
• findTmpHold：可以根據自己設定的 Model，找出現有清單中，當下該做的動作。

• main：基本的範例格式
• testThisYearTilNow：測試今年至今的績效
• runBenchMark：測試特定資料群組在特定年份中歷年的績效，和比較歷年績效。

• drawSimple：一般收盤圖
• drawCandle：蠟燭圖

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最後更新時間：2015/03/26

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台灣上市上櫃股票爬蟲，含歷史資料

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