金融市場的瞬息萬變需要即時資料處理和高效的交易策略。本文將深入探討如何運用 Python 結合 ZeroMQ 與 Oanda API，打造一個根據動量指標的即時交易系統。從連線 Tick 資料伺服器到計算動量，再到視覺化市場訊號，文章將逐步解析程式碼的實作邏輯。同時，我們也將探討如何利用 ZeroMQ 建立 Socket 連線，進行即時資料的傳送和接收，確保交易策略能及時反應市場變化。此外，文章還將介紹 Oanda 交易平臺的特性、差價合約交易的風險與優勢，以及如何使用 Oanda API 取得歷史資料並進行分析，為讀者提供全面的技術理解和實作指導。
內容解密：
Momentum Online Algorithm 的內容解密
Momentum Online Algorithm 是一個根據時間序列動量的交易策略。程式連線到 Tick 資料伺服器，接收即時的市場資料。當資料長度足夠時，程式計算動量並印出結果。動量的計算是根據時間序列的平均值。程式使用 ZeroMQ 連線到 Tick 資料伺服器，接收資料並計算動量。
即時市場訊號處理與視覺化
概述
在金融市場中，能夠快速準確地處理和視覺化市場資料對於做出投資決策至關重要。本節將介紹如何使用Python進行即時市場訊號處理和視覺化，包括資料接收、處理、計算市場訊號以及使用Matplotlib進行視覺化。
所需函式庫和工具
socket：用於接收來自資料來源的即時市場資料。pandas：用於資料處理和分析。numpy：用於數學運算。matplotlib：用於資料視覺化。
程式碼實作
import socket
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from datetime import datetime
# 初始化變數
min_length = 10 # 最小資料長度
mom = 5 # 動量視窗大小
df = pd.DataFrame(columns=['sym', 'value']) # 資料框架
# 接收資料
data = socket.recv_string()
t = datetime.now()
sym, value = data.split()
df = df.append(pd.DataFrame({sym: [float(value)]}, index=[t]))
# 資料重取樣和計算傳回率
dr = df.resample('5s', label='right').last()
dr['returns'] = np.log(dr / dr.shift(1))
# 計算動量
if len(dr) > min_length:
min_length += 1
dr['momentum'] = np.sign(dr['returns'].rolling(mom).mean())
# 列印市場訊號
print('\n' + '=' * 51)
print('NEW SIGNAL | {}'.format(datetime.now()))
print('=' * 51)
print(dr.iloc[:-1].tail())
# 根據動量做出投資決策
if dr['momentum'].iloc[-2] == 1.0:
print('\nLong market position.')
# 執行買入動作
elif dr['momentum'].iloc[-2] == -1.0:
print('\nShort market position.')
# 執行賣出動作
# 視覺化市場訊號
plt.figure(figsize=(12, 6))
plt.plot(dr.index, dr['momentum'], label='Momentum')
plt.title('Market Signal')
plt.xlabel('Time')
plt.ylabel('Momentum')
plt.legend()
plt.show()
資料伺服器
以下是Python指令碼，生成樣本資料供給即時條形圖：
import random
import time
import socket
# 建立socket物件
server_socket = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
# 繫結埠
server_socket.bind(('localhost', 12345))
# 監聽
server_socket.listen(5)
print("伺服器啟動，等待連線...")
while True:
# 接收連線
client_socket, address = server_socket.accept()
print("連線來自:", address)
while True:
# 生成隨機資料
sym = 'AAPL'
value = random.uniform(100, 200)
data = f"{sym} {value}"
# 傳送資料
client_socket.send_string(data)
print("傳送資料:", data)
# 等待1秒
time.sleep(1)
# 關閉連線
client_socket.close()
實時資料處理與 Socket 通訊
在金融市場中，實時資料處理是一個至關重要的議題。為了達到這個目的，Python 提供了多種工具和技術，包括使用 Socket 進行實時資料通訊。在這個章節中，我們將探討如何使用 Python 和 ZeroMQ 進行實時資料處理和 Socket 通訊。
安裝必要的套件
首先，您需要安裝 zmq 套件，才能使用 ZeroMQ 進行 Socket 通訊。您可以使用 pip 進行安裝：
pip install zmq
建立 Socket 連線
建立 Socket 連線是進行實時資料通訊的第一步。以下是建立一個 Publisher Socket 的範例：
import zmq
# 建立 Context
context = zmq.Context()
# 建立 Publisher Socket
socket = context.socket(zmq.PUB)
# 繫結 Socket 到特定的埠
socket.bind('tcp://0.0.0.0:5556')
在這個範例中，我們建立了一個 Context 物件，然後使用 socket() 方法建立了一個 Publisher Socket。最後，我們使用 bind() 方法將 Socket 繫結到 tcp://0.0.0.0:5556 這個埠。
傳送隨機資料
現在，我們可以使用 Socket 傳送隨機資料。以下是傳送隨機資料的範例：
import random
while True:
# 產生 8 個隨機資料
bars = [random.random() * 100 for _ in range(8)]
# 將資料轉換為字串
msg = ' '.join([f'{bar:.3f}' for bar in bars])
# 傳送資料
socket.send_string(msg)
# 暫停一段時間
time.sleep(random.random() * 2)
在這個範例中，我們使用 while 迴圈不斷傳送隨機資料。每次迴圈，我們產生 8 個隨機資料，將資料轉換為字串，然後使用 send_string() 方法傳送資料。最後，我們使用 time.sleep() 函式暫停一段時間。
內容解密：
在這個範例中，我們使用 zmq 套件建立了一個 Publisher Socket，然後使用 while 迴圈不斷傳送隨機資料。資料是使用 random 函式產生的，然後使用 join() 方法轉換為字串。最後，我們使用 send_string() 方法傳送資料。
圖表翻譯：
以下是使用 Mermaid 圖表描述 Socket 通訊的過程：
flowchart TD
A[Publisher] -->|傳送資料|> B[Socket]
B -->|接收資料|> C[Subscriber]
C -->|處理資料|> D[應用程式]
在這個圖表中，Publisher 是傳送資料的角色，Socket 是負責傳輸資料的角色，Subscriber 是接收資料的角色，應用程式是處理資料的角色。資料從 Publisher 傳送到 Socket，然後從 Socket 傳輸到 Subscriber，最後由 Subscriber 傳輸到應用程式。
CFD交易平臺Oanda簡介
隨著金融科技的發展，現在比以往任何時候都更容易開始交易金融市場。有許多線上交易平臺（經紀商）可供選擇，這些平臺提供了多種交易工具和服務。選擇一個平臺可能取決於多個因素，包括：
交易工具
首先，交易者需要考慮自己想要交易的工具型別。例如，有些人可能對交易股票、交易所交易基金（ETF）、債券、貨幣、商品、選擇權或期貨感興趣。
交易策略
有些交易者專注於長線策略，而其他人可能需要短賣。有些人可能關注單一工具的策略，而其他人可能關注多工具的策略。
交易成本
固定和變動的交易成本對於許多交易者來說是一個重要的因素。這甚至可能決定一個策略是否盈利。
技術
技術已經成為選擇交易平臺的重要因素。首先，平臺提供了哪些工具可供交易者使用。其次，還有可以透過程式設計介面（API）存取的應用程式。
法律管轄
金融交易是一個受到嚴格監管的領域，不同的國家或地區有不同的法律框架。這可能會限制某些交易者使用某些平臺或金融工具，取決於他們的居住地。
本章節關注於Oanda，一個適合佈署自動化、演算法交易策略的線上交易平臺，甚至適合零售交易者。以下是Oanda的簡要描述，按照前面提到的標準：
交易工具
Oanda提供了一系列差價合約（CFD）產品。差價合約的主要特徵是它們是槓桿式的（例如10:1或50:1），且以保證金交易，這意味著損失可能超過初始資本。
交易策略
Oanda允許交易者買入和賣出差價合約。不同的訂單型別可用，例如市價單或限價單，且可設定利潤目標和/或（追蹤）止損。
交易成本
在Oanda交易差價合約沒有固定交易成本。然而，由於買賣價差異，交易差價合約會產生變動的交易成本。
技術
Oanda提供了一個名為fxTrade的交易應用程式，該程式可以實時檢索資料並允許手動交易所有工具。還有一個根據瀏覽器的交易應用程式可用。該平臺的一個主要優勢是它的RESTful和串流媒體API，透過這些API，交易者可以以程式設計的方式存取歷史和實時資料，下達買賣訂單，或檢索帳戶資訊。有一個Python包裝器可用。Oanda提供免費的紙上交易帳戶，提供了對所有技術能力的完整存取，這在開始使用平臺時非常有幫助。
法律管轄
根據帳戶持有人的居住地，可以交易的差價合約的選擇會有所不同。與外匯相關的差價合約基本上在Oanda活躍的任何地方都可用。例如，股票指數的差價合約可能在某些司法管轄區不可用。
圖表翻譯：
graph LR
A[交易者] --> B[選擇平臺]
B --> C[交易工具]
C --> D[交易策略]
D --> E[交易成本]
E --> F[技術]
F --> G[法律管轄]
G --> H[開始交易]
此圖表顯示了一個交易者在開始交易之前需要考慮的步驟，從選擇平臺到開始交易。每一步驟都與前面提到的標準相關，強調了在選擇交易平臺時需要考慮的多個因素。
什麼是差價合約（CFDs）？
差價合約（CFDs）是一種金融衍生品，允許投資者買賣資產的價格差異，而不需要實際持有該資產。CFDs 可以用於各種金融工具，包括貨幣對、商品、股票指數、債券等。投資者可以透過 CFDs 實作全球宏觀策略。
CFDs 的風險
CFDs 涉及一定的風險，包括市場風險、流動性風險等。投資者應該瞭解這些風險，並採取適當的風險管理措施。例如，瑞士法郎事件曾導致多家線上券商破產。
Oanda 的 CFD 交易
Oanda 是一家提供 CFD 交易的線上券商。投資者可以透過 Oanda 的 API 存取市場資料、下單和管理賬戶。Oanda 的 API 提供了多種功能，包括歷史資料的下載、實時資料的接收和下單等。
設定 Oanda 賬戶
設立 Oanda 賬戶相當簡單。投資者可以選擇真實賬戶或模擬賬戶。模擬賬戶足以實作後面的操作。
Oanda API
Oanda 的 API 需要賬戶號和存取令牌（API 金鑰）。投資者可以在 Oanda 的網站上找到這些資訊。然後，投資者可以使用 Python 包 tpqoa 來連線 Oanda 的 API。
tpqoa 包
tpqoa 包是 Oanda API 的 Python 包裝器。它提供了簡單的方式來連線 Oanda 的 API、下載歷史資料、接收實時資料和下單等。
安全性
使用 tpqoa 包需要儲存賬戶憑證，包括賬戶號和存取令牌。這些資訊應該儲存在安全的地方，例如加密檔案中。
實作自動交易策略
使用 Oanda 的 API 和 tpqoa 包，投資者可以實作自動交易策略。這包括下載歷史資料、接收實時資料、下單和管理賬戶等。
程式碼實作
以下是使用 tpqoa 包連線 Oanda API 的簡單範例：
import tpqoa
# 設定賬戶憑證
account_id = 'YOUR_ACCOUNT_ID'
access_token = 'YOUR_ACCESS_TOKEN'
# 連線 Oanda API
api = tpqoa.tpqoa('../pyalgo.cfg')
# 下載歷史資料
data = api.get_history('EUR/USD', '1m', '2022-01-01', '2022-01-31')
# 接收實時資料
api.subscribe('EUR/USD', '1m')
# 下單
api.place_order('EUR/USD', 'buy', 1000)
注意：這只是簡單範例，實際交易需要更多的功能和風險管理。
取得歷史資料
Oanda 平臺的一個主要優點是可以透過 RESTful API 存取所有 Oanda 儀器的完整價格歷史。這裡的「完整歷史」是指不同的 CFD 自身，而不是它們所根據的底層儀器。
查詢可交易的儀器
要檢視某個帳戶可以交易哪些儀器，可以使用 .get_instruments() 方法。這個方法只會從 API 中檢索顯示名稱和技術名稱。API 中還有更多詳細資訊可供查詢，例如最小位置大小：
import oandapyV20
# 初始化 Oanda API
api = oandapyV20.API(environment="practice", access_token="YOUR_ACCESS_TOKEN")
# 取得可交易的儀器
instruments = api.get_instruments()
# 列出前 15 個儀器
for instrument in instruments[:15]:
print(instrument)
內容解密：
上述程式碼使用 Oanda API 的 get_instruments() 方法來檢索可交易的儀器。這個方法傳回一個列表，包含每個儀器的顯示名稱和技術名稱。然後，我們列出前 15 個儀器的名稱。
取得歷史資料
要取得某個儀器的歷史資料，可以使用 .get_history() 方法。這個方法需要指定儀器名稱、時間範圍和資料粒度。
import oandapyV20
# 初始化 Oanda API
api = oandapyV20.API(environment="practice", access_token="YOUR_ACCESS_TOKEN")
# 指定儀器名稱和時間範圍
instrument = "AUD/USD"
start_time = "2022-01-01"
end_time = "2022-01-31"
# 取得歷史資料
history = api.get_history(instrument, start_time, end_time)
# 列出歷史資料
for candle in history:
print(candle)
內容解密：
上述程式碼使用 Oanda API 的 get_history() 方法來取得某個儀器的歷史資料。這個方法需要指定儀器名稱、時間範圍和資料粒度。然後，我們列出歷史資料。
圖表翻譯：
以下是使用 Mermaid 語法繪製的 Oanda 儀器歷史資料圖表：
flowchart TD
A[Oanda API] --> B[get_instruments()]
B --> C[get_history()]
C --> D[歷史資料]
D --> E[圖表繪製]
E --> F[顯示圖表]
圖表翻譯：
上述圖表顯示了使用 Oanda API 取得歷史資料的流程。首先，使用 get_instruments() 方法來檢索可交易的儀器。然後，使用 get_history() 方法來取得某個儀器的歷史資料。最後，使用圖表繪製工具來顯示歷史資料。
背測動量策略於一分鐘棒圖
以下範例使用EUR_USD作為基礎的歐元/美元貨幣對。目標是對一分鐘棒圖進行動量基礎策略的背測。使用的資料是2020年5月的兩天資料。第一步是從Oanda中檢索原始資料：
步驟1：檢索原始資料
import tpqoa
# 初始化tpqoa物件
tpqoa = tpqoa.tpqoa()
# 定義instrument、start、end和granularity
instrument = 'EUR_USD'
start = '2020-05-01'
end = '2020-05-03'
granularity = 'M1'
# 檢索歷史資料
data = tpqoa.get_history(instrument, start, end, granularity, price='M')
步驟2：資料預處理
import pandas as pd
# 將資料轉換為pandas DataFrame
df = pd.DataFrame(data)
# 設定時間索引
df.index = pd.to_datetime(df.index)
# 刪除不需要的欄位
df.drop(['volume'], axis=1, inplace=True)
步驟3：計算動量指標
# 計算10期和20期的移動平均
df['ma10'] = df['close'].rolling(window=10).mean()
df['ma20'] = df['close'].rolling(window=20).mean()
# 計算動量指標
df['momentum'] = df['close'] - df['close'].shift(10)
步驟4：建立交易策略
# 定義買入和賣出的訊號
df['signal'] = 0
df.loc[(df['momentum'] > 0) & (df['ma10'] > df['ma20']), 'signal'] = 1
df.loc[(df['momentum'] < 0) & (df['ma10'] < df['ma20']), 'signal'] = -1
步驟5：評估策略表現
# 計算每日收益
df['daily_return'] = df['close'].pct_change()
# 計算策略收益
df['strategy_return'] = df['daily_return'] * df['signal'].shift(1)
# 計算累積收益
df['cumulative_return'] = (1 + df['strategy_return']).cumprod()
圖表翻譯：
flowchart TD
A[檢索資料] --> B[資料預處理]
B --> C[計算動量指標]
C --> D[建立交易策略]
D --> E[評估策略表現]
E --> F[圖表化]
內容解密：
以上程式碼展示瞭如何使用tpqoa函式庫檢索Oanda的歷史資料，然後計算動量指標和移動平均，建立交易策略，最後評估策略表現。這個範例可以用於背測動量基礎策略的表現。
歷史資料檢索與分析
在進行金融資料分析時，檢索歷史資料是一個至關重要的步驟。以下是使用API進行歷史資料檢索的過程：
歷史資料檢索
首先，我們需要指定要檢索的金融工具、開始和結束時間、資料粒度以及價格型別。以下是相關的程式碼：
price = 'M'
data = api.get_history(instrument, start, end, granularity, price)
這段程式碼使用api.get_history()函式從API中檢索指定的金融工具在指定時間範圍內的歷史資料。price引數被設為 'M'，表示我們想要檢索每分鐘的資料。
資料概覽
檢索到資料後，我們可以使用info()方法來檢視資料的概覽：
data.info()
這會顯示資料的基本資訊，包括索引的型別、資料列的數量和型別、記憶體使用情況等。
資料結構
以下是資料的結構概覽：
DatetimeIndex: 2814 entries, 2020-08-10 00:00:00 to 2020-08-11 23:59:00
Data columns (total 6 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 o 2814 non-null float64
1 h 2814 non-null float64
2 l 2814 non-null float64
3 c 2814 non-null float64
4 volume 2814 non-null int64
5 complete 2814 non-null bool
dtypes: bool(1), float64(4), int64(1)
memory usage: 134.7 KB
這表明資料包含6個欄位，分別是o、h、l、c、volume和complete，其中o、h、l和c是浮點數數，volume是整數，complete是布林值。
資料前瞻
最後，我們可以使用head()方法來檢視資料的前幾行：
data[['c', 'volume']].head()
這會顯示c和volume欄位的前幾行資料。
內容解密：
上述程式碼使用API進行歷史資料檢索，然後使用info()方法和head()方法來檢視資料的概覽和前幾行資料。這些方法可以幫助我們瞭解資料的結構和內容，為進一步的分析和處理做好準備。
圖表翻譯：
以下是使用Mermaid語法繪製的資料流程圖：
flowchart TD
A[資料檢索] --> B[資料概覽]
B --> C[資料結構]
C --> D[資料前瞻]
D --> E[資料分析]
這個圖表展示了資料從檢索到分析的流程。
金融市場資料分析
在金融市場中，資料分析是一個至關重要的環節，能夠幫助投資者和交易者做出明智的決策。以下是使用Python進行金融市場資料分析的範例。
從技術架構視角來看，本文深入淺出地介紹瞭如何利用 Python 和相關套件進行金融市場資料的即時處理、視覺化、回測和分析。文章涵蓋了從 Socket 通訊、ZeroMQ 的使用、Oanda 交易平臺的特性到 CFD 交易的風險，以及如何運用 tpqoa 包與 Oanda API 互動等關鍵技術細節。然而，文章在實務落地上仍有待加強，例如，缺乏更詳細的錯誤處理機制及實際交易中可能遇到的 slippage 和手續費等成本的考量。此外，雖然程式碼範例提供了基本功能示範，但要建構一個穩健的交易系統，仍需考慮更多因素，例如：風險管理、訂單執行策略和系統的容錯性等。展望未來，隨著機器學習和深度學習技術的發展，預期會有更多根據 AI 的交易策略出現，屆時，如何將這些技術與現有的交易平臺和 API 有效整合將成為重要的研究方向。對於想要踏入程式交易領域的開發者，建議從模擬交易開始，逐步累積經驗，並深入研究風險管理策略，才能在瞬息萬變的金融市場中取得成功。
