逐筆交易懶人包

複委託跟海外券商怎麼選？選擇ETF指數投資的心得

最近應該越來越多的文章或廣告在鼓吹投資美股！如下圖，尤其是有些海外券商開始主打免交易手續費，看起來似乎很吸引人。

但很多人跨到要投資美股都會遇到一個問題，我究竟要選擇海外券商還是國內的複委託？

"投資金律"讀後感「The Four Pillars of Investing」(1)--估量股市這頭野獸

投資金律的作者是威廉．伯恩斯坦(William Bernstein)


本書的英文書名為「The Four Pillars of Investing」，意旨為投資的四個支柱，在作者文中指的是：理論、歷史、心理與產業四方面。

概略讀完，深深覺得這是對於講解投資的傑作，嚴格來說，看完這本書的收穫，我覺得是超棒的投資，這本書可以讓你對於投資有深刻的理解，走上正確的道路。

因為在看這本書的同時我也在閱讀威廉．伯恩斯坦的另一本大作「繁榮的背後」，必須說，如果我能夠在踏入市場時就先看過這些大作，就能夠了解到投資的本質與歷史，並且更透徹的看清現在與未來，少走一些冤枉路。

以下先簡單介紹一些重點

“投資前最重要的事”讀後感--單純，是最好的投資策略

投資前最重要的事

投資前最重要的事的作者是班‧卡爾森，同時也是知名財經部落格「致富的常識」（A Wealth of Common Sense）創辦人兼主筆

原文名稱：A Wealth of Common Sense: Why Simplicity Trumps Complexity in Any Investment Plan

金融市場是一個混亂、複雜又瞬息萬變的系統，總是會給人一種感覺，很像付出越多努力去研究，一定可以了解這個系統運作的定律，但事實上並非如此，因為這個市場還是以人為主，人終究不是一個理性的動物，以下概述數個整理過的觀念供大家參考。

你我皆凡人
投資人最常犯的錯誤就是被自身情緒干擾，以至於沒辦法制定明智的投資決策，最近看到了一些散戶的社團，常常出現問明牌，或者是因為別人的推薦就買進，然後市場崩盤的時候不顧一切的殺出，我們必須認清，我們沒有必要煩惱自己的投資方式是否和別人相同，買進的是不是同樣的股票，甚至不要在意別人的績效，而是專注在自己的目標，如果你規劃的組合能夠為你實現目標，那有沒有打敗別人或市場又如何？

長期思維
買進並持有不是一個完美的策略，但是他可以幫助你簡化投資的流程，例如定時定額法，但是這個方法需要堅定的意志，因為在市場下跌時持續買進並持有，遠比在上漲的市場中買進並持有困難得多，過度的汲汲營營容易導致情緒影響投資判斷，與其妄想在短暫的時間範圍內實現卓越的績效，不如虛心接受市場給你的一切。

負面知識與散戶常見的缺點
1.一心急著快速致富：成功投資方法的缺點就是相對無趣，許多人寧願追求像樂透那樣找到飆股，而不願意慢慢累積財富。
2.不事先擬定計畫：世界上沒有能夠保證百分之百獲利的方式，但如果你不是先擬定計畫並落實，那絕對可以讓你嘗到賠錢的滋味，沒有計畫的投資叫做投機。
3.盲從群眾不願意獨立思考：這是絕大多數投資人賠錢的原因，聽信名牌，跟著各種老師買進，成了抬轎的人。
4.完全聚焦在短期：世界上二十四小時都有新的危機在爆發，然後根據這個危機出現各種預言，但事實上長遠來看，這些短期事件對市場的影響微不足道，但如果你關注這些短期事件，只會增加你的活動量，以及錯誤進出場的情形。
5.不承認自己的缺點：過度自信是摧毀財富的最大因素，會導致投資人認為自己擁有預測市場的能力，不承認自身缺點的投資人無法為自己創造安全邊際，最後終究會被一次的壓倒性虧損抬出場。

成功投資人的特質
1.情緒智商ＥＱ：穩定自己的情緒，擬定能解決「缺乏自我調節能力」的計畫，來解決衝動決策的缺陷。
2.耐心：複利不會在一夜之間發生，需要時間慢慢累積。
3.在混亂狀態下保持冷靜：在市場崩盤或是經濟危機爆發時，保持冷靜，按部就班的依照原本的流程行事。
4.勇於表達我不知道的能力：留在自己的能力圈，並承認自己對那個能力圈還不了解，體察自己的偏誤行為，可以讓你成為更優秀的投資人
5.了解歷史：不管時光如何流轉，金融市場參與者的基本行為並沒有太大的改變
6.紀律：如果沒辦法堅持在各種市場週期恪守投資策略的紀律，就算擁有再好的投資策略都無濟於事。

常見迷思
1.唯有精準掌握市場買賣時機才能賺到優渥報酬：以長期的投資來看，能不能精準掌握時機不是特別重要，重要的是持續的投入。
2.必須等到情況好轉些再投資：事實上是你永遠沒辦法知道何時情況會開始好轉。
3.只要掌握下一次衰退的時機，就可以抓住進場時機：同上，你也不可能知道何時情況會開始變壞，泡沫永遠在不知不覺中發生。
4.歷史股價有精確的市場週期：你可以嘗試在數字中尋找模式型態，但你會發現，這些數字沒有規律可言

簡單促成純粹
慢慢的你會體悟到，良好的投資績效，不一定要仰賴令人絞盡腦汁的複雜計畫，簡單的好處是可以讓你易於執行，並且腳踏實地的持之以恆，多數的案例證明，越頻繁的調整投資組合，績效反而會低於平均值。

資產配置
世界上沒有完美的投資組合，只有事後才知道的一個投資組合是否完美，資產配置亦同，所以我們不是要找出完美的資產配置，而是要找到一個適合自己的，這樣的方法可以避免你去投資自己不了解的產品或市場，以及去追逐自己不了解的熱門（但不一定會賺錢）基金股票。納入每一項資產類別與投資標的，都必須提出具體理由，並且固定檢視及落實。

儲蓄
通常來說年輕人幾乎不太會思考提前規劃未來的生活，所以其實年輕人更有必要思考未來的財富能夠為自己帶來什麼好處，例如自由跟彈性，金錢可以買到很多，最寶貴的是「做所有能讓自己開心的事的時間」，與其把儲蓄和年老退休聯想在一起，不如想想健全的財務狀況能讓你過怎麼樣的生活水準，做自己想做的事，不管生活中最讓你惱火的是什麼？就把它當作儲蓄的動機吧！先有了儲蓄，才有投資的機會！


從踏入投資這個領域，一開始我也像一般的散戶一樣，總是希望可以找到會上漲的股票，還記得開始投入沒多久，就遇到了824股災，最初的第一年，我進出頻繁，總是有一點獲利就出場，然後可能帳面上有虧損，就急著想要停損，不過很幸運的，總體來說報酬還是正的，不過有了幾次虧損的經驗後，讓我重新檢視，到底是哪裡出了問題，在第二年，我開始逐步調整策略，砍掉一些純粹是在“賭”上漲的股票，買進一些所謂的“定存股”（不過我很不喜歡定存股這個詞，因為這會給人家一種誤解，就是這股票跟定存一樣是不會虧損的），也漸漸地看了巴菲特致股東信之類的價值型投資。

經過這幾年，我必須承認，打敗大盤非常非常困難，回頭看看去年以來的投資狀況，或許報酬率不差，但事實上，還是低於大盤的，畢竟去年是個大多頭，所以與其在想要如何去打敗大盤，不如跟著大盤一起動吧，不要想著快速致富，而是要用耐心，去累積財富。

再一次強調，我不喜歡用“定存股”這個詞，因為根本沒有這種東西，股票跟定存是絕對不一樣的，看看那多年前被大家追捧的定存股中鋼，現在又如何，或許會有人說放著一直領股利終究會回本，先別說台股歷史上有多少下市的股票，光是這段被套牢的時間，你損失的時間複利，就是最大的機會成本了，大家可以存股，但絕對不要把股票當作零風險的定存，而使用大量的借貸來套利，這是非常危險的行為。

最後提醒，紀律！紀律！還是紀律！當你聆聽市場上的各種雜音，並隨之起舞時，就是危險的開始，維持自己投資計畫的單純，紀律與耐心，專注在長期投資上，會是最好的風險管控。祝福大家都能夠順利累積自己的資產，過自己想要的生活。



「當你領悟到長期報酬率才是唯一重要的事，你就開始擁有投資智慧」--威廉‧伯恩斯坦

"程式教學"簡單入門python預測股價-使用stocker套件（更新版教學下）

上一篇教學簡單介紹了如何讀取資料以及快速建立模型，並使用Changepoint Prior，來進行模型調整
https://hn28082251.blogspot.com/2019/05/python-stocker-new-session1.html

如果沒有看過的一定要先去看看

evaluate_prediction這個函式，目的是來模擬我們跟著程式預測去下單的結果，也就是說我們將使用模型預測給出的策略，與我們在整個期間純粹買進並持有股票的策略進行一個對比。

接下來輸入這行程式碼並且執行
esun.evaluate_prediction(nshares=1000)
nshares=1000代表我們用1000股去做模擬
評估時間為2018-05-28 00:00:00 to 2019-05-28


本函式的原理如下
The strategy from the model states that for a given day, we buy a stock if the model predicts it will increase. If the model predicts a decrease, we do not play the market on that day. Our earnings, if we bought the stock, will be the change in the price of the stock over that day multiplied by the number of shares. Therefore, if we predict the stock will go up and the price does go up, we will make the change in price times the number of shares. If the price goes down, we lose the change in price times the number of shares.

 1、當模型預測股價會上漲的那一天，會買入，並在一天結束時賣出。當模型預測股價下跌時，我們就不買入任何股票；
The strategy from the model states that for a given day, we buy a stock if the model predicts it will increase. If the model predicts a decrease, we do not play the market on that day. 
 2、如果購買股票價格在當天上漲，那麼我們就把股票上漲的幅度乘以我們購買的股票的數量； if we predict the stock will go up and the price does go up, we will make the change in price times the number of shares. 
3、如果購買的股票價格下跌，我們就把下跌的幅度乘以股票的數量，計作我們的損失。If the price goes down, we lose the change in price times the number of shares.





執行後Stocker就會以數字和圖表顯示的方式告訴我們這個策略是如何進行的

從上方的模型預測可看到

The total profit using the Prophet model = $6150.00.
The Buy and Hold strategy profit =         $4850.00.

有點出乎我意料的，在這個資料集，模型的預測竟然跑贏了買進並且持有的狀況，我在測試的時候有用台積電股價做測試，結果買進並且持有的獲利勝過頻繁進出。

不過在台股大家要知道買進賣出光是手續費跟稅就會讓人自己扣血了，這個程式並沒有把這些算進去，如果要直接拿來應用在台股上，我只能說要三思阿XD




最後我們有了一個優化後的模型，然後就可以使用predict_future（）函數來對股票未來價格的進行預測。

關於這個函數的詳細說明如下
Makes a prediction for the specified number of days in the future using a prophet model trained on the assigned number of years of data. Printed output is the days on which the stock is expected to increase and the days when it is expected to decrease. A graph also shows these results with confidence intervals for the prediction. ​



然後我們輸入下方這個程式碼
esun.predict_future(days=10)

esun.predict_future(days=100)
分別預測10天後與100天後的股價
輸入之後按下執行

會跑出兩張圖

現在你已經學會用Stocker預測股價了，事實上，如果我們想使用這個模型策略進行交易（我基本上是不建議啦），最好每天都更新資料，然後訓練新的模型，然後預測三天內的價格就好，這套系統的用法有點類似讓電腦去看懂趨勢，並且做預測，總結來說，我覺得這個模型的意義，在於讓大家能夠開心的玩轉python程式，而非拿來賺錢。

這系列文終於更新完了，雖然我們可能沒有辦法用Stocker賺大錢，但是我覺得重點在於coding的過程而不是有沒有賺錢的結果！就算最終失敗，也好過從不嘗試！

You can't connect the dots looking forward; you can only connect them looking backwards.--Steve Jobs

"你無法預先把點點滴滴串連起來；只有在未來回顧時，你才會明白那些點點滴滴是如何串在一起的"--賈伯斯

就像在國中時，我第一次接觸到程式，第一次用c++寫出了一台計算機的時候，我像在沙灘上撿到貝殼的孩子那樣的開心了一整天，我也從來沒想過，過去的那些嘗試與失敗，會讓現在的我走到這麼遠。


我也還在學習的路上，幸運的是身邊有許多大神不吝指導我，距離成功目標的路還很長，但只要開始走就不會遠，祝大家在coding and debug的路上不孤單～


本文章並沒有推薦任何投資標的，單純是個人的一些觀察與見解，為作者自行查看相關資料後整理而成，資料之正確性以各官方公告為主，任何人觀看本文之後，而有投資該股票基金或ETF之行為，自行對所有後果負責。 

歡迎分享轉載文章，願每一個人都能夠衣食無虞。 

我將思想傳授他人，他人之所得，亦無損於我之所有；猶如一人以我的燭火點燭，光亮與他同在，我卻不因此身處黑暗。湯瑪斯‧傑弗遜（Thomas Jefferson）

"程式教學"簡單入門python預測股價-使用stocker套件（更新版教學上）

一直以來對於寫這種文章我是有疑慮的

預測證券市場走勢是一項非常有誘惑力的事情，但是一旦稍有不慎或是過度相信程式，很有可能在黑天鵝事件來臨時，粉身碎骨。

我個人認為，與其努力的在每日獲利上能夠跑贏大盤，不如好好享受在運用程式預測的練習中，學習資料視覺化，程式設計，模型訓練這些領域，說不定在這個領域所學應用在工作上提升的收入，會比投資炒股多很多ＸＤ

本篇文章會讓大家簡單地做出像下方的股價預測圖，以及調整參數，預測未來的股價


本文的示範資料集與程式碼我把他打包好放在雲端了
使用方式與雲端連結請點下方
https://hn28082251.blogspot.com/2019/05/python-stocker-data-code.html

本次環境使用anaconda裡面的jupyter
不會操作的請先參考這篇
https://hn28082251.blogspot.com/2019/02/python-mac-os-anaconda.html


我們先來建立個過去股價的資料
這裡用的方法是用google試算表抓資料
詳細方法請參考以下教學
https://hn28082251.blogspot.com/2019/04/google-spreadsheets-stock.html
https://hn28082251.blogspot.com/2018/12/google-k.html

我們在這裡用我在台股的唯一持股玉山金為例
程式碼先幫大家寫好
可以直接複製
={ArrayFormula(text({"Date";int(query(query(googlefinance("2884","ALL","1/1/2018",TODAY(),"daily" ) ,"Select Col1",1),"offset 1",0))},"YYYY-MM-DD")),query(googlefinance("2884","ALL","1/1/2018",TODAY(),"daily" ) ,"Select Col4,Col2,Col5,Col3",1)}
以上是從2018年開始抓
詳細的抓取步驟可以參照下方這篇
https://hn28082251.blogspot.com/2019/04/python-stocker.html

再來說說我們要用的stocker套件

如果大家有照著下方的教學打開程式碼後
https://hn28082251.blogspot.com/2019/05/python-stocker-data-code.html

可以開始按上方run那個鍵

導入Stocker：
 from stocker import Stocker


這部分可能有些第一次使用的人會出現很多錯誤
通常是因為缺少相關套件
所需套件如下

quandl==3.3.0

matplotlib==2.1.1

numpy==1.14.0

fbprophet==0.2.1

pystan==2.17.0.0

pandas==0.22.0

pytrends==4.3.0

通常anaconda會預載matplotlib、numpy、pandas、pytrends

所以缺少的套件quandl、pystan、fbprophet就需要手動安裝

mac的使用者直接進終端機，然後依序輸入下方程式並執行
pip install quandl
pip install pystan
pip install fbprophet

windows的使用者則去開始功能表打開anaconda資料夾
找到裡面一個長得像命令提示字元，名稱叫做Anaconda Prompt的程式執行，然後依序輸入下方程式並執行

pip install quandl
conda install pystan
conda install -c conda-forge fbprophet


如果以上執行成功代表我們有抓到package了

再來把股價資料讀取進來
import pandas as pd

### 讀入series
df = pd.read_csv('price2884.csv', index_col='date', parse_dates=['date'])
price = df.squeeze()


price.head()

確定資料格式沒有問題

再來讀取價格資料放進一個變數中

from stocker import Stocker


esun = Stocker(price)



確定時間沒問題後，就可以開始初步預測了

預測的程式如下 
model, model_data = esun.create_prophet_model(days=10)


#days代表要預測幾天後的股價

由此可見這裡預測的十天後(6/7)玉山金的股價為26.62元

是不是很簡單呢？


預測結果的綠線包含了相對應的信賴區間，這代表在模型預測的不確定性。在這種情況下，如果將信賴區間寬度設置為80％，這意味著我們預計這個範圍將包含實際值的可能性為80%。信賴區間將隨著時間推移會越來越大，這是因為隨著預測時間距離現有數據的時間越來越遠，預測值將面臨更多的不確定性，就像預測天氣一樣。




教的是如何使用Changepoint Prior，來進行模型調整
官方說明如後
Changepoints represent where a time series goes from increasing to decreasing or from increasing slowly to increasingly rapidly (or vice versa). They occur at the places with the greatest change in the rate of the time series. The changepoint prior scale represents the amount of emphasis given to the changepoints in the model. This is used to control overfitting vs. underfitting (also known as the bias vs. variance tradeoff).

簡單的來說就是控制overfitting（過擬和） 跟 underfitting（欠擬和）

overfitting（過擬和）是指，使用過多參數，以致太適應資料，太適應資料可能會在未來預測的時候失準
underfitting（欠擬和）是使用太少參數，以致於不適應資料



在上方教學中，我們已經學會如何快速建模，不過我們要來評估模型的預測效果如何，就用下方的程式碼來用過去資料來看看三個月前開始預測效果如何


esun.evaluate_prediction(start_date='2019-02-04', end_date='2019-05-28')

執行後如下

紅線之前代表訓練集的數據，紅線後代表開始預測，可以看得出來，並不是很理想！！！
但不要因此放棄，因為一開始全部都使用默認的參數，所以我們要開始去調整我們的模型，


趨勢變化過度擬合（靈活性太大）或不足（靈活性不夠），我們可以使用輸入參數調整稀疏之前的強度changepoint_prior_scale。默認情況下，此參數預設為0.05。增加它將使趨勢更加靈活

我們輸入下方這行程式碼並且執行

esun.changepoint_prior_analysis(changepoint_priors=[0.001, 0.05, 0.1, 0.2]) 

可以得到下方這張圖

可以看到在不同的changepoint_priors下，擬合的狀況也不太相同


接下來我們在更詳細的比較不同的changepoint_priors下，一些其他的參考值
程式碼如下

esun.changepoint_prior_validation(start_date='2018-01-04', end_date='2019-01-03', changepoint_priors=[0.001, 0.05, 0.1,0.15, 0.2, 0.25,0.4, 0.5, 0.6])

基於不同changepoint_priors下，訓練和測試準確性曲線和不確定性曲線

大致上可以看得出來，在changepoint_priors＝0.1的時候效果較好

於是我們就把changepoint_prior_scale設成0.1吧！請加入下方的程式碼並執行

esun.changepoint_prior_scale = 0.1

然後再去看我們的模型

一樣用下方的程式碼

esun.evaluate_prediction(start_date='2019-02-04', end_date='2019-05-28')

可以發現預測的走勢比較貼近我們的現實數據了，這顯示了模型優化​​的重要性。使用默認值可以初步預測，但是我們需要調整模型的設定，來讓模型效果更好。

下一篇會講講比較參考模型進行買進賣出或者是單純持有之間的差異，以及用修正後的模型進行預測

本文章並沒有推薦任何投資標的，單純是個人的一些觀察與見解，為作者自行查看相關資料後整理而成，資料之正確性以各官方公告為主，任何人觀看本文之後，而有投資該股票基金或ETF之行為，自行對所有後果負責。 

歡迎分享轉載文章，願每一個人都能夠衣食無虞。 

我將思想傳授他人，他人之所得，亦無損於我之所有；猶如一人以我的燭火點燭，光亮與他同在，我卻不因此身處黑暗。湯瑪斯‧傑弗遜（Thomas Jefferson）

"程式教學"簡單入門python預測股價-使用stocker套件（程式碼與資料集）

這篇文章整理了使用stocker套件的程式碼與資料集
點擊下方連結
https://drive.google.com/file/d/1eDw1lvRb8W4fo29Q4ngJsNoMVup9xSus/view?usp=sharing

打開之後會像下面這樣
可以用excel開啟的csv檔是資料集

打開anaconda後開啟jupyter後進到下載來的資料夾把stocker.ipynb開啟，確定可以執行就可以了。

"程式教學"簡單入門python預測股價-使用stocker套件（evaluate_prediction）

沒有看過基礎概念的請先看下方連結
http://hn28082251.blogspot.com/2019/04/python-stocker.html


最近實在忙爆，本來想好好寫完整的教學，現在看來還是先慢慢寫片段，找時間再整合成一篇。
這次來講講evaluate_prediction這個函式，目的式來模擬我們跟著程式預測去下單的結果，也就是說我們將使用模型預測給出的策略，與我們在整個期間純粹買進並持有股票的策略進行一個對比。

本次資料以VTI(Vanguard Total Stock Market ETF)為例，這是我在美股的持股之一，資料集幫大家整理好了，請點選下方連結下載
https://drive.google.com/file/d/1gNPEnttLHBrbfUoiPU41ZMZmJsFy_Z8u/view?usp=sharing


前半段程式都一樣，就是把資料讀進來

相關除錯經驗可參考下方文章留言
https://www.dcard.tw/f/money/p/231112780-%E7%B0%A1%E5%96%AE%E5%85%A5%E9%96%80python%E9%A0%90%E6%B8%AC%E8%82%A1%E5%83%B9-%E4%BD%BF%E7%94%A8stocker%E5%A5%97%E4%BB%B6%EF%BC%88%E4%B8%8A%EF%BC%89

接下來輸入這行程式碼並且執行
vti.evaluate_prediction(nshares=1000)
nshares=1000代表我們用1000股去做模擬
評估時間為2018-05-14 00:00:00 to 2019-05-14

本函式的原理如下
The strategy from the model states that for a given day, we buy a stock if the model predicts it will increase. If the model predicts a decrease, we do not play the market on that day. Our earnings, if we bought the stock, will be the change in the price of the stock over that day multiplied by the number of shares. Therefore, if we predict the stock will go up and the price does go up, we will make the change in price times the number of shares. If the price goes down, we lose the change in price times the number of shares.

 1、當模型預測股價會上漲的那一天，會買入，並在一天結束時賣出。當模型預測股價下跌時，我們就不買入任何股票；
The strategy from the model states that for a given day, we buy a stock if the model predicts it will increase. If the model predicts a decrease, we do not play the market on that day. 
 2、如果購買股票價格在當天上漲，那麼我們就把股票上漲的幅度乘以我們購買的股票的數量； if we predict the stock will go up and the price does go up, we will make the change in price times the number of shares. 
3、如果購買的股票價格下跌，我們就把下跌的幅度乘以股票的數量，計作我們的損失。If the price goes down, we lose the change in price times the number of shares.





執行後Stocker就會以數字和圖表顯示的方式告訴我們這個策略是如何進行的

從上方的模型預測可看到

The total profit using the Prophet model = $23360.00.
The Buy and Hold strategy profit =         $6890.00.

有點出乎我意料的，在這個資料集，模型的預測竟然跑贏了買進並且持有的狀況，我在測試的時候有用台積電股價做測試，結果買進並且持有的獲利勝過頻繁進出。


不過在台股大家要知道買進賣出光是手續費跟稅就會讓人自己扣血了，這個程式並沒有把這些算進去，如果要直接拿來應用在台股上，我只能說要三思阿XD



本文章並沒有推薦任何投資標的，單純是個人的一些觀察與見解，為作者自行查看相關資料後整理而成，資料之正確性以各官方公告為主，任何人觀看本文之後，而有投資該股票基金或ETF之行為，自行對所有後果負責。 

歡迎分享轉載文章，願每一個人都能夠衣食無虞。 

我將思想傳授他人，他人之所得，亦無損於我之所有；猶如一人以我的燭火點燭，光亮與他同在，我卻不因此身處黑暗。湯瑪斯‧傑弗遜（Thomas Jefferson）