[Day21]金融數據分析 - 股市基本常識認知、投資小知識、數據分析流程
由於我們是以程式跟股市菜雞為出發點撰寫該系列，所以我們還是必須來講解一下股市的一些基本常識以及知識才行，接著也會講解一下我們整個數據分析從頭到尾的流程順序為何，這樣往後你想要自行進行金融數據分析時才不會不知所措，那我們就開始今日的教學吧!!
股市基本常識認知
股票市場
我們股票市場大致上可分成兩類
- 初級市場 : 指資金需求者(包括政府單位、金融機構及公民營企業)為籌集資金首次出售有價證券予最初購買者之交易市場，例如我們熟知的股票IPO(首次公開發行)就是屬於初級市場
- 次級市場 : 次級市場也就是我們股票交易最直接的地方，分別是集中市場，也就是我股票上市交易的市場，以及店頭市場，也就是我們股票上櫃交易的市場
交易所
台灣負責股票交易的單位叫做「台灣證券交易所」，成立於1961年10月3日，交易時間為每個星期一至五的9:00~13:30，遇休假則會停市，近期則是連補上班上課的日子也會休市，而如遇天災得停班停課的日子，則是以台北市宣布的公告為準，如台北市宣告停班停課，則證交所休市，而台北市宣布正常上班上課，就算其它縣市宣布停班停課，證交所依舊會開市
上市上櫃家數
我們結至2020年上市上櫃的家數，上市家家數為948家，上櫃家數為782家，加起來共1730家公司可以供我們交易，實在是越來越多可投資的標的了，已經無法像上一輩的人一樣，每天都能分析好每家股票的狀況，這時程式就是很好的輔助工具
交易模式
在9:00~13:30的交易時間，我們稱為盤中交易，在2020年10月之前，我們盤中交易最小交易單位至少要交易一張股票，一張就等於1000股的意思，而低於1000股的我們稱之為零股，以往都是在13:40~14:30之間有一個盤後交易才能進行買賣，但在10月之後，盤中也已經開放零股交易，這對於我們這種大數據分析很講究的風險控管相當有幫助，因為這樣我們就不用去在意股票的價格高低限制了
投資小知識
1.賠錢比賺錢容易
假設我們今天投資的起始資金為10萬元，第一個月很幸運的我們報酬為100%，也就是說，我們的資金來到了20萬，但如果我們第二個月很不幸的賠掉了50%，這樣我們的資金又回到了10萬元
這告訴我們，「停損」很重要，停損也就是當我們賠錢到一定比例時，就一定要無條件出場，那是因為我們賠了50%，就要用100%的獲利才能賺回來，為了這惡性循環持續擴大，我們就必須嚴厲執行停損
2.投資要分散風險
今天不論投資任何一種商品，我們都不能夠將大量的資金放在同一個商品上，畢竟投資意味著存在風險，我們永遠都不知道我們會不會成為下一個賠錢的受害者，既然在不確定的情況下要投資，就只能控制投入的資金比例，最大的損失也只是將投資該商品的資金比例虧完，不至於造成總資金太大的衝擊
3.長線投資能夠利用時間彌補技術
根據長期的投資研究，當投資期限越長其實越容易獲利，我們可以從以下這張圖輕易地看出短線交易究竟賺不賺錢
我們拿2021/3/25的當沖資料來看，當沖總獲利最高的是台積電，總獲利為3358萬，但別看似這當沖賺很多，現在當沖的人可是更多啊，平均下來每張不過是賺1744元，仔細往下看，每張平均要賺破千的股票跟本少之又少，更何況這獲利其實大多集中在少數的人手中，幾乎當沖的人根本就只能賠錢收場，像我身邊的許多當沖朋友，幾乎沒有一個人在當沖市場賺到大錢的，反倒是長線投資的朋友，其實他們並沒有特別會什麼投資技巧，但卻能賺的比這些每天講得頭頭是道的當沖朋友還要多
4.金融大數據分析並非萬能
在這我們還是必須先來釐清一下，我們是如何利用程式來進行大數據分析的呢?沒錯，我們就是利用大量的歷史資料來進行分析的，或許在其他領域上歷史資料很有幫助，但在股市上這就不好說了，由於股市存在著人為的因素，其實只要有錢，想要打破既定的理論是件簡單的事情，但難道大數據分析就不能使用了嗎?錯了，我們是要拿來進行「輔助」，就跟目前許多AI一樣，是用來輔助專業，而非取代專業，我們可以利用程式幫助我們快速找到符合條件的股票，或是幫助我們找出最佳的投資組合，幫助我們快速執行我們的策略，抑或是幫助我們預判明日的漲跌機率，甚至是股價可能會落在哪裡，雖然未來會不會取代投資人，真的讓AI自行思考或自行創造交易策略，這我不知道，但至少目前要取代投資人交易還是一大難關
數據分析流程
數據分析的資料大致上可分成4大步驟
1.訂定分析目標
首先第一步當然是要有一個明確的目標，像是我們想要分析台股跟美股之間的相關性，或是我們想要預測明日某檔股票漲跌的機率等等，當我們有了明確目標後，我們才能夠繼續進行下一步驟
2.抓取相關資料
當我們訂好目標後，接下來就是需要獲取相關數據才行，那要如抓到數據呢?當然就是從資訊量爆炸的網路上獲取拉，當然，資料獲取的難易度以及完整性就取決於是否付費，這部分就只能自行斟酌了，能獲取資料的像是各券商的APP、TEJ、網站上的數據等等
而以網站上的數據來說，又可分成有良心的網站，也就是免費提供Excel檔下載的，以及沒提供Excel檔的網站，而其中沒提供下載檔的我們就只能進行程式爬蟲來抓取，這部分我們往後的教學會教到
3.資料整理及分析
當我們獲得分析目標所需的數據後，接下來就是利用我們先前教的Numpy、Pandas等等模組進行數據整理以及分析，這部分我們之後也會教到，這裡就先了解一下就好
4.結果圖視化
一般我們研究資料當然不會只是分析給自己看而已，往往都是要分析給老闆或是老師等人看的，這時我們總不可能拿著一大串密密麻麻的數據給他們看吧，所以就必須要變成能夠一目了然的圖表才行，而在金融數據分析中，就會用到我們教過的Matplotlib跟seaborn等模組來視覺化，這我們往後也會進行示範教學
總結
今天大致上先讓大家了解我們台股的一些基本常識，以及分享一些我在股市中領悟到的知識，最後當然就是要了解我們最重要的數據分析流程為何，這樣我們學完這30天的教學後，想要分析其他數據時才能輕易的舉一反三
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我出生於財務金融與資訊背景，滿20歲便開始踏入股市。從當初對股市一無所知的菜鳥，到現在成為一名專注於AI股市研究的分析師，這是我的成長歷程。
我崇尚彼得·林區所強調的理念，認為在生活和工作中觀察，從周遭環境中挑選出適合投資的股票，並搭配近期快速崛起的程式交易、大數據分析等AI技術，立志打造輕鬆又便利的投資之路。
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