Q:我有一套財報分析方法，每一季都會找出相對應的股票，然後產生出這一記值得投資的股票。好處是執行速度很快，可以得到一份Excel，壞處是我想要長期追蹤就變得不容易(因為要跨Excel做連動分析)。 目前我的想法是可以整理成資料庫，並變成自動化流程，方便我隨時可以深入研究好的股票，之後還可以根據每天的技術線型紀錄回測投資狀況。 請幫我收斂上述需求，並加入我可能遺漏的地方，給我一個系統建議，例如要配置哪寫軟體架構，資料流應該怎麼進行。
A:
根據你的需求，我建議構建一個完整的股票分析與追蹤系統，並整理以下系統架構及資料流的設計建議：
1. 系統架構建議
(1) 資料庫層
- 選擇資料庫：
- 關聯式資料庫 (SQL)：如 MySQL、PostgreSQL，用於存儲結構化的財報數據、技術指標、交易記錄等。
- NoSQL 資料庫：如 MongoDB，用於存儲非結構化數據（如技術線型圖表的參數或備註）。
- 資料分區：
- 財報數據表：儲存每季的財報資訊（公司代號、季度、關鍵指標等）。
- 技術指標表：每日更新的技術線型相關數據（如 RSI、MACD）。
- 追蹤列表表：用於記錄你篩選出的值得研究的股票（含標籤分類）。
- 回測結果表：用於存儲歷史模擬結果。
(2) 自動化流程層 (ETL Pipeline)
- 數據收集 (Extract)：
- 從財報 API (如 Alpha Vantage、Yahoo Finance、Quandl) 或其他數據源擷取數據。
- 技術指標數據可以每日定時從股票平台抓取。
- 數據轉換 (Transform)：
- 整理財報資料，轉換為標準格式（如 JSON 或 CSV），根據分析方法計算出篩選結果。
- 使用程式化方法（Python 的 pandas 或 PySpark）計算技術線型。
- 數據載入 (Load)：
- 將處理後的數據存入資料庫，保留歷史數據以供追蹤和分析。
(3) 分析層
- 自動化分析程式：
- 使用 Python（pandas + scikit-learn 或其他工具）實現每季的財報分析與股票篩選。
- 每日運行技術線型的監控程式，記錄變化。
- 回測引擎：
- 基於歷史數據，對選出的股票進行回測（例如使用
backtrader或zipline等工具）。
- 基於歷史數據，對選出的股票進行回測（例如使用
(4) 可視化層
- 篩選與追蹤平台：
- 可建置一個簡單的 Web 界面，透過 Dash（Python Framework）或 Streamlit 查看財報分析結果和技術線型變化。
- 回測結果與技術分析儀表板：
- 使用 Power BI、Tableau 或 Plotly 建立交互式報表，方便檢視回測績效和技術指標趨勢。
(5) 自動化通知
- 使用 Telegram Bot、Line Notify 或 Email，將每日技術線型更新和異常情況推送通知。
2. 資料流設計
- 資料收集與整合：
- 每季度運行財報分析程式，生成一份篩選的股票列表。
- 每日自動更新技術指標數據，並存入資料庫。
- 篩選與更新：
- 篩選後的股票自動加標籤並儲存在「追蹤列表表」中，方便隨時調閱和更新。
- 回測與模擬：
- 定期對篩選出的股票進行回測模擬，計算投資績效指標（如年化收益率、最大回撤）。
- 可視化與決策支持：
- 將關鍵財報和技術指標製作成即時更新的報表。
- 設計篩選條件，篩選出符合特定技術條件的股票。
3. 可能遺漏的需求與補充建議
- 數據版本控制：
- 使用 Git 或 DVC 進行財報數據與技術指標的版本控制，避免數據錯誤。
- 備援與性能考量：
- 使用雲端資料庫服務（如 AWS RDS 或 GCP Firestore）以確保資料穩定性。
- 模型優化與機器學習：
- 加入簡單的機器學習模型（如分類模型）進行選股策略輔助分析。
- 法規與市場條件調整：
- 加入法規或市場條件的變數，以避免模型依賴過時的假設。
4. 技術選型建議
- 編程語言：Python（強大生態系統支持數據處理、自動化、機器學習）。
- 資料庫：PostgreSQL + MongoDB。
- 自動化工具：Apache Airflow 或 Prefect（管理 ETL 流程）。
- 回測工具：Backtrader 或 Zipline。
- 可視化工具：Dash/Streamlit + Power BI。
這樣的系統可以幫助你將股票分析過程自動化，並提高篩選與追蹤的效率，同時方便長期研究與回測策略。若有其他需求可以再細化調整！
