台股股票清單抓取工具 - 功能分析
📋 程式概述
這是一個從台灣證券交易所官方 ISIN 系統自動抓取台灣本地普通股清單的 Python 工具。透過多執行緒並行處理，快速取得上市、上櫃、興櫃及創新板的所有 4 碼股票資料。
🎯 核心功能
1. 資料來源覆蓋
程式涵蓋台灣證券市場的 5 大板塊：
| 板塊 | 市場代碼 | 資料來源 | 代碼後綴 | 說明 |
|------------------|----------|----------|----------|----------------|
| 上市普通股 | market=1 | TWSE | .TW | 主板上市公司 |
| 上櫃普通股 | market=2 | TWSE | .TWO | 櫃買中心掛牌 |
| 興櫃 | market=E | TWSE | .TWO | 興櫃市場 |
| 創新板（上市） | market=C | TWSE | .TW | 創新板上市 |
| 創新板（上櫃） | market=A | TWSE | .TWO | 創新板上櫃 |
2. 智能過濾機制
🔍 核心過濾規則：# ✅ 只保留 4 位數字的股票代號
if not (stock_code.isdigit() and len(stock_code) == 4):
continue
自動排除項目：
- ❌ TDR（台灣存託憑證）- 代碼格式不同
- ❌ ETF（指數股票型基金）- 通常為 5 碼或特殊碼
- ❌ 權證（認購/認售權證）- 代碼超過 4 碼
- ❌ 特別股 - 代碼格式特殊
- ❌ 其他衍生商品 - 非標準 4 碼格式
✅ 保留項目： 僅保留標準 4 碼普通股，如：
- 2330（台積電）
- 2317（鴻海）
- 2454（聯發科）
⚡ 技術特點
1. 多執行緒並行處理
# ✅ 只保留 4 位數字的股票代號
if not (stock_code.isdigit() and len(stock_code) == 4):
continue
優勢：
- 🚀 同時抓取 5 個市場資料
- ⏱️ 執行時間縮短 80%
- 🔄 自動處理執行緒同步
2. 智能去重機制
try:
time.sleep(0.5) # 防止請求過於頻繁
response.raise_for_status() # 檢查 HTTP 狀態
except Exception as e:
print(f"❌ 抓取失敗: {str(e)}")
特色：
- 保留首次出現的資料（優先順序：上市 > 上櫃 > 興櫃）
- 避免同一檔股票重複出現
- 自動處理跨板塊重複
3. 錯誤處理與穩定性
try:
time.sleep(0.5) # 防止請求過於頻繁
response.raise_for_status() # 檢查 HTTP 狀態
except Exception as e:
print(f"❌ 抓取失敗: {str(e)}")
保護機制：
- ⏸️ 每次請求間隔 0.5 秒
- 🛡️ 完整的異常處理
- ⏱️ 10 秒請求超時設定
📊 資料格式說明
輸出變數
- stockid - 股票代碼列表：
['0050.TW', '0051.TW', '1101.TW', '1102.TW', ...]
格式：股票代號.交易所後綴 已排序（數字順序） 可直接用於 yfinance 等套件
- stockname - 完整資訊列表：
[
'0050.TW&元大台灣50',
'1101.TW&台泥',
'2330.TW&台積電',
...
]
格式：代碼&公司名稱 方便分割取得代碼或名稱 保留完整中文名稱
💡 使用範例
基本使用
# 執行主程式
main()
# 查看結果
print(f"共抓取 {len(stockid)} 檔台股")
# 取得特定股票資訊
for info in stockname:
code, name = info.split('&')
if '台積電' in name:
print(f"找到: {code} - {name}")
進階應用
- 轉換為 DataFrame：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'code': [s.split('&')[0] for s in stockname],
'name': [s.split('&')[1] for s in stockname]
})
2.按市場分類：
listed = [s for s in stockid if s.endswith('.TW')]
otc = [s for s in stockid if s.endswith('.TWO')]
print(f"上市: {len(listed)} 檔")
print(f"上櫃: {len(otc)} 檔")
3.搜尋特定股票：
keyword = "電子"
results = [s for s in stockname if keyword in s]
print(f"包含'{keyword}'的股票: {len(results)} 檔")
🔧 依賴套件
pip install requests pandas lxml
套件說明：
- requests - HTTP 請求
- pandas - HTML 表格解析
- lxml - HTML 解析器（pandas 依賴）
📈 執行結果範例
預期輸出： ✅ 總共抓取「台灣本地普通股」數量（4碼，已去重）：1,850
🔹 前10個 stockname 範例：
0050.TW&元大台灣50
0051.TW&元大中型100
1101.TW&台泥
1102.TW&亞泥
1103.TW&嘉泥
1104.TW&環泥
1108.TW&幸福
1109.TW&信大
1110.TW&東泥
1201.TW&味全
🔹 前10個 stockid 範例：
0050.TW
0051.TW
1101.TW
1102.TW
1103.TW
1104.TW
1108.TW
1109.TW
1110.TW
1201.TW
統計分析
| 指標項目 | 數值範圍說明 |
|------------------|--------------------------|
| 📊 總數量 | 約 1,800–2,000 檔 |
| 🏢 上市股票 | 約 950–1,000 檔 |
| 🏪 上櫃股票 | 約 800–900 檔 |
| 🆕 興櫃/創新板 | 約 50–150 檔 |
🎓 適用場景
- 量化交易系統：
# 建立台股交易標的池
for stock in stockid:
# 下載歷史資料
# 計算技術指標
# 執行回測
2.資料分析專案：
# 批次下載所有台股資料
import yfinance as yf
for stock in stockid[:10]: # 測試前 10 檔
data = yf.download(stock, start='2024-01-01')
3.股票監控系統：
# 監控特定產業股票
semiconductor = [s for s in stockname if '半導體' in s or '電子' in s]
print(f"半導體相關: {len(
完整程式碼
import requests
from io import StringIO
import pandas as pd
import concurrent.futures
import time
# 設定全域變數
stockid = []
stockname = []
# 定義「僅普通股」的網址配置（已移除 TDR、權證、ETF）
url_configs = [
{'name': 'listed', 'url': 'https://isin.twse.com.tw/isin/class_main.jsp?market=1&issuetype=1&Page=1&chklike=Y', 'suffix': '.TW'}, # 上市普通股
{'name': 'otc', 'url': 'https://isin.twse.com.tw/isin/class_main.jsp?market=2&issuetype=4&Page=1&chklike=Y', 'suffix': '.TWO'}, # 上櫃普通股
{'name': 'rotc', 'url': 'https://isin.twse.com.tw/isin/class_main.jsp?owncode=&stockname=&isincode=&market=E&issuetype=R&industry_code=&Page=1&chklike=Y', 'suffix': '.TWO'}, # 興櫃
{'name': 'tw_innovation', 'url': 'https://isin.twse.com.tw/isin/class_main.jsp?owncode=&stockname=&isincode=&market=C&issuetype=C&industry_code=&Page=1&chklike=Y', 'suffix': '.TW'}, # 創新板（上市）
{'name': 'otc_innovation', 'url': 'https://isin.twse.com.tw/isin/class_main.jsp?owncode=&stockname=&isincode=&market=A&issuetype=C&industry_code=&Page=1&chklike=Y', 'suffix': '.TWO'}, # 創新板（上櫃）
]
def fetch_data(url_config):
"""抓取單一類別證券資料的函數（僅處理普通股）"""
try:
time.sleep(0.5)
response = requests.get(url_config['url'], timeout=10)
response.raise_for_status()
df = pd.read_html(StringIO(response.text), header=0)[0]
stock_ids = []
stock_names = []
for _, row in df.iterrows():
code_col = '有價證券代號'
name_col = '有價證券名稱'
stock_code = str(row[code_col]).strip()
stock_label = str(row[name_col]).strip()
suffix = url_config['suffix']
# 跳過無效資料
if not stock_code or not stock_label or suffix is None:
continue
# ✅ 關鍵過濾：只保留「4 位數字」的股票代號（排除 TDR、ETF、亂碼等）
if not (stock_code.isdigit() and len(stock_code) == 4):
continue
stock_id = f"{stock_code}{suffix}"
stock_ids.append(stock_id)
stock_names.append(f"{stock_id}&{stock_label}")
return {'type': 'stock', 'ids': stock_ids, 'names': stock_names}
except Exception as e:
print(f"❌ 抓取 {url_config['name']} 時發生錯誤: {str(e)}")
return None
def main():
global stockid, stockname
# 使用執行緒池處理所有類別
with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=5) as executor:
futures = [executor.submit(fetch_data, config) for config in url_configs]
for future in concurrent.futures.as_completed(futures):
result = future.result()
if not result:
continue
if result['type'] == 'stock':
stockid.extend(result['ids'])
stockname.extend(result['names'])
# 移除重複項（保留首次出現的名稱）
unique_stock_info = {}
for info in stockname:
sid = info.split('&')[0]
if sid not in unique_stock_info:
unique_stock_info[sid] = info
stockid = sorted(unique_stock_info.keys())
stockname = [unique_stock_info[sid] for sid in stockid]
# 顯示結果
print(f"✅ 總共抓取「台灣本地普通股」數量（4碼，已去重）: {len(stockid)}")
print("\n🔹 前10個 stockname 範例:")
for i in range(min(10, len(stockname))):
print(stockname[i])
print("\n🔹 前10個 stockid 範例:")
for i in range(min(10, len(stockid))):
print(stockid[i])
if __name__ == "__main__":
main()
這是主力模組，負責根據 stockname 清單，從 Yahoo Finance 擷取每檔股票的完整歷史日K資料，並儲存為 CSV。
# -*- coding: utf-8 -*-
# =========================================================
# 台股歷史資料下載器（多執行緒；✅ 智慧續傳版；✅ 生產就緒）
# 存放路徑：/content/drive/MyDrive/各國股票檔案/tw-share/dayK
# Log 路徑：/content/drive/MyDrive/Log/台股日K資料下載器/
# Copyright (c) 2025 <Your Name>
# License: MIT
#
# 免責聲明：
# 1) 僅供研究與教學，不構成投資建議。
# 2) 資料來自 Yahoo Finance，可能有延遲或錯誤。
# 3) 再執行一次即可續傳未完成項目。
# =========================================================
import os, time, threading
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
import pandas as pd
import yfinance as yf
from tqdm import tqdm
from pathlib import Path
# ========== 使用者可調整參數 ==========
# 🔽 你可以修改以下參數以適應需求
MARKET_CODE = "tw-share" # 資料夾名稱（可用 cn-share, us-share...）
DATA_SUBDIR = "dayK" # 日K子資料夾名（可改為 daily, kbar...）
PROJECT_NAME = "台股日K資料下載器" # 專案名稱（用於 Log）
BASE_DATA_DIR = f"/content/drive/MyDrive/各國股票檔案/{MARKET_CODE}"
DATA_DIR = f"{BASE_DATA_DIR}/{DATA_SUBDIR}"
LOG_PARENT_DIR = "/content/drive/MyDrive/各國股票檔案/Log"
LOG_DIR = f"{LOG_PARENT_DIR}/{PROJECT_NAME}"
CKPT_FILE = f"{LOG_DIR}/checkpoint_tw.csv"
MAX_WORKERS = 8 # 多執行緒數量（Colab 免費版建議 5~8）
RETRY_DELAY = 1.0 # 下載失敗後等待秒數
MIN_FILE_SIZE = 100 # 判斷檔案是否有效的最小 byte 數
AUTO_ADJUST = False # 是否使用 yfinance 的 auto_adjust（建議 False）
# ========== 環境檢查與路徑建立 ==========
try:
from google.colab import drive
print("🔗 正在掛載 Google Drive...")
drive.mount('/content/drive', force_remount=False)
print("✅ Drive 已掛載")
except Exception:
raise RuntimeError("此程式設計於 Google Colab 環境使用，請在 Colab 中執行。")
# 建立所有需要的資料夾
for d in [DATA_DIR, LOG_DIR]:
Path(d).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
# ========== 日誌函數 ==========
def log(msg: str):
now = pd.Timestamp.now()
log_path = f"{LOG_DIR}/download_tw_{now:%Y%m%d}.txt"
with open(log_path, "a", encoding="utf-8-sig") as f:
f.write(f"{now:%Y-%m-%d %H:%M:%S}: {msg}\n")
print(msg)
# ========== 啟動資訊與使用者提示 ==========
now = pd.Timestamp.now()
print(f"""\
=========================================================
【台股日K資料下載器】
📁 資料存放：{DATA_DIR}
📝 Log 路徑：{LOG_DIR}
🕒 啟動時間：{now:%Y-%m-%d %H:%M:%S}
🔧 多執行緒數：{MAX_WORKERS}
🔄 續傳功能：✅ 啟用（透過 {os.path.basename(CKPT_FILE)}）
❗ 若要「強制重新下載全部」，請刪除 checkpoint 檔案：
→ 刪除：{CKPT_FILE}
或執行：
!rm "{CKPT_FILE}" # Colab / Linux
del /f "{CKPT_FILE.replace('/', '\\')}" # Windows
=========================================================
【免責聲明】
1) 僅供研究與教學，不構成投資建議。
2) 資料來自 Yahoo Finance，可能有延遲或錯誤。
3) 再執行一次即可續傳未完成項目。
=========================================================
""")
# --- 檢查 stockname 是否存在 ---
try:
_ = stockname # 例如 ['2330.TW&台積電', '2317.TW&鴻海']
except NameError:
raise RuntimeError("❌ 找不到變數 `stockname`。請先定義股票清單再執行本段。")
tickers = [t.strip() for t in stockname if t.strip()]
log(f"📋 原始清單數量：{len(tickers)} 支股票")
# ========== 安全檔名處理與解析 ==========
def safe_filename(s: str) -> str:
return (s.replace("/", "_").replace("\\", "_").replace(":", "_")
.replace("*", "_").replace("?", "_").replace('"', "_")
.replace("<", "_").replace(">", "_").replace("|", "_"))
def parse_item(item: str):
if '&' in item:
tkr, nm = item.split('&', 1)
else:
tkr, nm = item.strip(), "未知股票"
return tkr.strip(), nm.strip()
# ========== 智慧型續傳機制 ==========
def build_checkpoint(items):
"""根據當前 DATA_DIR 實際狀態重建 checkpoint"""
rows = []
for it in items:
tkr, nm = parse_item(it)
out_path = os.path.join(DATA_DIR, f"{tkr}_{safe_filename(nm)}.csv")
if os.path.exists(out_path) and os.path.getsize(out_path) > MIN_FILE_SIZE:
status, err = "skipped", ""
else:
status, err = "pending", ""
rows.append((tkr, nm, status, err))
df = pd.DataFrame(rows, columns=["ticker", "name", "status", "last_error"])
df.to_csv(CKPT_FILE, index=False, encoding='utf-8-sig')
return df
def validate_and_load_checkpoint():
"""
智慧載入 checkpoint：
- 檢查欄位是否完整
- 抽查 'skipped' 項目的實際檔案是否存在
- 若都不存在 → 可能是路徑變更 → 重建
"""
if not os.path.exists(CKPT_FILE):
log("🆕 建立新的 checkpoint ...")
return build_checkpoint(tickers)
try:
ckpt = pd.read_csv(CKPT_FILE)
required_cols = {"ticker", "name", "status", "last_error"}
if not required_cols.issubset(ckpt.columns):
log("⚠️ checkpoint 欄位不完整，重新建立")
return build_checkpoint(tickers)
# 抽查 skipped 項目是否「真的存在」
skipped_items = ckpt[ckpt["status"] == "skipped"]
if len(skipped_items) == 0:
log(f"🔁 讀取 checkpoint：{len(ckpt)} 項（無跳過項目）")
return ckpt
found_any = False
sample_check_count = 0
for _, row in skipped_items.iterrows():
if sample_check_count >= 5:
break
tkr, nm = row["ticker"], row["name"]
out_path = os.path.join(DATA_DIR, f"{tkr}_{safe_filename(nm)}.csv")
if os.path.exists(out_path) and os.path.getsize(out_path) > MIN_FILE_SIZE:
found_any = True
break
sample_check_count += 1
if found_any:
log(f"🔁 讀取既有 checkpoint：{CKPT_FILE}（{len(ckpt)} 項），驗證到部分檔案確實存在")
return ckpt
else:
log("⚠️ 檢測到 checkpoint 中的檔案均不存在 → 可能資料夾路徑已變更 → 重建 checkpoint")
log(f" 上次路徑可能為：.../dayK ？目前路徑：{DATA_DIR}")
return build_checkpoint(tickers)
except Exception as e:
log(f"⚠️ checkpoint 讀取失敗，重建：{e}")
return build_checkpoint(tickers)
# ✅ 使用智慧型載入
ckpt = validate_and_load_checkpoint()
# 篩選本次要處理的項目
todo = ckpt[ckpt["status"].isin(["pending", "failed"])].copy()
log(f"🚀 本輪待處理：{len(todo)} 支")
# --- 多執行緒鎖 ---
print_lock = threading.Lock()
def download_stock_data(row):
"""下載單一股票歷史資料（日K）"""
ticker_id, name = row["ticker"], row["name"]
try:
with print_lock:
print(f"📥 下載中: {name}({ticker_id})...")
out_path = os.path.join(DATA_DIR, f"{ticker_id}_{safe_filename(name)}.csv")
# 若已存在且有資料，跳過
if os.path.exists(out_path) and os.path.getsize(out_path) > MIN_FILE_SIZE:
return {"ticker": ticker_id, "name": name, "status": "skipped", "err": "", "rows": 0}
# 下載資料
tk = yf.Ticker(ticker_id)
hist = tk.history(period="max", auto_adjust=AUTO_ADJUST)
if hist is None or hist.empty:
with print_lock:
print(f"⚠️ 無資料: {name}({ticker_id})")
return {"ticker": ticker_id, "name": name, "status": "failed", "err": "empty_history", "rows": 0}
# 重設索引並儲存
hist.reset_index(inplace=True)
hist.to_csv(out_path, index=False, encoding='utf-8-sig')
num_rows = len(hist)
with print_lock:
print(f"✅ 完成: {name}({ticker_id}) | {num_rows} 筆資料 | 已存 {os.path.basename(out_path)}")
time.sleep(0.1) # 減少被節流風險
return {"ticker": ticker_id, "name": name, "status": "success", "err": "", "rows": num_rows}
except Exception as e:
err_msg = str(e)
with print_lock:
print(f"❌ 失敗: {name}({ticker_id}) → {err_msg[:100]}...")
log(f"[ERROR] {ticker_id}&{name}: {err_msg}")
time.sleep(RETRY_DELAY)
return {"ticker": ticker_id, "name": name, "status": "failed", "err": err_msg, "rows": 0}
# ========== 主流程 ==========
if __name__ == "__main__":
start_time = time.time()
total_count = len(todo)
if total_count == 0:
print("🎉 所有股票資料均已下載完成，無需處理。")
log("ℹ️ 無需處理項目。")
else:
print("="*60)
print(f"開始下載 {total_count} 支股票的日K資料...")
print("="*60)
pbar = tqdm(total=total_count, desc="整體進度", unit="支")
results = []
with ThreadPoolExecutor(max_workers=MAX_WORKERS) as executor:
future_to_row = {executor.submit(download_stock_data, r): r for _, r in todo.iterrows()}
for future in as_completed(future_to_row):
r0 = future_to_row[future]
try:
result = future.result()
except Exception as e:
result = {
"ticker": r0["ticker"],
"name": r0["name"],
"status": "failed",
"err": f"uncaught: {e}",
"rows": 0
}
results.append(result)
# 即時更新 checkpoint
mask = (ckpt["ticker"] == result["ticker"])
ckpt.loc[mask, ["status", "last_error"]] = [result["status"], result["err"]]
ckpt.to_csv(CKPT_FILE, index=False, encoding='utf-8-sig')
pbar.set_postfix_str(f"最新: {result['name']} {result['status']}", refresh=False)
pbar.update(1)
pbar.close()
# ========== 統計與輸出 ==========
end_time = time.time()
duration = end_time - start_time
success = [r for r in results if r["status"] == "success"]
skipped = [r for r in results if r["status"] == "skipped"]
failed = [r for r in results if r["status"] == "failed"]
total_rows = sum(r["rows"] for r in success)
avg_rows = total_rows / len(success) if success else 0
# 📊 Console 輸出統計
print("\n" + "="*60)
print("📊 下載統計報告")
print("="*60)
print(f"📁 資料存放路徑: {DATA_DIR}")
print(f"📝 Log 路徑: {LOG_DIR}")
print(f"⏰ 執行時間: {duration:.2f} 秒")
print(f"📈 總計處理: {total_count} 支")
print(f"✅ 成功: {len(success)} 支 | 共 {total_rows:,} 筆日K資料 (平均 {avg_rows:.0f} 筆/支)")
print(f"🟡 跳過: {len(skipped)} 支 (已存在)")
print(f"❌ 失敗: {len(failed)} 支")
if failed:
print("📋 失敗清單:")
for r in failed:
print(f" - {r['name']}({r['ticker']})")
print("\n📌 提示：若仍有失敗項目，**直接重新執行本程式**即可續傳補抓。")
print("✅ 所有資料與日誌已儲存。")
print("="*60)
# Log 最終統計
log(f"📊 最終統計：成功={len(success)}, 跳過={len(skipped)}, 失敗={len(failed)}, 耗時={duration:.2f}s")
# ✅ 輸出失敗與成功清單
if failed:
fail_df = pd.DataFrame(failed)[["ticker", "name", "err"]]
fail_df.to_csv(f"{LOG_DIR}/failed_list.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
log(f"📁 已儲存失敗清單：{LOG_DIR}/failed_list.csv")
if success:
succ_df = pd.DataFrame(success)[["ticker", "name", "rows"]]
succ_df.to_csv(f"{LOG_DIR}/success_list.csv", index=False, encoding='utf-8-sig')
log(f"📁 已儲存成功清單：{LOG_DIR}/success_list.csv")
print(f"\n🧾 已輸出報告至：{LOG_DIR}/")
print(" - success_list.csv（成功清單）")
print(" - failed_list.csv（失敗清單）")
print(" - checkpoint_tw.csv（續傳點）")
print(" - download_tw_YYYYMMDD.txt（日誌）")
🧠 智慧續傳機制：
- 每次執行會自動建立或讀取 checkpoint_tw.csv
- 若檔案已存在且大小合理（>100 bytes），自動跳過
- 若下載失敗，會記錄錯誤訊息並保留於 checkpoint，供下次續傳
- 可隨時中斷與重啟，不會重複下載已完成的檔案
⚙️ 多執行緒加速：
- 使用 ThreadPoolExecutor 同時下載多檔（預設 8 執行緒）
- 每檔下載後即時更新 checkpoint，避免資料遺失
- 加入 time.sleep(0.1) 降低被 Yahoo 節流風險
📁 輸出內容：
- 每檔股票一個 CSV，命名格式為：<stock_id>_<stock_name>.csv
- 儲存於：/content/drive/MyDrive/各國股票檔案/tw-share/dayK/
- 同步輸出：
- checkpoint_tw.csv：續傳狀態
- success_list.csv：成功清單與筆數
- failed_list.csv：失敗清單與錯誤訊息
- download_tw_YYYYMMDD.txt：完整日誌
執行完後結果畫面會是如下
colab免費版執行時間是551秒，將近10分鐘
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將上方程式碼逐個貼上colab cell執行即可。預設會在goole driver建立資料夾存放日K檔案。
如果複製程式碼貼到colab上方會出現如下空白，導致執行後發生錯誤訊息
File "<tokenize>", line 205 IndentationError: unindent does not match any outer indentation level
請選擇該處空白選取候用取代方式全部取代，再次執行即可
-----------------------------------------------------------------------------------------------------
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