週末 48 小時挑戰：利用 GitHub Actions 打造 0 成本全球股市監控系統

一、為什麼我要做這件事？

在股市投資中，「市場寬度」與「動能分布」是判斷多空趨勢的關鍵指標。然而，要同時掃描全球六大市場（美、台、港、中、日、韓）數萬檔標的，往往需要昂貴的伺服器與龐大的運算時間。

這個週末，我給自己設定了一個課題：能不能在「零伺服器成本」的前提下，建構出一套工業級的自動化監控管線？

二、核心技術：GitHub Actions Matrix Strategy (平行運算)

• 平行處理：系統啟動時會同時分配 6 台獨立的雲端虛擬機 (Runner)。
• 效率提升 600%：原本需要 1.5 小時的序列下載量，因為六國同步開跑，縮短至 15-20 分鐘 內完成。
• 故障隔離：每一市場任務獨立，即使某國 API 異常，也不會影響其他五國的報告產出。

(註：建議在此處插入您那張 6 個綠色勾勾並行的 GitHub Actions 截圖，非常有說服力！)

三、強韌的下載管線設計

在抓取大規模金融數據時，「穩定性」是最大的挑戰。為了確保系統長期運作不被封鎖，我實作了：

1. 隨機延遲 (Randomized Jitter)：模擬真人行為，避開 API 限流。
2. 數量門檻防護 (Threshold Guard)：自動檢查清單完整度，防止網路抖動造成數據缺失。
3. 續跑機制：基於進度紀錄，讓系統在遇到意外中斷後能無縫接續。

四、結語：技術換取時間

透過這次週末的實作，我再次驗證了現代 Serverless 架構的強大。我們不需要購買昂貴的設備，只要善用雲端資源與良好的架構設計，一人也能管理全球化的金融數據庫。

💡 方格子發文小建議：

1. 自訂網址：在方格子發布時，可以自訂後綴網址，建議用 global-stock-monitor-01 之類的關鍵字。
2. 加入關鍵字標籤：Python、量化投資、GitHub Actions、自動化、理財投資。
3. 系列文連結：在文章最後寫上「下篇預告：我如何搞定跨國 API 的各種格式坑？」，並放上專案的 GitHub 連結。

🔗 您的專案連結： https://github.com/grissomlin/taiwan-stock-monitor/tree/main