002.第一步該做什麼？

Q:第一步要先進行什麼動作？請給我詳細的建議

A:

第一步：建立核心資料庫和數據收集流程

1. 確認系統範圍與需求細化

• 明確你需要存哪些數據：例如財報數據、技術指標、回測結果等。
• 梳理你的財報分析邏輯，將需要的計算公式和篩選條件列出來，作為系統數據表的設計基礎。
• 定義最小可行系統 (MVP) 的功能：
• • 存儲每季篩選的財報結果。
  • 每日更新技術線型數據。
  • 建立一個初步的數據視覺化介面。

2. 選擇工具並建立基礎架構

• 選擇並搭建資料庫（推薦 PostgreSQL，或者若無伺服器可考慮 Google Sheets 作為臨時解決方案）。
• 使用 Python 作為數據處理和自動化腳本的核心工具，搭配以下套件：
• • pandas：處理數據分析。
  • SQLAlchemy：連接資料庫。
  • yfinance 或其他財報 API：下載股市財報數據。

具體操作步驟

步驟 1：資料庫設計與搭建

1. 設計資料表結構(以下資料庫由GPT產生)
2. • 財報數據表 (financial_reports)：
   • • stock_id (股票代號)/quarter (季度)/revenue, profit, eps (各種指標數據)/selected (是否符合篩選條件)/created_at (創建時間)
   • 技術指標表 (technical_indicators)：
   • • stock_id/date (交易日期)/rsi, macd, moving_avg (技術指標)
   • 追蹤清單表 (watchlist)：
   • • stock_id/label (標籤分類，例如「潛力股」、「高風險」)/notes (手動添加的備註)
2. 啟動資料庫
3. • 如果本地測試，安裝 PostgreSQL 15.10
   • 設定密碼/Port 5432/Local used
   • 若使用雲端，選擇 AWS RDS 或 Google Cloud SQL。

步驟 2：數據收集腳本

1. 收集財報數據
2. • 使用 API，編寫 Python 腳本下載財報數據並存入資料庫。
   • 這裡先搜集各公司的基本資料當作練習。

def fetch_twse_data(api_url):
    """
    從 TWSE API 獲取上市櫃公司資料
    """
    response = requests.get(api_url)
    response.raise_for_status()  # 檢查是否有錯誤
    return response.json()

def transform_data(data):
    """
    將 JSON 數據轉換為 DataFrame，並整理格式以符合資料庫結構
    """
    # 將 JSON 轉為 DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 重命名欄位為資料表結構對應名稱
    df = df.rename(columns={
        "出表日期": "report_date",

搭配GPT+Google很快可以完成自己的資料庫。

短期目標：完成數據輸入與存儲

• 完成資料庫搭建，並驗證財報與技術指標的數據是否可以正常存取。
• 初步建立數據更新流程，確保數據能每日更新，並正確存入資料庫。

後續計畫

在完成這一步後，可以進一步進行：

1. 分析模組的設計：建立篩選條件的函式，並實現每日追蹤。
2. 可視化介面的搭建：使用簡單的工具（如 Streamlit）快速呈現篩選結果和技術線型。

完成第一步後，你將擁有一個穩定的數據存取與更新基礎，便於進一步優化與擴展系統功能！