股市技術指標訊號通知
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第一章：申請 Google Sheets API (最難的部分)
建立專案：進入 Google Cloud Console。https://console.cloud.google.com/
2.啟用 API：搜尋並啟用 Google Sheets API
點選下圖中的Google Shee
第一章：申請 Google Sheets API (最難的部分)
建立專案：進入 Google Cloud Console。https://console.cloud.google.com/
2.啟用 API：搜尋並啟用 Google Sheets API
點選下圖中的Google Shee
這份程式碼是獨立於 Bot 框架運行的核心模組，負責數據獲取、指標計算、訊號判斷，以及 Sheets 的批量更新。
1. 指標實作與依賴管理 (Indicators & Dependencies)
純 Python 指標實作：
目標： 徹底擺脫 TA-Lib 這個 C 擴展庫，確保 Docke
這份程式碼是獨立於 Bot 框架運行的核心模組，負責數據獲取、指標計算、訊號判斷，以及 Sheets 的批量更新。
1. 指標實作與依賴管理 (Indicators & Dependencies)
純 Python 指標實作：
目標： 徹底擺脫 TA-Lib 這個 C 擴展庫，確保 Docke
這個模組提供了穩健的數學計算和訊號判斷框架，確保 Bot 能夠精確地處理數據、判斷趨勢，並管理警報狀態。
1. 核心數學與趨勢分析 (Core Math & Trend Logic)
calculate_slope(series) (線性回歸斜率):
目標： 計算均線 (MA) 在最近 5 根
這個模組提供了穩健的數學計算和訊號判斷框架，確保 Bot 能夠精確地處理數據、判斷趨勢，並管理警報狀態。
1. 核心數學與趨勢分析 (Core Math & Trend Logic)
calculate_slope(series) (線性回歸斜率):
目標： 計算均線 (MA) 在最近 5 根
bot.py這份程式碼是您複雜監控系統的最終穩定版本，採用 python-telegram-bot v20+ 框架實現跨市場的自動化技術指標警報。
1. 核心組件與初始化 (Initialization)
模組與變數導入：
目標： 建立程式運行的基礎環境。
關鍵技術： pytz (處理時區)
bot.py這份程式碼是您複雜監控系統的最終穩定版本，採用 python-telegram-bot v20+ 框架實現跨市場的自動化技術指標警報。
1. 核心組件與初始化 (Initialization)
模組與變數導入：
目標： 建立程式運行的基礎環境。
關鍵技術： pytz (處理時區)
背景
幾年前我曾經寫過一個 LINE Bot，部署在 Heroku，用來傳送股票技術指標的提醒訊息。 不過後來 Heroku 開始收費，加上我專注在回測策略，這個版本就暫停維護了。
最近我重新出發，利用 AI 技術與更穩定的雲端平台，打造了新一代的提醒系統： Telegram Bot + Goo
背景
幾年前我曾經寫過一個 LINE Bot，部署在 Heroku，用來傳送股票技術指標的提醒訊息。 不過後來 Heroku 開始收費，加上我專注在回測策略，這個版本就暫停維護了。
最近我重新出發，利用 AI 技術與更穩定的雲端平台，打造了新一代的提醒系統： Telegram Bot + Goo
第一章：申請 Google Sheets API (最難的部分)
建立專案：進入 Google Cloud Console。https://console.cloud.google.com/
2.啟用 API：搜尋並啟用 Google Sheets API
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第一章：申請 Google Sheets API (最難的部分)
建立專案：進入 Google Cloud Console。https://console.cloud.google.com/
2.啟用 API：搜尋並啟用 Google Sheets API
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這份程式碼是獨立於 Bot 框架運行的核心模組，負責數據獲取、指標計算、訊號判斷，以及 Sheets 的批量更新。
1. 指標實作與依賴管理 (Indicators & Dependencies)
純 Python 指標實作：
目標： 徹底擺脫 TA-Lib 這個 C 擴展庫，確保 Docke
這份程式碼是獨立於 Bot 框架運行的核心模組，負責數據獲取、指標計算、訊號判斷，以及 Sheets 的批量更新。
1. 指標實作與依賴管理 (Indicators & Dependencies)
純 Python 指標實作：
目標： 徹底擺脫 TA-Lib 這個 C 擴展庫，確保 Docke
這個模組提供了穩健的數學計算和訊號判斷框架，確保 Bot 能夠精確地處理數據、判斷趨勢，並管理警報狀態。
1. 核心數學與趨勢分析 (Core Math & Trend Logic)
calculate_slope(series) (線性回歸斜率):
目標： 計算均線 (MA) 在最近 5 根
這個模組提供了穩健的數學計算和訊號判斷框架，確保 Bot 能夠精確地處理數據、判斷趨勢，並管理警報狀態。
1. 核心數學與趨勢分析 (Core Math & Trend Logic)
calculate_slope(series) (線性回歸斜率):
目標： 計算均線 (MA) 在最近 5 根
bot.py這份程式碼是您複雜監控系統的最終穩定版本，採用 python-telegram-bot v20+ 框架實現跨市場的自動化技術指標警報。
1. 核心組件與初始化 (Initialization)
模組與變數導入：
目標： 建立程式運行的基礎環境。
關鍵技術： pytz (處理時區)
bot.py這份程式碼是您複雜監控系統的最終穩定版本，採用 python-telegram-bot v20+ 框架實現跨市場的自動化技術指標警報。
1. 核心組件與初始化 (Initialization)
模組與變數導入：
目標： 建立程式運行的基礎環境。
關鍵技術： pytz (處理時區)
背景
幾年前我曾經寫過一個 LINE Bot，部署在 Heroku，用來傳送股票技術指標的提醒訊息。 不過後來 Heroku 開始收費，加上我專注在回測策略，這個版本就暫停維護了。
最近我重新出發，利用 AI 技術與更穩定的雲端平台，打造了新一代的提醒系統： Telegram Bot + Goo
背景
幾年前我曾經寫過一個 LINE Bot，部署在 Heroku，用來傳送股票技術指標的提醒訊息。 不過後來 Heroku 開始收費，加上我專注在回測策略，這個版本就暫停維護了。
最近我重新出發，利用 AI 技術與更穩定的雲端平台，打造了新一代的提醒系統： Telegram Bot + Goo