這次報告重點在於教學如何利用 Python、爬蟲技術與 API，整合多元金融數據，進行自動化資料分析與投資策略設計。主要目的是透過自動化技術降低數據收集與分析門檻，提升投資效率，並結合量化策略提升決策精準度。
使用工具與資源

一、程式語言與框架

Python、Google Colab（程式運行環境）

二、資料來源與API

FinMind API：提供超過 50 種台股與國際金融數據，涵蓋技術面、基本面、籌碼面及即時資料分析。

使用數據包括台股加權指數、法人買賣表、融資融券表、月營收表、美股股價與原油價格等。

官方網站註冊與 Token 獲取（https://finmindtrade.com/）。

Yahoo 財經台股資料。

台灣證交所資料表。

三、爬蟲與資料處理

Requests（網頁數據請求）

BeautifulSoup（網頁數據解析）

Pandas（資料處理與分析）

四、投資策略設計與回測

FINLAB 套件：專注於台灣股市數據分析與回測。

ChatGPT：輔助策略設計與程式碼優化。

五、自動化與通知系統

Telegram Bot API：建立即時股價回報機器人。

Crontab（定時執行爬蟲與策略回測）。

六、版本控制與專案管理

Git、GitHub（專案存取與分享）。

一、程式語言與運行環境

Python：核心程式語言，用於爬蟲、數據處理與策略回測。

Google Colab：雲端運行 Python 腳本，方便開發與分享程式碼。

二、數據來源與 API

FinMind API：提供超過 50 種金融數據，包括技術面（如台股加權指數、股價資料表）、基本面（如資產負債表、月營收表）、籌碼面（如法人買賣表、融資融券表）等數據。

涵蓋即時數據與衍生性商品資料。

使用 Token 認證進行數據查詢（註冊網址：https://finmindtrade.com/）。

台灣證交所資料：提供上市股票與產業分類表。

Yahoo 財經台股頁面：實時股價查詢。

三、爬蟲與資料處理工具

Requests：負責發送 HTTP 請求以獲取網頁內容。

BeautifulSoup (bs4)：解析 HTML，提取所需數據。

Pandas：整理、分析和視覺化數據的高效工具。

四、投資策略設計與回測工具

FINLAB 套件：專注於台灣股市數據分析與量化策略回測，生成圖像化績效數據。

量化策略示例：

藏獒策略：高風險高收益成長股。

巴菲特選股法優化版：穩健型長期價值投資。

景氣對策信號策略：防禦型動態調整策略，適合低風險偏好者。

五、通知與自動化工具

Telegram Bot API：設置機器人，即時推送股價與選股結果給用戶。

Crontab：設定定時執行爬蟲與策略回測（如每 5 分鐘更新一次數據）。

六、版本控制與專案管理

Git：版本控制工具。

GitHub：專案存取、分享與團隊協作。