投資-軟體開發

AI 價格預測

價格預測通常結合機器學習和深度學習演算法，並運用歷史數據及市場技術指標。以下是常見的一些方法：

1. 時間序列分析

2. 機器學習演算法

3. 深度學習模型

4. 混合模型

5. 技術指標

6. 強化學習

使用強化學習的智能交易系統可以在模擬的市場環境中學習，並隨時間優化買賣決策，逐步改善交易策略。

7. 大數據與情感分析

AI 模型可以通過新聞和社交媒體的情感分析，來判斷市場情緒，並根據外部因素預測股票價格變化。

8. 注意事項

結合多種演算法和外部數據（例如經濟指標、公司基本面分析），通常能產生最有效的 AI 股票價格預測模型。

指標與操作策略

在使用 AI 進行股票價格預測時，模型會生成多種指標來幫助投資者做出決策。這些指標可以用來判斷市場走向，並根據不同的情境採取相應的交易操作。以下是一些常見的預測指標及其操作策略：

1. 預測價格

這是模型直接預測的未來股票價格數值。

2. 漲跌概率

模型可能會預測股票價格上漲或下跌的概率。

3. 趨勢信號

模型可能會基於技術指標（如移動平均線）預測股票的趨勢方向。

4. 超買/超賣信號

技術指標如 RSI（相對強弱指數）可以用來判斷股票是否處於超買或超賣狀態。

5. 波動性

模型可以預測股票未來的價格波動區間。

6. 買賣強度

基於市場買賣雙方的強度預測。

7. 止損與止盈點

模型可能會根據歷史數據建議合理的止損與止盈點。

總結

根據不同的預測指標，投資者可以做出相應的交易決策，如買入、賣出或保持觀望。綜合多種指標有助於在不同的市場情境下做出更合理的投資決策。

交易市場的資料庫設計

1. 資料庫結構

erDiagram User { int UserID string Username string Password string Email datetime CreatedAt } Product { int ProductID string ProductName decimal Price int StockQuantity int SellerID } Order { int OrderID int BuyerID datetime OrderDate decimal TotalAmount } OrderItem { int OrderItemID int OrderID int ProductID int Quantity decimal Subtotal } Payment { int PaymentID int OrderID datetime PaymentDate decimal Amount string PaymentMethod } User ||--o{ Product : sells User ||--o{ Order : places Product ||--o{ OrderItem : is_included_in Order ||--o{ OrderItem : contains Order ||--o| Payment : is_paid_by

2. 關係說明

公開交易市場的資料庫設計

1. 資料庫結構

erDiagram Asset { int AssetID string AssetName string AssetType string BaseAsset string QuoteAsset decimal CurrentPrice datetime LastUpdated } MarketData { int MarketDataID int AssetID decimal OpeningPrice decimal ClosingPrice decimal HighPrice decimal LowPrice bigint Volume datetime DataDate } OrderBook { int OrderBookID int AssetID decimal PriceLevel int BuyVolume int SellVolume datetime SnapshotTime } HistoricalTrade { int TradeID int AssetID decimal TradePrice int TradeVolume datetime TradeTime } Asset ||--o{ MarketData : "has" Asset ||--o{ OrderBook : "has" Asset ||--o{ HistoricalTrade : "has"

2. 關係說明

3. 關鍵功能

MetaQuotes Language (MQL)

語言概述

MetaQuotes Language（簡稱 MQL）是一種專為金融市場交易開發的程式語言，用於在 MetaTrader 平台（如 MT4 和 MT5）中創建自動交易策略（Expert Advisors）、自定指標、腳本及函數庫。

MQL4 與 MQL5

應用類型

語法特色

簡單範例：MQL4 的 EA

// 每次新 K 棒開始時進行操作
int start() {
    if (OrdersTotal() == 0 && Volume[0] == 1) {
        OrderSend(Symbol(), OP_BUY, 0.1, Ask, 3, 0, 0, "Buy Order", 0, 0, clrGreen);
    }
    return 0;
}

簡單範例：MQL5 的指標

#property indicator_separate_window
#property indicator_buffers 1
double Buffer[];

int OnInit() {
    SetIndexBuffer(0, Buffer);
    return(INIT_SUCCEEDED);
}

int OnCalculate(const int rates_total, const int prev_calculated,
                const datetime &time[], const double &open[],
                const double &high[], const double &low[],
                const double &close[], const long &tick_volume[],
                const long &volume[], const int &spread[]) {
    for (int i = 0; i < rates_total; i++) {
        Buffer[i] = close[i] - open[i];
    }
    return(rates_total);
}

開發工具

MQL 程式碼可透過 MetaTrader 內建的 MetaEditor 編輯與編譯，並在策略測試器中回測與優化。

學習與社群

結語

MetaQuotes Language 是為交易自動化而生的專業語言，無論是初學者還是專業量化交易者，都能利用其強大功能實現精細交易策略。

加密貨幣程式開發

Binance API - Spot 與 Client 介紹

Binance 是一個全球領先的加密貨幣交易所，為開發者提供豐富的 API 支援，包括 Spot API 和 Client API，方便使用者進行自動交易和數據獲取。

Binance Spot API

Binance Spot API 是 Binance 為現貨市場交易者設計的 API，可用於查詢市場資訊、下單、取消訂單等操作。此 API 常用於設計交易機器人、自動交易策略和監控市場波動。

主要功能

Binance Client API

Binance Client API 提供一個便捷的方式來存取 Binance 的各種 API 方法。開發者可以使用 binance.client 庫進行 API 認證和管理，並便捷地調用各種現貨和合約市場的功能。

Client API 的主要功能

如何使用 Binance Spot 與 Client API

  1. 首先，需在 Binance 申請 API Key 和 Secret Key，並妥善保管。
  2. 安裝 Binance API 的 Python SDK：pip install binance
  3. 使用 binance.client 進行 API 連接，並調用 binance.spot 方法。

    from binance.client import Client

    # 初始化客戶端
    client = Client(api_key='your_api_key', api_secret='your_secret_key')

    # 取得當前的價格
    price = client.get_symbol_ticker(symbol="BTCUSDT")
    print(price)

Bybit API

說明

Bybit 提供 REST 與 WebSocket API，可用於查詢行情、下單、查資金費率、管理帳戶等。以下展示如何使用 Python requests 套件呼叫 Bybit 公開 API。

安裝套件


pip install requests

查詢交易對清單


import requests

BASE_URL = "https://api.bybit.com"

def get_symbols():
    url = f"{BASE_URL}/v5/market/instruments-info?category=linear"
    res = requests.get(url)
    res.raise_for_status()
    data = res.json()
    symbols = [s["symbol"] for s in data["result"]["list"]]
    print(f"共取得 {len(symbols)} 個交易對：")
    print(symbols[:10])  # 顯示前 10 筆

if __name__ == "__main__":
    get_symbols()

查詢 K 線資料


import requests

def get_klines(symbol="BTCUSDT", interval="60", limit=5):
    url = f"{BASE_URL}/v5/market/kline?category=linear&symbol={symbol}&interval={interval}&limit={limit}"
    res = requests.get(url)
    res.raise_for_status()
    data = res.json()
    for k in data["result"]["list"]:
        print(k)

if __name__ == "__main__":
    get_klines()

需要簽名的私有 API

Bybit 的下單、資產查詢等私有端點需要 API Key 與簽名。


import requests, time, hmac, hashlib

API_KEY = "your_api_key"
API_SECRET = "your_api_secret"

def sign_request(params, secret):
    """Bybit 簽名生成"""
    query = "&".join([f"{k}={v}" for k, v in sorted(params.items())])
    return hmac.new(secret.encode(), query.encode(), hashlib.sha256).hexdigest()

def get_wallet_balance():
    endpoint = "/v5/account/wallet-balance"
    url = BASE_URL + endpoint
    timestamp = str(int(time.time() * 1000))

    params = {
        "accountType": "UNIFIED",
        "timestamp": timestamp,
        "api_key": API_KEY,
    }
    params["sign"] = sign_request(params, API_SECRET)

    res = requests.get(url, params=params)
    print(res.json())

if __name__ == "__main__":
    get_wallet_balance()

補充

Bybit 取得特定類型交易對

說明

Pionex 使用 /api/v1/common/symbols?type=PERP 來取得「永續合約」交易對；在 Bybit，可使用 /v5/market/instruments-info 並指定 category=linear（USDT 永續）或 inverse（反向合約）達到同樣效果。

Python 範例


import requests

class BybitAPI:
    BASE_URL = "https://api.bybit.com"

    @classmethod
    def get_symbols(cls, category="linear"):
        """
        取得特定類型交易對
        category 可為:
          - linear  → USDT 永續 (PERP)
          - inverse → 反向永續/交割合約
          - spot    → 現貨
        """
        endpoint = "/v5/market/instruments-info"
        url = f"{cls.BASE_URL}{endpoint}"
        params = {"category": category}
        
        res = requests.get(url, params=params)
        res.raise_for_status()
        data = res.json()

        if data.get("retCode") == 0:
            symbols = [s["symbol"] for s in data["result"]["list"]]
            print(f"共取得 {len(symbols)} 個 {category} 類型交易對")
            for s in symbols[:10]:
                print(s)
        else:
            print("取得失敗:", data)

if __name__ == "__main__":
    BybitAPI.get_symbols("linear")

參數對照表

PionexBybit說明
type=PERPcategory=linearUSDT 永續合約
type=SPOTcategory=spot現貨市場
—category=inverse反向永續或交割合約

回傳資料格式範例


{
  "retCode": 0,
  "result": {
    "list": [
      {
        "symbol": "BTCUSDT",
        "contractType": "LinearPerpetual",
        "status": "Trading",
        "lotSizeFilter": {
          "minOrderQty": "0.001",
          "maxOrderQty": "100",
          "qtyStep": "0.001"
        },
        "priceFilter": {
          "tickSize": "0.5"
        }
      }
    ]
  }
}

補充

Bybit REST API 查詢 K 線資料

說明

在 Pionex 中可使用 /api/v1/market/klines 查行情；Bybit 對應的端點是 /v5/market/kline。透過 category 指定市場類型（例如 linear 表示 USDT 永續合約），並可傳入 symbol、interval、limit、endTime 等參數。

Python 範例函式


import requests
import time

class BybitAPI:
    BASE_URL = "https://api.bybit.com"

    @classmethod
    def get_klines(cls, symbol: str, interval: str, end_time: int = None, limit: int = 100):
        """
        查詢 Bybit K線資料
        :param symbol: 交易對，例如 "BTCUSDT"
        :param interval: 時間區間 (1, 3, 5, 15, 30, 60, 120, 240, 360, 720, D, W, M)
        :param end_time: 結束時間 (Unix 毫秒)，預設為現在
        :param limit: 回傳筆數，最大 1000
        """
        endpoint = "/v5/market/kline"
        url = f"{cls.BASE_URL}{endpoint}"

        params = {
            "category": "linear",  # USDT 永續
            "symbol": symbol,
            "interval": interval,
            "limit": limit
        }

        if end_time:
            params["end"] = end_time
        else:
            params["end"] = int(time.time() * 1000)

        res = requests.get(url, params=params)
        res.raise_for_status()
        data = res.json()

        if data.get("retCode") == 0:
            klines = data["result"]["list"]
            print(f"{symbol} 共取得 {len(klines)} 根 K 線")
            # 顯示前 3 根資料
            for k in klines[:3]:
                open_time, open_price, high, low, close, volume, turnover = k
                print(f"開:{open_price} 收:{close} 高:{high} 低:{low} 量:{volume}")
        else:
            print("取得失敗:", data)

if __name__ == "__main__":
    BybitAPI.get_klines(symbol="BTCUSDT", interval="60", limit=5)

回傳資料範例


{
  "retCode": 0,
  "result": {
    "symbol": "BTCUSDT",
    "category": "linear",
    "list": [
      [
        "1735119600000",  // 開始時間 (毫秒)
        "98342.5",        // 開盤價
        "98350.0",        // 最高價
        "98285.0",        // 最低價
        "98290.5",        // 收盤價
        "12.304",         // 交易量
        "1210000.5"       // 成交額 (USDT)
      ]
    ]
  }
}

補充

加速批量取得 K 線

說明

下面是一個可直接複製的 Python 範例，採用 ThreadPoolExecutor 並內建重試、速率限制與快取（cache）。流程：先從快取載入已抓到的 K 線（若有），只對缺少或不足的交易對發出請求；使用 thread pool 同時執行多請求並以 semaphore 控制並發數避免被限流；遇到失敗會 exponential backoff 重試。

程式碼（Bybit /v5/market/kline 範例）


# 需求: pip install requests
import requests
import time
import json
import os
from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor, as_completed
from threading import Semaphore

BASE_URL = "https://api.bybit.com/v5/market/kline"
CACHE_FILE = "klines_cache.json"

# 可調參數
MAX_WORKERS = 20          # thread pool 大小（視 API 速率限制調整）
MAX_CONCURRENT = 10       # 真正並發的請求數（用 semaphore 控制）
RETRY = 3                 # 每個請求的重試次數
INITIAL_BACKOFF = 0.5     # 首次重試等待秒數
CATEGORY = "linear"       # linear -> USDT 永續；spot/inverse 可改
LIMIT_PER_CALL = 200      # 每次 kline API limit（視 API 上限設定）
DATASET_ALLDAYS = 24 * 6  # 範例：判定需要至少多少根 K 線（可改）

# 載入/存取快取
def load_cache():
    if os.path.exists(CACHE_FILE):
        try:
            return json.load(open(CACHE_FILE, "r", encoding="utf-8"))
        except Exception:
            return {}
    return {}

def save_cache(cache):
    json.dump(cache, open(CACHE_FILE, "w", encoding="utf-8"), ensure_ascii=False, indent=2)

# 單一 symbol 的 API 抓取，含重試與速率控制（由 semaphore 控制同時執行數）
def fetch_klines_for_symbol(symbol, interval="60", end_time=None, limit=LIMIT_PER_CALL, sem: Semaphore = None):
    params = {
        "category": CATEGORY,
        "symbol": symbol,
        "interval": interval,
        "limit": limit
    }
    if end_time:
        params["end"] = int(end_time)
    backoff = INITIAL_BACKOFF
    last_exc = None

    # 取得 semaphore（若提供）
    if sem:
        sem.acquire()
    try:
        for attempt in range(1, RETRY + 1):
            try:
                resp = requests.get(BASE_URL, params=params, timeout=10)
                resp.raise_for_status()
                data = resp.json()
                # Bybit v5 回傳 retCode == 0 才表示成功
                if data.get("retCode", 0) == 0 and "result" in data:
                    klines = data["result"].get("list", [])
                    return klines
                else:
                    last_exc = Exception(f"API error: {data}")
            except requests.exceptions.RequestException as e:
                last_exc = e
            # backoff
            time.sleep(backoff)
            backoff *= 2
    finally:
        if sem:
            sem.release()
    # 若失敗，拋出最後一個錯誤或回傳 None
    raise last_exc

# 批次處理：傳入 pairs（list of symbols），回傳 dict {symbol: klines}
def get_klines_batch(pairs, interval="60", dataset_alldays=DATASET_ALLDAYS, limit=LIMIT_PER_CALL, max_workers=MAX_WORKERS, max_concurrent=MAX_CONCURRENT):
    cache = load_cache()  # cache 格式: { symbol: [kline_list] }
    results = {}
    to_fetch = []

    # 判斷哪些 symbol 需要抓（cache 中不存在或長度不足）
    for s in pairs:
        cached = cache.get(s)
        if cached and len(cached) >= dataset_alldays:
            results[s] = cached
        else:
            to_fetch.append(s)

    # 如果沒有需要抓取的就直接回傳
    if not to_fetch:
        return results

    sem = Semaphore(max_concurrent)
    with ThreadPoolExecutor(max_workers=max_workers) as exe:
        futures = {exe.submit(fetch_klines_for_symbol, sym, interval, None, limit, sem): sym for sym in to_fetch}
        for fut in as_completed(futures):
            sym = futures[fut]
            try:
                kl = fut.result()
                # 若 API 回傳以列表格式儲存（依 Bybit 範例 [time,open,high,low,close,vol,turnover]）
                cache[sym] = kl
                results[sym] = kl
            except Exception as e:
                # 記錄失敗，但不阻斷整體程序
                print(f"[錯誤] {sym} 取得失敗: {e}")
                results[sym] = None

    # 將 cache 存檔（可選：只存成功的）
    save_cache(cache)
    return results

# 範例使用
if __name__ == "__main__":
    # 假設有 500 個 pairs（示意）
    pairs = ["BTCUSDT", "ETHUSDT", "SOLUSDT"]  # ... 500 個
    # 執行批次抓取
    all_klines = get_klines_batch(pairs, interval="60", dataset_alldays=100, limit=200)
    # 篩選符合長度需求的 symbols
    good = [s for s, kl in all_klines.items() if kl and len(kl) >= 100]
    print(f"符合 100 根以上的交易對數量: {len(good)}")
    print(good[:20])

注意事項與最佳實務

Pionex API

簡介

Pionex 提供官方 API，讓開發者能透過程式自動化交易、查詢市場數據、管理帳戶資產。API 支援 REST 與 WebSocket 兩種方式。

申請 API Key

  1. 登入 Pionex 帳號
  2. 進入 API 管理 頁面
  3. 建立新的 API Key，設定權限（讀取、交易、提幣等）
  4. 記下 API Key 與 Secret，僅顯示一次

REST API 範例 (Node.js)


// 使用 Node.js axios 請求 Pionex API
const axios = require("axios");
const crypto = require("crypto");

const apiKey = "你的API_KEY";
const secret = "你的API_SECRET";
const baseUrl = "https://api.pionex.com";

// 簽名產生
function sign(query) {
  return crypto.createHmac("sha256", secret).update(query).digest("hex");
}

// 查詢帳戶餘額
async function getBalances() {
  const timestamp = Date.now();
  const query = `timestamp=${timestamp}`;
  const signature = sign(query);

  const res = await axios.get(`${baseUrl}/api/v1/account?${query}&signature=${signature}`, {
    headers: { "X-MBX-APIKEY": apiKey }
  });
  console.log(res.data);
}

getBalances();

REST API 範例 (Python)


import time
import hmac
import hashlib
import requests

API_KEY = "你的API_KEY"
SECRET = "你的API_SECRET"
BASE_URL = "https://api.pionex.com"

def sign(query: str) -> str:
    return hmac.new(SECRET.encode(), query.encode(), hashlib.sha256).hexdigest()

def get_balances():
    timestamp = str(int(time.time() * 1000))
    query = f"timestamp={timestamp}"
    signature = sign(query)

    url = f"{BASE_URL}/api/v1/account?{query}&signature={signature}"
    headers = {"X-MBX-APIKEY": API_KEY}
    res = requests.get(url, headers=headers)
    print(res.json())

get_balances()

WebSocket 範例 (Node.js)


const WebSocket = require("ws");

const ws = new WebSocket("wss://ws.pionex.com/ws");

ws.on("open", () => {
  console.log("已連線至 Pionex WebSocket");
  // 訂閱 BTC/USDT 行情
  ws.send(JSON.stringify({
    event: "subscribe",
    channel: "market",
    market: "BTC_USDT"
  }));
});

ws.on("message", (msg) => {
  console.log("接收訊息:", msg.toString());
});

WebSocket 範例 (Python)


import websocket
import json

def on_open(ws):
    print("已連線至 Pionex WebSocket")
    sub_msg = {
        "event": "subscribe",
        "channel": "market",
        "market": "BTC_USDT"
    }
    ws.send(json.dumps(sub_msg))

def on_message(ws, message):
    print("接收訊息:", message)

ws = websocket.WebSocketApp(
    "wss://ws.pionex.com/ws",
    on_open=on_open,
    on_message=on_message
)

ws.run_forever()

常用功能

注意事項

Pionex REST API 取得交易對清單

API 說明

可使用 GET /api/v1/common/symbols 來取得 Pionex 所有支援的交易對與詳細屬性，例如最小下單量、價格精度、交易類型（現貨或合約）等。

HTTP 請求


GET https://api.pionex.com/api/v1/common/symbols

回傳範例


{
  "code": 0,
  "data": [
    {
      "symbol": "BTC_USDT",
      "quoteCurrency": "USDT",
      "baseCurrency": "BTC",
      "minQty": "0.0001",
      "minNotional": "5",
      "pricePrecision": 2,
      "quantityPrecision": 6,
      "tradeEnable": true
    },
    {
      "symbol": "ETH_USDT",
      "quoteCurrency": "USDT",
      "baseCurrency": "ETH",
      "minQty": "0.001",
      "pricePrecision": 2,
      "quantityPrecision": 6,
      "tradeEnable": true
    }
  ]
}

Python 範例


import requests

BASE_URL = "https://api.pionex.com"

def get_symbols():
    url = f"{BASE_URL}/api/v1/common/symbols"
    res = requests.get(url)
    data = res.json()
    
    if data.get("code") == 0:
        symbols = data.get("data", [])
        print(f"共取得 {len(symbols)} 個交易對")
        for s in symbols[:10]:  # 只顯示前10個
            print(f"{s['symbol']} ({s['baseCurrency']}/{s['quoteCurrency']})")
    else:
        print("取得失敗:", data)

if __name__ == "__main__":
    get_symbols()

篩選特定類型

若要只取出支援永續合約的交易對，可使用下列簡單篩選邏輯：


perp_symbols = [s for s in data["data"] if ".PERP" in s["symbol"]]

用途

解析 Pionex 回傳格式

說明

以下程式會呼叫 https://api.pionex.com/api/v1/common/symbols，自動印出回傳 JSON 的結構（key 與資料型態），方便了解實際格式。

Python 範例


import requests
import json

def print_json_structure(data, indent=0):
    """遞迴印出 JSON 結構"""
    space = "  " * indent
    if isinstance(data, dict):
        for k, v in data.items():
            if isinstance(v, (dict, list)):
                print(f"{space}{k}: {type(v).__name__}")
                print_json_structure(v, indent + 1)
            else:
                print(f"{space}{k}: {type(v).__name__}")
    elif isinstance(data, list) and data:
        print(f"{space}[list] item type: {type(data[0]).__name__}")
        print_json_structure(data[0], indent + 1)

def get_pionex_symbols_format():
    url = "https://api.pionex.com/api/v1/common/symbols"
    res = requests.get(url)
    res.raise_for_status()
    data = res.json()
    print("根層結構：")
    print_json_structure(data)

if __name__ == "__main__":
    get_pionex_symbols_format()

範例輸出


根層結構：
code: int
data: list
  [list] item type: dict
    symbol: str
    baseCurrency: str
    quoteCurrency: str
    pricePrecision: int
    quantityPrecision: int
    minQty: str
    minNotional: str
    tradeEnable: bool

補充

Pionex REST API Get Klines

API 說明

取得指定交易對的 K 線（Candlestick / OHLCV）數據，來源來自 Pionex 公開市場資料。

GET /api/v1/market/klines

請求參數

參數型別是否必需說明
symbolstring是交易對 (例：BTC_USDT 或 BTC_USDT.PERP)
intervalstring是時間間隔，例如 1M、5M、15M、30M、60M、4H、8H、12H、1D
endTimenumber (毫秒)否結束時間（毫秒時間戳）
limitnumber否取得資料數量，預設 100，範圍 1-500

回傳格式


{
  "result": true,
  "data": {
    "klines": [
      {
        "time": 1691649240000,
        "open": "1851.27",
        "close": "1851.32",
        "high": "1851.32",
        "low": "1851.27",
        "volume": "0.542"
      }
    ]
  },
  "timestamp": 1691649271544
}

Python 範例


import requests

BASE_URL = "https://api.pionex.com"

def get_klines(symbol: str, interval: str, end_time: int = None, limit: int = 100):
    params = {
        "symbol": symbol,
        "interval": interval,
        "limit": limit
    }
    if end_time is not None:
        params["endTime"] = end_time
    response = requests.get(f"{BASE_URL}/api/v1/market/klines", params=params)
    result = response.json()
    if result.get("result") and "data" in result:
        return result["data"]["klines"]
    else:
        raise Exception(f"取得 K 線失敗: {result}")

if __name__ == "__main__":
    # 範例：取得 BTC_USDT 永續合約最近 50 根 15 分鐘 K 線
    symbol = "BTC_USDT.PERP"
    interval = "15M"
    klines = get_klines(symbol, interval, limit=50)
    for k in klines:
        print(k)

Pionex REST API 查詢支援合約網格交易對

說明

Pionex 並沒有單獨一個 「取得支援網格交易對」 的專用 API，但可以透過 GET /api/v1/market/tickers 取得所有交易對，再從中篩選出 .PERP 類型（USDT 永續合約），即可得到 Futures Grid 支援的交易對清單。

Python 範例程式


import requests

BASE_URL = "https://api.pionex.com"

def get_perp_pairs():
    url = f"{BASE_URL}/api/v1/market/tickers"
    res = requests.get(url)
    data = res.json()
    
    perp_pairs = []
    if "data" in data:
        for item in data["data"]:
            market = item.get("symbol", "")
            # 永續合約交易對通常以 .PERP 結尾
            if ".PERP" in market:
                perp_pairs.append(market)
    return perp_pairs

if __name__ == "__main__":
    pairs = get_perp_pairs()
    print("支援的永續合約網格交易對：")
    for p in pairs:
        print(p)

執行結果範例


支援的永續合約網格交易對：
BTC_USDT.PERP
ETH_USDT.PERP
SOL_USDT.PERP
LINK_USDT.PERP
...

補充

Max Coin API

什麼是 Max Coin API？

Max Coin API 是由 Max Exchange 提供的一套應用程式介面，允許開發者程式化地訪問其加密貨幣交易功能。開發者可以透過 API 自動化執行交易、檢索市場數據以及管理資產。

如何使用 Max Coin API？

  1. 註冊 Max 帳戶：訪問 Max 官方網站 並註冊帳戶。
  2. 取得 API 密鑰：登入後，前往帳戶設置，生成新的 API 密鑰並設定所需的權限。
  3. 參考 API 文件：閱讀官方提供的 API 文件，瞭解每個端點的功能和用法。

API 支援的主要功能

API 範例請求

以下是一個透過 API 獲取市場數據的範例：

GET https://max-api.maicoin.com/api/v1/ticker?market=btctwd

該請求將返回 BTC/TWD 的即時市場數據，包括價格、成交量等。

範例程式碼

以下是一個使用 Python 語言調用 Max API 的簡單範例：

import requests

BASE_URL = "https://max-api.maicoin.com"

def get_ticker(pair):
    endpoint = "/api/v1/ticker"
    params = {"market": pair}
    response = requests.get(BASE_URL + endpoint, params=params)
    return response.json()

# 獲取 BTC/TWD 市場數據
ticker_data = get_ticker("btctwd")
print(ticker_data)

使用 Max Coin API 的注意事項

相關資源

比特幣 PoW 記帳流程

分散式記帳的核心

比特幣使用 工作量證明（Proof of Work, PoW） 作為共識機制，以實現去中心化的記帳系統。PoW 的核心目標是讓節點透過競爭解數學難題來決定誰擁有記帳權，確保資料無法被任意竄改。

交易需求的產生與傳播

交易的選擇優先順序

礦工會根據以下條件優先挑選交易，以提高成功打包區塊並賺取手續費的機會：

打包區塊與競爭記帳權

驗證與鏈的選擇

區塊限制與產生頻率

記帳擁堵與解決方案

當交易量過大時，出現擁堵與手續費上升的情況。為改善此問題，提出多種擴展解決方案：

BTC 區塊的資料結構

區塊主要結構

欄位名稱 大小（位元組） 說明
block size 4 整個區塊（含 header 與所有交易資料）的總大小（以 byte 為單位）
block header 80 區塊的標頭資訊，用來做驗證與連結前後區塊
transaction counter 1 ~ 9 交易數量，以變長整數（VarInt）表示本區塊內有幾筆交易
transactions 可變 所有實際的交易資料，每一筆交易包含輸入與輸出

區塊頭（Block Header）

長度固定為 80 個位元組，內容如下：

欄位名稱 資料型別 長度 說明
version int32 4 區塊版本，代表可接受的區塊驗證規則
previous block hash char[32] 32 前一個區塊的哈希值
merkle root char[32] 32 所有交易哈希值的 Merkle Tree 根
timestamp uint32 4 區塊建立時間（UNIX 時間戳）
bits uint32 4 目標難度的壓縮表示
nonce uint32 4 為了找到合法區塊哈希的變動值

交易數量（transaction counter）

使用 VarInt（變長整數）格式，表示區塊中有多少筆交易：

交易資料（transactions）

每一筆交易資料包含以下主要部分（長度可變）：

第一筆交易通常是 coinbase 交易，也就是礦工領取區塊獎勵的特殊交易，不包含輸入。

交易需求的產生與傳播流程實作

程式簡介

以下範例以 Python 模擬用戶發送交易、節點進行廣播，以及礦工挑選交易並打包至區塊的簡化流程。此模擬未涵蓋密碼學簽章與完整區塊鏈實作，僅針對「交易→廣播→打包」的邏輯操作。

主要流程

Python 程式碼

import time

class Transaction:
    def __init__(self, sender, receiver, amount, fee):
        self.sender = sender
        self.receiver = receiver
        self.amount = amount
        self.fee = fee
        self.timestamp = time.time()

    def __repr__(self):
        return f"[Tx: {self.sender} → {self.receiver}, ${self.amount}, fee: {self.fee}]"


class Node:
    def __init__(self, name):
        self.name = name
        self.peers = []
        self.transaction_pool = []

    def connect(self, peer):
        if peer not in self.peers:
            self.peers.append(peer)
            peer.connect(self)  # 雙向連線

    def receive_transaction(self, tx):
        if tx not in self.transaction_pool:
            self.transaction_pool.append(tx)
            print(f"{self.name} 收到交易：{tx}")
            self.broadcast(tx)

    def broadcast(self, tx):
        for peer in self.peers:
            peer.receive_transaction(tx)


class Miner(Node):
    def mine_block(self):
        print(f"\n⛏️ {self.name} 開始打包區塊")
        # 按手續費高排序，取最多 5 筆交易
        sorted_txs = sorted(self.transaction_pool, key=lambda tx: tx.fee, reverse=True)
        selected = sorted_txs[:5]
        print(f"{self.name} 打包交易：")
        for tx in selected:
            print(f"  - {tx}")
        # 清空已處理的交易
        self.transaction_pool = [tx for tx in self.transaction_pool if tx not in selected]


# 建立節點與礦工
A = Node("節點 A")
B = Node("節點 B")
C = Miner("礦工 C")

# 連接節點網路
A.connect(B)
B.connect(C)

# 用戶發出交易
tx_list = [
    Transaction("Alice", "Bob", 2.0, 0.0005),
    Transaction("Eve", "Tom", 1.2, 0.0009),
    Transaction("Joe", "Mary", 3.5, 0.0002),
    Transaction("Rick", "Sam", 0.8, 0.0015),
    Transaction("Ann", "Lily", 1.7, 0.0001)
]

for tx in tx_list:
    print(f"\n用戶送出交易：{tx}")
    A.receive_transaction(tx)
    time.sleep(0.2)

# 礦工開始打包
C.mine_block()

執行說明

可擴充方向

Ethereum VM 寫程式

1. 什麼是 Ethereum VM

Ethereum 虛擬機（Ethereum Virtual Machine，簡稱 EVM）是以太坊的核心組件，負責執行智能合約。EVM 提供了一個沙箱環境，允許開發者在上面運行代碼，而不需要擔心會影響到以太坊網絡的其他部分。

2. 智能合約與 EVM

智能合約是自動執行、不可更改的合約，執行時由 EVM 處理。開發者通常使用 Solidity 等高級編程語言來撰寫智能合約，然後將其編譯成 EVM 可理解的字節碼。

3. EVM 編程語言：Solidity

Solidity 是 Ethereum 上最常用的編程語言，語法類似於 JavaScript。以下是一個簡單的 Solidity 智能合約示例：


pragma solidity ^0.8.0;

contract SimpleStorage {
uint public storedData;

function set(uint x) public {
    storedData = x;
}

function get() public view returns (uint) {
    return storedData;
}
}

上述合約包含一個用來儲存整數數據的變量 storedData，以及設置和獲取該數據的函數。

4. EVM 的運作原理

當用戶在以太坊網絡上執行一個智能合約時，以下步驟會發生：

5. EVM 的計算資源與 Gas

EVM 的運算資源是有限的，為了防止網絡濫用，EVM 使用 Gas 機制來計算和收取交易費用。每個操作都有其相應的 Gas 成本，用戶在提交交易時需要提供足夠的 Gas 來支付執行智能合約所需的計算資源。

6. 總結

EVM 是以太坊網絡的核心，提供了一個強大的環境來運行智能合約。通過使用 Solidity 等編程語言，開發者可以創建各種去中心化應用（dApps），並利用 EVM 的功能來實現複雜的邏輯運算和交易處理。

EVM部署流程

準備工作

編寫合約

在 contracts 資料夾中新增 LendingProtocol.sol 並貼上你的 Solidity 合約。

設定部署腳本

於 scripts 資料夾建立 deploy.js，內容如下：


async function main() {
  const [deployer] = await ethers.getSigners();
  console.log("部署帳號:", deployer.address);

  const TokenAddress = "0xYourTokenAddressHere";
  const LendingProtocol = await ethers.getContractFactory("LendingProtocol");
  const lending = await LendingProtocol.deploy(TokenAddress);

  await lending.deployed();
  console.log("LendingProtocol 部署成功:", lending.address);
}

main().catch((error) => {
  console.error(error);
  process.exitCode = 1;
});

部署到本地測試鏈

啟動 Hardhat 測試鏈：

npx hardhat node

另開一個 terminal 部署：

npx hardhat run scripts/deploy.js --network localhost

部署到測試網（例如 Goerli）


require("@nomiclabs/hardhat-ethers");

module.exports = {
  networks: {
    goerli: {
      url: "https://goerli.infura.io/v3/你的API金鑰",
      accounts: ["0x你的私鑰"]
    }
  },
  solidity: "0.8.20"
};

然後部署：

npx hardhat run scripts/deploy.js --network goerli

部署完成

部署後會輸出合約地址，可用於前端整合與互動。

借貸協議

合約簡介

本借貸協議為以太坊虛擬機（EVM）上運行的智慧合約，用戶可以透過本合約存入資產賺取利息或借出資產支付利息。此協議支援ERC-20代幣，具備借貸、儲蓄、清算等核心功能。

主要功能

智能合約範例（Solidity）


// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

interface IERC20 {
    function transferFrom(address sender, address recipient, uint amount) external returns (bool);
    function transfer(address recipient, uint amount) external returns (bool);
    function balanceOf(address account) external view returns (uint);
    function approve(address spender, uint amount) external returns (bool);
}

contract LendingProtocol {
    IERC20 public token;
    address public owner;
    uint public interestRate = 5; // 年利率5%

    mapping(address => uint) public deposits;
    mapping(address => uint) public borrows;

    constructor(address _token) {
        token = IERC20(_token);
        owner = msg.sender;
    }

    function deposit(uint amount) external {
        require(amount > 0, "金額需大於0");
        token.transferFrom(msg.sender, address(this), amount);
        deposits[msg.sender] += amount;
    }

    function borrow(uint amount) external {
        require(amount > 0, "金額需大於0");
        uint collateral = deposits[msg.sender];
        require(collateral >= amount * 2, "抵押不足");
        borrows[msg.sender] += amount;
        token.transfer(msg.sender, amount);
    }

    function repay(uint amount) external {
        require(amount > 0, "金額需大於0");
        require(borrows[msg.sender] >= amount, "借款不足");
        borrows[msg.sender] -= amount;
        token.transferFrom(msg.sender, address(this), amount);
    }

    function withdraw(uint amount) external {
        require(deposits[msg.sender] >= amount, "餘額不足");
        require(borrows[msg.sender] == 0, "有未還借款");
        deposits[msg.sender] -= amount;
        token.transfer(msg.sender, amount);
    }
}

安全考量

未來擴展

BSC Contract

簡介

BSC (Binance Smart Chain) 是一條相容於 EVM (Ethereum Virtual Machine) 的公鏈，因此在以太坊上編寫的 Solidity 智能合約幾乎可以直接部署到 BSC。主要差異在於部署時連接的網路與 Gas 費以 BNB 計價。

合約範例 (Solidity)


// SPDX-License-Identifier: MIT
pragma solidity ^0.8.0;

contract SimpleStorage {
    uint private value;

    function setValue(uint _value) public {
        value = _value;
    }

    function getValue() public view returns (uint) {
        return value;
    }
}

部署環境設定

使用 Hardhat 進行部署，在 hardhat.config.js 中設定 BSC 網路：


require("@nomiclabs/hardhat-ethers");

module.exports = {
  solidity: "0.8.20",
  networks: {
    bscTestnet: {
      url: "https://data-seed-prebsc-1-s1.binance.org:8545/",
      chainId: 97,
      gasPrice: 20000000000,
      accounts: ["0x你的私鑰"]
    },
    bscMainnet: {
      url: "https://bsc-dataseed.binance.org/",
      chainId: 56,
      gasPrice: 20000000000,
      accounts: ["0x你的私鑰"]
    }
  }
};

部署腳本


async function main() {
  const [deployer] = await ethers.getSigners();
  console.log("部署帳號:", deployer.address);

  const SimpleStorage = await ethers.getContractFactory("SimpleStorage");
  const storage = await SimpleStorage.deploy();

  await storage.deployed();
  console.log("合約已部署:", storage.address);
}

main().catch((error) => {
  console.error(error);
  process.exitCode = 1;
});

部署方法

  1. 安裝相依套件：
    npm install --save-dev hardhat @nomiclabs/hardhat-ethers ethers
  2. 啟動部署：
    npx hardhat run scripts/deploy.js --network bscTestnet
  3. 確認合約地址後，可以到 BscScan 測試網 或 BscScan 主網 查詢合約。

注意事項

股市程式開發

股票漲跌概率的實作

使用 Python 和隨機森林模型來預測股票的漲跌概率。此範例利用 Yahoo 財經的股票數據，並通過技術指標來訓練模型，最後輸出股票上漲和下跌的概率。

步驟 1: 安裝與匯入必要的套件

首先，我們需要安裝並匯入 Python 的一些套件：

pip install yfinance scikit-learn pandas numpy

接著匯入這些必要的庫：


import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
import yfinance as yf

步驟 2: 下載股票數據並生成技術指標

接下來，我們從 Yahoo 財經下載股票的歷史數據，並計算簡單移動平均線 (SMA) 作為技術指標。

# 從 Yahoo 財經下載蘋果公司的股票數據
symbol = 'AAPL'
data = yf.download(symbol, start='2020-01-01', end='2023-01-01')

# 計算 10 日和 50 日簡單移動平均線 (SMA)
data['SMA_10'] = data['Close'].rolling(window=10).mean()
data['SMA_50'] = data['Close'].rolling(window=50).mean()

# 設置漲跌目標，若次日收盤價高於當日收盤價，則為1 (表示上漲)，否則為0 (表示下跌)
data['Target'] = np.where(data['Close'].shift(-1) > data['Close'], 1, 0)

# 移除缺失值
data.dropna(inplace=True)

步驟 3: 準備訓練和測試數據集

我們將使用移動平均線 (SMA) 和收盤價作為特徵，並將數據分為訓練集和測試集。

# 選擇特徵 features = ['SMA_10', 'SMA_50', 'Close'] X = data[features] y = data['Target'] # 分割訓練集與測試集 (80%訓練，20%測試) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, shuffle=False)

步驟 4: 使用隨機森林模型進行訓練與預測

我們使用隨機森林模型來訓練數據，並預測測試集中股票的漲跌概率。

# 初始化隨機森林分類器 model = RandomForestClassifier(n_estimators=100, random_state=42) # 訓練模型 model.fit(X_train, y_train) # 預測測試集中的漲跌 y_pred = model.predict(X_test) y_prob = model.predict_proba(X_test) # 獲取漲跌的概率

步驟 5: 計算模型準確率與顯示漲跌概率

我們可以計算模型的準確率，並顯示每一天的漲跌概率。

# 計算模型準確率 accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred) print(f"模型準確率: {accuracy:.2f}") # 顯示測試集中前 5 天的漲跌概率 for i in range(5): print(f"第{i+1}天：上漲概率={y_prob[i][1]:.2f}, 下跌概率={y_prob[i][0]:.2f}")

步驟 6: 根據漲跌概率進行交易決策

根據上漲的概率，您可以設定一個閾值來決定是否進行買入操作。例如，如果上漲概率超過 70%，則買入。

# 設定上漲概率的閾值 threshold = 0.7 # 根據概率進行買入決策 for i in range(len(y_prob)): if y_prob[i][1] > threshold: print(f"第{i+1}天建議買入，預測上漲概率={y_prob[i][1]:.2f}") else: print(f"第{i+1}天不建議買入，預測上漲概率={y_prob[i][1]:.2f}")

總結

這個範例展示了如何使用隨機森林模型來預測股票的漲跌概率，並根據預測結果進行交易決策。這是一種簡單但有效的方式來提高交易決策的準確性。

台灣證券交易所公開申購公告-股票抽籤抓取

步驟一：進入公開申購公告頁面

可以透過以下網址訪問台灣證券交易所的公開申購公告頁面：

公開申購公告

步驟二：透過程式自動抓取

使用 Python 搭配 requests 和 BeautifulSoup，即可抓取頁面上的公開申購資料。

範例程式碼

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 抓取公開申購公告頁面
url = "https://www.twse.com.tw/zh/announcement/public.html"
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
response = requests.get(url, headers=headers)

if response.status_code == 200:
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    tables = pd.read_html(response.text)
    if tables:
        df = tables[0]  # 取第一個表格
        print(df)
    else:
        print("未找到表格資料")
else:
    print("無法連接到公開申購公告頁面")

注意事項

外匯程式開發

取得美元對台幣匯率

方法一：使用 CurrencyAPI

CurrencyAPI 提供即時匯率資訊。以下是範例程式碼：

import requests

url = 'https://api.currencyapi.com/v3/latest'
params = {
    'apikey': '您的API金鑰',
    'base_currency': 'USD',
    'currencies': 'TWD'
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
usd_to_twd = data['data']['TWD']['value']
print(f"1 美元等於 {usd_to_twd} 新台幣")

注意：需至 CurrencyAPI 註冊並取得 API 金鑰後才能使用。

方法二：使用 ExchangeRatesAPI

ExchangeRatesAPI 同樣提供即時匯率查詢服務：

import requests

url = 'https://api.exchangeratesapi.io/latest'
params = {
    'access_key': '您的API金鑰',
    'base': 'USD',
    'symbols': 'TWD'
}
response = requests.get(url, params=params)
data = response.json()
usd_to_twd = data['rates']['TWD']
print(f"1 美元等於 {usd_to_twd} 新台幣")

請先至 ExchangeRatesAPI 註冊取得 API 金鑰並替換程式碼中的 '您的API金鑰'。

方法三：使用 forex-python 套件

若不想直接調用 API，可使用第三方 Python 套件 forex-python：

from forex_python.converter import CurrencyRates

cr = CurrencyRates()
usd_to_twd = cr.get_rate('USD', 'TWD')
print(f"1 美元等於 {usd_to_twd} 新台幣")

安裝套件命令：

pip install forex-python

注意事項

使用爬蟲從 Currency.Wiki 取得美元對台幣匯率

前言

若不使用 API，可以透過網頁爬蟲技術直接從 Currency.Wiki 網站擷取美元對台幣的即時匯率。

所需套件

需要安裝以下 Python 套件：

pip install requests
pip install beautifulsoup4

範例程式碼

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 設定目標網址
url = "https://currency.wiki/usd_twd"

# 發送 GET 請求取得網頁內容
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

# 查找特定標籤和類別
span_tag = soup.find('span', class_='unit_secondary_value')
rate = span_tag.text
print(f"1 美元等於 {rate} 新台幣")

程式碼解說

注意事項

結論

透過 Python 爬蟲技術可直接取得即時匯率資訊，但需注意網頁結構變動和合規性問題，適合小規模應用或學習用途。

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