高速取得全台股價資訊，馬上用黃金交叉練習看看【附Python程式碼】

選股的方式主要分成四大類：基本面、技術面、籌碼面、內線消息面，在多年的教學經驗中，我發現大概有80%的投資人都是使用技術面。而技術面就是利用股市每天所產生的五個數值，來進行不同的技術分析，五個數值分別為：「開盤價、收盤價、最高點、最低點、成交量」，藉此發展出KD線、MACD線、RSI指標...等。 許多同學在上完我的爬蟲課程後，都興致勃勃地到公開資訊觀測站進行爬蟲，然後又因為太高頻率的請求被網站擋住，或者爬蟲方式遇到困難而止步，回來找我求助。我在了解完他想要的資訊後，發現他只是要上述的技術分析五個數值，「其實你要的資料，我可以幾秒鐘把全台的股票都拉下來」我平淡的說。

1. 可交付成果

本文章會介紹目前Python的函式庫中，大家最常使用於取得技術分析五個數值「開盤價、收盤價、最高點、最低點、成交量」的套件pandas_datareader，以及這個套件的使用方式與範例程式碼。在文章的最後，也會為這個套件進整體性的比較，並加入作者個人的見解，提供給在股海中沉浮的您一個參考。 另外，行銷搬進大程式一直以來強調的都是實作，而本篇文章也不例外。因此，我們在最後，也會使用學完的套件，挑選出全台灣每日「短期突破長期」的股票，也就是俗稱的「黃金交叉」股，是每天全台灣的所有上市櫃股票通通掃一遍喔！

警告：本文章內容僅作為程式分享與範例，並非投資建議，基於文章之任何交易或投資決定，使用者須自負風險及盈虧，本文章與程式亦不負任何責任

2. 套件：pandas_datareader

pandas_datareader套件可以說是股價資訊的長輩，已經開發建立很長一段時間了，並且最吸引人的是，pandas_datareader支援全球的股市資訊，因此若您是投資美股、日股、港股，也都可以使用這個套件拉到相關資料。

1. 安裝pandas_datareader

由於本文章還是聚焦於台股，因此pandas_datareader套件的資料庫中，有支援台股的，就只有Yahoo資料庫了。而想要使用Yahoo資料庫套件，還必須要多下載yfinance套件，才能順利地跟Yahoo取得股市資料，因此需要輸入以下環境安裝指令：

pip install pandas_datareader
pip install yfinance

2. 設定抓取日期區間

我們當然不可能把所有上市櫃公司從上市以來的資訊全部拉下來，除了分析上沒有意義外，更會因為請求量過大被擋掉，因此我們先抓取全台所有股票30天內的資料即可。

import datetime
import pandas as pd
from pandas_datareader import data
# 需要用此套建載入yahoo的API，否則無法取得資訊
import yfinance as yf
yf.pdr_override()

# 已經整理好全台所有股票
all_stock = ['1101.TW', '1102.TW', '1103.TW', '1104.TW', '1108.TW', '1109.TW...太多了其他請見完整程式碼']

#先設定要爬的時間
start = datetime.datetime.now() - datetime.timedelta(days=30) 
end = datetime.datetime.now()

3. 抓取全台30天交易資料

設定完成後，即可使用「get_data_yahoo」方法，取得股票資訊了，而方法中的三個參數也不難理解，分別是「想抓的股票、開始日期、結束日期」，抓下來的資料會以DataFrame的格式呈現。其中值得一提的是，「想抓的股票」這個部分除了可以以陣列的方式指定大量的股票，也可以傳送字串格式抓取單一股票喔！

# 取得全台灣所有的股票，每天的交易資訊
df_stock = data.get_data_yahoo(all_stock, start, end)

在拉取多個股票資訊時，存取的DataFrame會是以三維度的方式呈現，因此再取資料的部分也會比較複雜，詳情請看下一段「黃金交叉」做為參考喔！

3. 實作「黃金交叉」選股

既然使用到黃金交叉這個選股方式，也簡單介紹一下。黃金交叉主要是判斷某支股票短期平均線大於長期平均線為買點，這其實也是很簡單的統計學概念，若某股票10天來的平均股價在100元，而這5日的平均股價卻是150元，這代表甚麼？最近這五天肯定有幾天的股價在100元這個平均之上，換句話說，就是這個股票最近漲很兇。 在市場中「黃金交叉」有許多的版本，每個人對於短期平均線與長期平均線的定義不同，這個部分是沒有對錯，只取決於您的投資策略，本文章就以以下的定義來舉例，您可以再依照自己的策略去微調程式碼：

• 短期平均：5日。
• 長期平均：30日。
• 選股條件：該股票前5天收盤價的平均，大於前30天收盤價的平均。

1. 取得收盤價

因為這次我們只會用到收盤價的資訊，因此只需要取出收盤價的資訊即可。在前面拉下所有股票資料時，結果資料是以三維度的方式呈現，在columns的部分占了兩個維度，第一個維度的欄位分別是「Adj Close、Close、High、Low、Open、Volume」，也對應到「調整後收盤價、收盤價、最高點、最低點、開盤價、交易量」。其中您可能會比較好奇「調整後收盤價」，由於台灣在發放股利時，股價會因發放股利而向下調整（股價減去股利），因此才會有調整收盤價的出現。

df_stock['Close'].columns # 先簡單查看收盤價的所有欄位

get_close = df_stock['Close']

在本次範例中我們使用一般的收盤價即可，因此使用「Close」欄位即可。

2. 計算平均線

算出5日平均與30日平均其實非常簡單。先從30日平均說起，由於我們本來拉下來的資料就是30日的資料，因此直接皆將所有的資料使用mean()方法進行平均即可。5日的平均則是要抓取資料的最後五列，因為資料是按照日期由小到大排序的，因此需要先使用iloc[-5:]挑出最後列的資料。

get_close.mean() # 三十天平均
get_close.iloc[-5:].mean() # 五天平均

3. 計算黃金交叉

最後只需要將前一個部份的結果進行比較即可，將五天平均大於三十天平均的結果存成變數bigger，若想要取得詳細的股票代號，只需要挑選出變數bigger裡面為true的資料，並且列出他的index就好了喔！最後如上圖的結果，有540檔股票符合這個條件！

# 計算黃金交叉
bigger = get_close.iloc[-5:].mean() > get_close.mean()
bigger[bigger==True].index # 列出符合條件的所有股票

經過此次範例，基本上若您的選股需求是以股價平均線的方式進行挑選，那只需要將品篇文章的程式碼進行微調即可，但仍需再次提醒，**本文章內容僅作為程式分享與範例，並非投資建議，基於文章之任何交易或投資決定，使用者須自負風險及盈虧，本文章與程式亦不負任何責任**。

4. 套件總整理

整體來說pandas_datareader套件還是非常好用的，可以說是基本技術分析的不二人選。以下是您對於這個套件使用需求上，可能會有疑問的部分：

1. 這個套件穩定嗎？ 不穩，很誠實地跟您說。畢竟這個套件是免費提供，並且提供給全世界的投資人，能夠做到這樣已經很不容易了。雖然說我在使用時偶爾會出錯拉不到資料，但多拉幾次還是可以拉到的，比起自己寫爬蟲去爬，使用這個套件的穩定向還是相對較高的。
2. 最久可以拉多久之前的股價資訊？ 筆者想做這個實驗，但太久遠資料也容易拉不到，因此到底是沒資料還是暫時拉不到其實有點難判斷。但依照筆者的經驗，我最久會拉10年的股價資訊進行判斷，且穩定度大約8成，可以提供給您做參考。
3. 權證與特別股拉的到嗎？ 特別股是可以的，同樣在股號後面加上「.TW」即可，例如「2887F.TW」。但權證的部分就拉不到了。