该文档介绍了一个开源的交易机器人，强调其在期货交易中的资料分析与程序决策应用，并讨论了其发展历史和技术架构。文中还探讨了交易机器人在日内交易中的优势与劣势，以及面临的主要问题。最后，强调开放数据与协作的必要性，以推动交易程序的开发与改进。

1. TradingBot
&
Open Source
Philipz
philipzheng@gmail.com

2. ※注意※
此程式交易機器人，只是證明資
料分析及程式決策應用於期貨交
易上，並非鼓勵從事高風險投資。

3. Philipz
Taiwan R User Group Officer
研究領域：Image Processing, Software Engineering,
Algorithmic Trading
獎項：Maker Faire 2013, 2013電信創新應用大賽, 第3屆創業
點子創業競賽
經歷：Acer eDC、玉山銀行
現職：公立大型教學醫院
Blog: Philipz學習日誌
Email: philipzheng@gmail.com
Mainframe, Cobol, PL/I, Lotus Notes,
Java, Matlab, R......

4. Hardware
Raspberry Pi 執行
1. 便宜穩定
2. 無硬碟，SD card
3. Linux 資源多
發展共通平台
1. Java 撰寫
2. 演算法簡單
3. Socket programming
4. Open Source

5. History
開始建構程式交易系統 in 2008
噗浪 - 期貨程式交易機器人 in 2009-7
噗浪 - 選擇權程式交易機器人 in 2009-8
Facebook - Tradingbot粉絲團 in 2011-11
透過XMPP即時傳送訊息
利用Google 日曆傳SMS
每日交易紀錄

6. Why use?
好處
1. 紀律 - 恐懼貪婪
2. 省時省力
3. 反應快、準確
壞處
1. 缺乏彈性
2. 影響”因數”多
3. Normal Accidents 真實案例

7. 系統架構
TCP JNA
Multi-Threads
分散式Hadoop

8. Signal processing
● Input
○ Tick only
● DWT
○ Simple
○ Fast
○ Remove noise

9. Pattern？
● Right man +
Right thing +
Right moment
● Frequency
● Cross domain
Ex: OP Open Interest?

10. Pattern recognition
● OCR
● Speech recognition
● Face recognition
● Machine learning

11. Workflow

12. TradingBot Trend following

13. TradingBot - Trend reversal

14. TradingBot - Overweight

15. Why Day Trading?
● 以一天為分割點
● 每天都是獨立，方便切割
● Cross-validation較簡單
● 留倉交易，如何切割回測資料？
● 留倉交易，如何界定是Pattern還是運
氣？
● 留倉交易，需參考資料是否更多？
● TradingBot is Day Trading~

16. Big Problems
1. 盤整及突破的判斷
2. 區域的最高點及最低點
3. 轉折的判斷
4. 出場條件 - 停損停利
5. 加碼問題
6. Patterns or Just Lucky

17. 範例1：加碼問題
2012年回測結果

18. 範例2：選擇權回測
直接拿選擇權價格來回測，倒果為因？
1. 利用期交所每日收盤Tick資料來回測
2. 動態定商品(7500CALL或8000PUT)
3. 再以商品及時間點取Tick價格。
4. 一定要有選擇權回測的資料才能確定
策略的可用性。

19. Live Demo
1. Where's Wally?
BoofCV
SIFT -> SURF演算法
找M頭，W底？
2. RServe + Amazon 雲端平台
3. Apache Hadoop
Amazon EMR
Upload data to S3
Run jobs by MapReduce
Download result data from S3

20. Roadmap
Cloud Computing
Amazon EMR or Cloudera
Open Hardware
Adapteva - Parallella
64 cores on One chip
Only $99
Remote Backtesting
Any else...

21. Why Hadoop?
X
Y Z

22. 其實上述都
不重要

23. 技術會淘汰
人會消失

24. 唯一能存活的方式就是
開放
把手握緊，裡面什麼也沒有；把手放開，你得到的是一切！
from 臥虎藏龍

26. 開放程式交易社群
Close Data or Open Data or Open Source
1. 透過API上傳交易紀錄
2. 自由選擇願意開放的程度
3. 輔助開發您自己的交易程式
4. 專業資料分析諮詢
團隊
SI資安顧問
R社群 - 資料分析顧問群
財務金融研究所 助理教授
數學、電機、資工及生資等博碩士

27. Dashboard

31. Welcome to
R User Group

32. Thank you!!!