Python量化交易筆記(1)--建設隨時隨地寫Python的環境

         從2020年年中開始，我幾年沒動的股票又開始交易了起來，那時候面臨一個問題：我跟蹤了很多股票，但往往幾天沒注意到幾隻股票，這幾支股票就發射升空了。那時候在想，有沒有辦法透過Python，每天找出符合一些條件的票？這個想法慢慢推進到現在，陸續遇到一些問題，也找到一些解決方法。隨著慢慢有一些成果出來，也把這半年內遇到的問題和解決方法做個整理記錄。

         這其中幾個最大的問題有兩個：開發平台的建立與消息推送。今天這篇先聊聊開發平台的的建立。

         如果你只在公司內幫公司寫代碼，那麼工作時間、軟硬體條件都不會是問題，這篇其實你也可以跳過了。但如果你自己私人平常有其他開發目標，那麼環境建置就是一個很大的挑戰，也是你遲早必須解決的問題。

         寫代碼往往受限於環境，你得在家裡、在公司，用著已經配置好的電腦。不然一台新電腦光配置編寫環境，就夠耗上你好幾個小時了。另外新電腦上面也不會有你之前已寫好的代碼，要引用一些配置，或是看看之前自己的代碼是怎麼寫的，都是相當困難的。如果你自己私人也有寫一些代碼。但是你在公司忽然想編輯，理論上也是不太可行的。你也不可能隨時帶著一台性能超強的筆電，電源、重量、大小都夠你累的了。另外有些代碼是需要跑後台或是長時間運算，當你要出門離開或是下班的時候，你就得停下來或是隔一段時間才能修改，對開發時間來說，都是不小的耽擱。

         有沒有可能自己建一個jupyter平台，任何時間任何地點，外部任何一台電腦都能連上。這樣一方面能隨時隨地保存、呼叫自己寫的代碼 ，也不用去解決環境設置的問題？這篇整理了這幾個月我遇到的情況和幾個解決方案，這幾個解決方案在成本、算力、建置複雜性上，都有顯著的差異：

• AWS

         AWS是Amazon提供的雲端服務。你可以在網路上找到相當多AWS架設Jupyter的教學，他是所有解決方案中，少數幾個提供免費的解決方案，Colab雖然也免費，但整體環境沒有AWS完整。

         如果你平常是在linux上開發，那麼你對aws的環境會相當熟悉。

         AWS的缺點也很明顯，就是貴!!免費版本EC2跑得比我的筆電還慢，如果不是商業用途，交錢真的會花到心在淌血。我發現EC2另一個問題是service會忽然被關掉，就算我只是幾分鐘沒用就被踢掉了，可能是我沒交錢，可能是設置問題，我沒去探討原因，畢竟那不重要了。因此我在嘗試一個禮拜的AWS後，我就放棄AWS了。

• NAS Docker

         如果你自己有NAS，不妨可以可以在裝個Jupyter的Docker。NAS的好處，除了可以利用平常沒在運轉的NAS之外，最大的好處是NAS的DDNS可以讓你實現內網穿透。當你的主機使用內部網域的虛擬ip架設Jupyter時，便可以從外部訪問你的主機。

         原本我以為可以在我家裡的NAS上架設Jupyter時，我發現一個最致命的問題：我的NAS是DS216 play，是不支援Docker的。網路上有一些關於在DS216 Play安裝Docker的教學。一方面我覺得太複雜了，二方面這麼低階又這麼老的NAS耗了這麼大的力氣，跑起來也會很糟。因為我又放棄了。

• 內網穿透

         我目前使用的解決方案是內網穿透，家裡的電腦啟動Jupyter後，開啟內網穿透應用程式就完成了。由於外網端口和域名都可以自定義，因此也很容易記憶。以下面這個例子來說，外面任何一台電腦或是手機，連上 http://jupyter.nat123.fun:7777  就能連回家裡的jupyter，環境是和在家使用jupyter完全相同的。

         我買兩年送一年1M的方案大概是NTD700左右，除了安裝簡單之外，在成本、效能、方便性、安全性、穩定性、彈性上都算是非常超值的 。

         談完了開發環境的架設，接下來的問題是當你主機持續在運行中輸出的結果，能隨時隨地通知到你。下一篇再來談談如何將python輸出的消息，推送到你的手機。