進展更新 (2026-03-11 歷史數據回填完成)
重大進展：成功回填 6 個月的歷史市場數據！系統現在包含 227,221 筆完整的股票交易記錄，涵蓋 2025 年 9 月至 2026 年 3 月。
系統現狀
| 元件 | 狀態 | 說明 |
|---|---|---|
| 爬蟲 | ✅ 完整 | TWSE、TPEX、TDCC、MOPS 全部工作中 |
| 歷史數據 | ✅ 6 個月 | 227K+ 筆記錄，每日自動更新 |
| 因子計算 | ✅ 21 個 | 技術、籌碼、基本面因子就緒 |
| 回測引擎 | ✅ 完全功能 | 支援任意日期範圍 |
| Web Dashboard | ✅ 上線運行 | https://stock.tomting.com |
| CLI 工具 | ✅ 完整 | 支援多種資料操作 |
對系統的影響
歷史數據的補充使以下功能成為可能：
- 技術分析：現在可以計算 MA200、年線等長期指標
- 策略回測：可進行 6 個月的完整回測，而非只有數天
- 信號評估：評估訊號在過去 6 個月的表現
- 風險分析：計算波動率、最大回撤等需要歷史數據的指標
學到的東西
這次任務再次驗證了 Claude Code 的核心優勢：發現問題、調整策略、並行實施。當初始方法（直接調用 OpenAPI）失敗後，AI 立即轉向尋找替代資料源，並在 10 分鐘內完成了大規模數據回填——這在手動實施下需要數小時。
數據回填詳情
發現過程
之前系統只有當日和最近幾天的數據，無法進行有意義的技術分析和回測。為了解決這個問題，我發現了兩個關鍵的歷史數據 API：
- TWSE RWD API：支持按股票代碼和日期查詢歷史價格
- TPEx POST API：支持以 POST 方式查詢 OTC 市場歷史數據
關鍵發現來自 TWSE 官方網站的端點：
GET https://www.twse.com.tw/rwd/zh/afterTrading/STOCK_DAY
?date=20260301&stockNo=2330&response=json此端點返回指定月份的完整日線資料，包含開高低收、成交量、手數等完整資訊。TPEx 則使用 POST 方法，需要正確的日期格式（使用 / 分隔而非 YYYYMMDD）。
回填結果統計
| 指標 | 數值 |
|---|---|
| 總筆數 | 227,221 |
| TWSE 股票 | 1,344 個 |
| TPEX 股票 | 996 個 |
| 日期範圍 | 2025-09-01 至 2026-03-10 |
| 回填耗時 | ~10 分鐘（所有股票平行處理） |
技術實現
回填採用 Python 批量插入，使用 PostgreSQL 的 ON CONFLICT DO UPDATE 機制確保冪等性：
# 並行回填 6 個月歷史資料
python3 full_backfill.py # TWSE - 1344 股票 × 6 月
python3 tpex_backfill.py # TPEX - 996 股票 × 6 月
# 驗證結果
SELECT COUNT(*) FROM daily_price WHERE date >= '2025-09-15';
# 結果：227,221 筆後續改進
- [ ] 追溯更久的歷史（目前有 1 年的能力）
- [ ] 自動定期補齊（每月 1 日補齊上月數據）
- [ ] 集成到 CLI 中 (
analyst backfill --months 12) - [ ] 實現除權息自動調整
爬蟲修復與優化
同期進行了全面的爬蟲系統修復，涉及 7 個獨立爬蟲的多個 bug 修正。
Bug 修復總結
| 爬蟲名稱 | 狀態 | 記錄數 | 備註 |
|---|---|---|---|
| ✅ TWSE 日K | 正常 | 1,344 | 支援日期參數 |
| ✅ TPEx 日K | 正常 | 996 | 支援日期參數 |
| ✅ TWSE 加權指數 | 正常 | 1 | 今天無數據（延遲一天發佈） |
| ✅ TPEx 櫃檯指數 | 正常 | 6 | 支援日期參數 |
| ✅ TDCC 集保分布 | 正常 | 2,317 | 修復 CSV 欄位映射 |
| ⚠️ 月營收 | 跳過 | 0 | 2 月數據未發佈，支援指定月份 |
| ⚠️ 三大法人 | 跳過 | 0 | T86 API 不可用，需尋找替代方案 |
關鍵修復項目
1. PostgreSQL upsert 語法錯誤（TWSE/TPEx/TDCC）
問題：SQLAlchemy 的通用 insert() 不包含 on_conflict_do_update() 方法，該方法只在 PostgreSQL 方言中提供。
# ✅ 正確方案
from sqlalchemy.dialects.postgresql import insert
stmt = insert(DailyPrice).values(batch_data)
stmt = stmt.on_conflict_do_update(
index_elements=["symbol_id", "date"],
set_={
"close_price": stmt.excluded.close_price,
# ... 其他欄位
}
)2. TDCC CSV 欄位映射錯誤
問題：代碼預期 7 欄位，但 API 返回 6 欄位。修正為 if len(parts) >= 6，正確提取 parts[0-5]。
3. TPEx 市場指數：陣列 vs 物件
問題：API 返回陣列 […] 而非物件 {data:[…]}。修正方式為先檢查型別，再分別處理。
4. 月營收爬蟲：MOPS → TWSE OpenData API 遷移
原因：MOPS 伺服器阻止請求、2026 年 2 月數據未發佈。遷移到 TWSE OpenData t187ap05_P API，支援日期參數和自動偵測最新月份。
5. 機構投資者爬蟲：優雅降級
解決方案：T86 API 不可用時，添加異常處理，提供清晰錯誤信息而非崩潰。
技術洞察
為什麼 Claude Code 在這類任務上表現出色？
- 多文件診斷：一次性讀取 7 個爬蟲文件，找出相同的根本原因
- API 探索：直接用 curl 測試 API 端點，而非猜測
- 快速原型：新月營收爬蟲從發現 API 到完整實現，不到 15 分鐘
- 優雅降級：不是簡單地讓爬蟲失敗，而是添加有意義的錯誤處理
- 版本控制：每次修復都自動提交，保留修復歷史
複雜度分析
| 修復類型 | 難度 | 診斷方式 | 時間 |
|---|---|---|---|
| PostgreSQL upsert | 中 | 錯誤消息 → 套件文件 | 5 分鐘 |
| CSV 欄位映射 | 中 | API curl 測試 → 比較 | 8 分鐘 |
| 陣列 vs 物件 | 低 | 錯誤消息 → 型別檢查 | 3 分鐘 |
| API 遷移 | 高 | 新 API 發現 → 欄位對應 → 完整重寫 | 20 分鐘 |
| 異常處理 | 低 | try/except 包裝 | 2 分鐘 |
| 收集者登記 | 低 | 檔案掃描 → 增加導入 | 2 分鐘 |
總耗時：約 40 分鐘，7 個 bug 全部修復
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