今天教大家如何下載今日的股價，並從中篩選本益比較低的股票，重點是超簡單，只要15行以內就可以辦到！以後這個blog會偶爾釋放一些程式片段，讓大家組裝成一個功能健全的回測＋當日選股的架構。
大家最終最終會學到：
- 如何爬取每日資訊
- 如何爬取財報
- 利用上述資料來篩選股票
- 觀察篩選後的股票在歷史回測中是否能獲利
- 每日計算當天獲利與明天操作
只要長期追蹤這個blog，當我某天心血來潮就會放上一些code，讓大家能夠自行學習並拼裝成自己的系統，以下是我的系統的截圖：
可以看到我的系統內每天都有數個程式交易策略在運行，選股策略每天會公布隔天的操作方式，也可以利用這個介面編寫回測，並驗證策略的效果。磁力回測是我們之前黑客松比賽用的名字，其實我們是台大黑客松第一名得獎團隊，後來又於中信金控黑客松得到第一名，才開始了量化回測之路，現在由於大家比較忙，目前只剩我還在使用這套系統而已XDD。
這套系統非常完善，我們編寫了幾套策略在上面，獲利還算OK，當然我不可能直接把這套系統公布出來，畢竟這是大家一起做的心血，然而有一些簡單卻重要的功能，我會在這個blog上面分享給大家。只要持續關注本blog，最後大家可以拼裝出自己的系統！
那就廢話不多說，來看看如何使用 python 爬取當天大盤，首先，我們得先安裝 python 的 package：
假如懶得安裝的話，也可以用雲端colab直接執行程式，來看看程式怎麼運作的喔！
https://colab.research.google.com/drive/1MgGot14B_nynU4nf4SeJF2UbphubXO8o
然後就可以開始了，首先抓取台股的資料表：
crawler
import requests
from io import StringIO
import pandas as pd
import numpy as np
datestr = '20180131'
# 下載股價
r = requests.post('https://www.twse.com.tw/exchangeReport/MI_INDEX?response=csv&date=' + datestr + '&type=ALL')
# 整理資料，變成表格
df = pd.read_csv(StringIO(r.text.replace("=", "")),
header=["證券代號" in l for l in r.text.split("\n")].index(True)-1)
# 整理一些字串：
df = df.apply(lambda s: pd.to_numeric(s.astype(str).str.replace(",", "").replace("+", "1").replace("-", "-1"), errors='coerce'))
# 顯示出來
df.head()基本上這個 code 可以直接複製貼上就可以用了！我們可以把df印出來：
可以看到我們有了所有上市的股票，當天所有的資料！
接下來就是選股時間，我們想要選擇 本益比 < 15 的所有股票：
select stocks
df[pd.to_numeric(df['本益比'], errors='coerce') < 15]
搭拉！是不是發現選股好簡單！
我們之後還會有更多的教學，讓大家不只是選取本益比，還有更多更多的財報數據喔！
但是有個問題，以上的範例只是爬取一天的股價，要是我想要爬很多的的要怎麼辦呢？
可以參考時間序列實做這篇文章
將所有的股價整理成時間序列喔！
