前言

常见的市场热络程度，也有用成交金额判断，当大家踊跃交易的时候，容易价格抬升。试想如果，大家预期未来会一直狂跌，有人会想要现在买吗？没有人会想要买股票在高价，因此在跌势中，市场的成交无论是数量或是金额都会大大的降低，所以判断市场热度是很重要的。

本日程序码使用：d10_saveDailyMarketInfoToDb.py

市场成交价格与市场热度

在前言有说，当看空整个市场时，不会有人用「现在的高价」买股票，一定会等未来低价的时候买，这时交易量就会下降；同样的，未来预期会涨，大家愿意拿钱去购买「现在便宜」的股票，等未来高价的时候卖掉，这时候市场就很热络。

就好像这篇新闻〈台股涨33点收17,304点 成交量萎缩至2,439亿元〉有提到「虽然今日有拉尾盘、上涨家数大於下跌家数，不过成交量缩至3,000亿元以下，预期後续指数仍偏向大箱型区间震荡走势」，因此这类的资讯也是观察点。

取得：每日市场成交资讯

这样的概念可以衍生出观察整个市场的交易数量和金额，因此本日的资料就是要收集这个相关的：盘後资讯 > 每日市场成交资讯，里面有整个市场的成交股数、成交金额、成交笔数，就是我们要的重点。

建立Table

由於成交金额最近比较低，从新闻可知道有2439亿，用int无法负荷，这边要使用bigint。接着再观察资料：

日期,成交股数,成交金额,成交笔数,发行量加权股价指数,涨跌点数
"1100901","7417302954","365348125049","2348742","17473.99","-16.30"

有的还要处理小数点和正负号，所以我们就在确定是正数的地方，像是成交股数、成交金额、成交笔数使用unsigned，然後有小数点的，留一些空间等未来指数涨更大（？）。因此Table会变成：

CREATE TABLE `StockTransactionInfo` (
  `TradeDate` date NOT NULL,
  `TranscationQty` bigint(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  `TranscationAmount` bigint(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  `TranscationCount` bigint(11) unsigned NOT NULL DEFAULT '0',
  `Taiex` float(9,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
  `ChangePoint` float(9,2) NOT NULL DEFAULT '0.00',
  `CreateTime` datetime DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP,
  PRIMARY KEY (`TradeDate`)
) ;

汇入资料库

这边就先不讨论要如何取资料，可以看前面的篇章，不过要注意的是，这边Day9一样，日期要修改一下，从民国年改成西元年。

# 建立connection物件
my_connt_obj = db_connect.mysql_connect()
conn = my_connt_obj.connect()
with conn.cursor() as cursor:
    # 新增SQL语法
    for _, row in self.df.iterrows():
        trade_date = str(row[0])
        trade_date = f"{str(int(row[0]/10000)+1911)}-{str(row[0])[3:5]}-{str(row[0])[5:8]}"
        cmd = f"""INSERT INTO StockTransactionInfo
        (TradeDate,
        TranscationQty, TranscationAmount, TranscationCount,
        Taiex, ChangePoint)
        values('{trade_date}',
        '{row[1]}', {row[2]}, {row[3]}, {row[4]}, {row[5]});"""
        cursor.execute(cmd)
    conn.commit()

这样就没啥要注意的了，就可以直接汇入。

後记：

这样我们就有一些制作讯号灯的素材，有大盘交易资讯、加权指数点数、三大法人对於最近几天的看法（留仓），这样可以制作出自己的市场温度计。

接下来会用这些素材，思考彼此的关系进而 做出一些讯号灯，告诉自己现在市场的热络程度。