2025年8月31日 星期日

京都大阪奈良行程規劃

因水某 9/12~9/19 期間沒有病人要回診, 所以打算趁此空檔重遊已暌違 35 年的日本關西地區, 預計在京都停留四天, 大阪三天, 在大阪期間我想順道重遊姬路城, 時間夠的話也想去尋訪 35 年前到日本出差 (第一次出國) 時的工作地點, 位於北大阪吹田市江坂的三菱半導體. 

以下是我參考旅遊書, 以及詢問各大 AI 整理出來的行程表 : 


1. 住宿 :

京都四晚 (9/12~9/15) 都住在這間日式民宿 : 

Private Villa Tofukuji (民宿東福寺)





地址 : 京都府, 京都市, 福稲柿本町17−11, 日本國

此民宿位於京都東山區南邊, 離地鐵東福寺站僅 150 公尺, 搭巴士就可以到清水寺, 祇園等景點. 最棒的是此地離三十三間堂 (蓮華王院, 京都市東山區三十三間堂廻町 657) 僅 600 米左右, 步行大約 8–10 分鐘就可以抵達. 35 年前三菱半導體工程師假日時也曾帶我去參觀過三十三間堂, 所以這次也是懷舊之旅. 

大阪三天 (9/16~9/18) 則住在這間日式民宿 :

Gomakubo (後馬久保)




地址 : 大阪府, 大阪市住之江區 1-7-8, 日本國

此民宿是位於安靜小巷中的一個傳統日式房屋, 離大阪地鐵四線橋線 (Yotsuhashi Line) 北加賀屋站 (Kitakagaya Station, Y20) 很近, 步行只要大約 4 分鐘, 可直達大阪市中心, 轉乘前往梅田難波等鬧區都很方便, 附近有咖啡廳, 餐廳, 超商與大型超市. 


2. 京都行程 :

水某初步規劃的 : 嵐電京都ㄧ日遊

*天龍寺
*嵐山庭園咖啡輕食(Bread,Espresso&嵐山庭園)
鹿王院
*廣隆寺
蠶之社~三柱鳥居
*仁和寺~需轉線
*妙心寺~水琴窟
龍安寺~世界遺產,枯山水庭園
等持院~庭園美
北野天滿宮(終站)
粟餅所澤屋~3百年(天滿宮正門對面)

這只是暫定行程, 京都停留四天, 長達千年的平安京底蘊十足, 處處是國寶與國家文化財, 一日怎可能逛完, 行前還要大修訂. 我最近在看工頭堅的 "京都時光", 作者非常深度地用編年方式介紹京都景點的歷史典故, 信長的歷史終點站本能寺雖然只剩市役所外的石碑, 有時間還是要去尋訪看看. 

* 前往京都的特快列車 HARUKA, 不用轉車直達京都 (klook 預定, 可在關西機場售票機以 QR 碼取票, 僅前往天王寺, 新大阪與京都)
* 京都四条河原 : 豬一拉麵 (營業至傍晚), 京都牛光 (牛丼)


3. 大阪奈良行程 :

9/16 從京都搭南海電鐵到大阪, 先逛大阪市區梅田難波等, 參觀大阪城. 
9/17 早上 8-9 點從 Gomakubo 民宿出發 (避開通勤人潮), 步行至大阪地鐵北加賀屋站到難波站 (約15分鐘, 票價 230 日圓), 轉乘近鐵電車奈良急行線出發前往奈良 (車程約 40 分鐘, 票價 570 日圓), 至近鐵奈良站下車, 直達奈良公園附近走路即可到各大景點. 可考慮購買近鉄奈良-斑鳩一日券 (1,650日圓) 包含大阪市內地鐵全線 + 近鉄 + 奈良市內巴士 (實體票可在大阪地鐵各站售票機購買). 回程到大阪時可用此一日券搭御堂筋線到江坂. 


4. 江坂懷舊行程 (時間許可的話) :

9/17 下午奈良回大阪時在梅田站轉乘御堂筋線 (Midosuji Line 紅線, 路線代碼 M, 是大阪市中心到江坂最直接的路線, 是貫穿大阪市內南北的大動脈), 北行往江坂千里中央方向, 大約坐 10 站至江坂站 (Esaka Station) 下車從 8 號或 9 號出口出站 (票價大約 280 ~ 310 日圓), 步行約 5 分鐘至豊津町 1-18 エクラート江坂 ビル 即為昔時三菱半導體辦公大樓 (不知有否搬遷, 平野先生應該早已退休吧, 我只是以懷舊的心情走訪舊地在外面看看而已). 




參考 :


1990 年初次來日本工作時還曾去了東大阪的鶴見緑地的花博紀念公園, 但去那裏要繞一大圈, 且現在已轉為一般都市公園, 行程時間有限就不去懷舊了. 


5. 姬路行程 :

9/18 早上 8-9 點從 Gomakubo 民宿出發 (避開通勤人潮), 步行至北加賀屋站 (Osaka Metro 四つ橋線) 至西梅田站 (Y11, 約 20 分鐘, 票價 280 日圓), 依指標步行約 5 分鐘到 JR 大阪站, 刷 ICOCA 或買票搭乘 JR 新快速 (Shin-Kaisoku) 至 JR 姬路站 (Himeji, 約 1 小時, 費用約 1520 日圓), 出站步行 約 15 分鐘即達日本第一名城姬路城 (搭公車 5 分鐘). 下午可在姬路城旁的好古園 (日本庭園) 逛逛. 

最近水某狂看的 YT "京都一人旅" 頻道我覺得很棒 :







2025-09-05 補充 : 

我的護照在 9/12 出國時剛好效期為六個月又三天, 似乎在及格邊緣, 擔心被拒絕入境, 打電話至領務局詢問, 說日本只要在日時護照有效即可, 沒有要求須六個月以上, 並給我交流協會電話說有疑慮就問他們確認一下, 交流協會答案也是一樣, 這才放下心來. 

* 外交部領務局 (高雄) : 07-7156600
* 交流協會高雄辦事處 : 07-7714008

2025年8月30日 星期六

Python 學習筆記 : 股票爬蟲-外資投信自營商買賣超彙總表

本篇是閱讀劉承彥老師寫的 "Python股票演算法交易實務 147 個關鍵技巧詳解" (第二版, 博碩 2021) 第二章技巧 35 的實測紀錄. 

本系列爬蟲測試筆記索引參考 :


證交所的三大法人買賣超資訊查詢網址如下 : 


在上方選擇資料年月, 輸入股票代號按 "查詢" 就會顯示該日的買賣超資訊 :












利用瀏覽器的開發者工具分析, 此網頁是透過下列網址從後端伺服器取得資料的 :

# https://www.twse.com.tw/fund/TWT38?response=json&date=20250829  (外資)
# https://www.twse.com.tw/fund/TWT43?response=json&date=20250829  (自營商)
# https://www.twse.com.tw/fund/TWT44?response=json&date=20250829  (投信)

以下測試直接拿之前的程式模組修改. 


1. 外資 (含陸資) 買賣超 : 

# twse_foreign_investors_net.py
import requests
import json
from fake_useragent import UserAgent

def get_foreign_investors_net(date):
    url=f'https://www.twse.com.tw/fund/TWT38U?response=json&date={date}'
    ua=UserAgent()
    headers={'User-Agent': ua.random}
    res=requests.get(url, headers=headers)
    if res.status_code == requests.codes.ok:
        data=json.loads(res.text)
        return data
    else:
        print(f'Error: {res.status_code}, Response: {res.text}')
        return False

if __name__ == '__main__':
    date=input('請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :')
    result=get_foreign_investors_net(date)
    if result:
        print(result['title'])
        print(result['fields'])
        print(result['data'])
    else:
        print('爬取網頁失敗')

執行結果如下 :

>>> %Run twse_foreign_investors_net.py   
請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :20250829
114年08月29日 外資及陸資買賣超彙總表
['', '證券代號', '證券名稱', '買進股數', '賣出股數', '買賣超股數', '買進股數', '賣出股數', '買賣超股數', '買進股數', '賣出股數', '買賣超股數']
[[' ', '2498  ', '宏達電          ', '39,427,844', '23,639,820', '15,788,024', '0', '0', '0', '39,427,844', '23,639,820', '15,788,024'], [' ', '00637L', '元大滬深300正2  ', '12,332,000', '650,000', '11,682,000', '0', '0', '0', '12,332,000', '650,000', '11,682,000'], ['*', '3711  ', '日月光投控      ', '15,110,172', '6,926,772', '8,183,400', '0', '0', '0', '15,110,172', '6,926,772', '8,183,400'], [' ', '00715L', '期街口布蘭特正2 ', '7,567,000', '6,000', '7,561,000', '0', '0', '0', '7,567,000', '6,000', '7,561,000'], [' ', '2313  ', 

... (略) ...

 '4439  ', '冠星-KY         ', '2,000', '2,000', '0', '0', '0', '0', '2,000', '2,000', '0'], [' ', '4440  ', '宜新實業        ', '6,000', '6,000', '0', '0', '0', '0', '6,000', '6,000', '0'], [' ', '4552  ', '力達-KY         ', '3,000', '3,000', '0', '0', '0', '0', '3,000', '3,000', '0'], [' ', '5519  ', '隆大            ', '38,000', '38,000', '0', '0', '0', '0', '38,000', '38,000', '0'], [' ', '6201  ', '亞弘電          ', '4,000', '4,000', '0', '0', '0', '0', '4,000', '4,000', '0'], [' ', '6431  ', '光麗-KY         ', '7,000', '7,000', '0', '0', '0', '0', '7,000', '7,000', '0'], [' ', '6796  ', '晉弘            ', '2,000', '2,000', '0', '0', '0', '0', '2,000', '2,000', '0'], [' ', '8162  ', '微矽電子-創     ', '1,000', '1,000', '0', '0', '0', '0', '1,000', '1,000', '0'], [' ', '8481  ', '政伸            ', '3,000', '3,000', '0', '0', '0', '0', '3,000', '3,000', '0']]


2. 自營商買賣超 : 

# twse_securities_firms_net.py
import requests
import json
from fake_useragent import UserAgent

def get_securities_firms_net(date):
    url=f'https://www.twse.com.tw/fund/TWT43U?response=json&date={date}'
    ua=UserAgent()
    headers={'User-Agent': ua.random}
    res=requests.get(url, headers=headers)
    if res.status_code == requests.codes.ok:
        data=json.loads(res.text)
        return data
    else:
        print(f'Error: {res.status_code}, Response: {res.text}')
        return False

if __name__ == '__main__':
    date=input('請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :')
    result=get_securities_firms_net(date)
    if result:
        print(result['title'])
        print(result['fields'])
        print(result['data'])
    else:
        print('爬取網頁失敗')

執行結果如下 :

>>> %Run twse_securities_firms_net.py   
請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :20250829
114年08月29日 自營商買賣超彙總表
['證券代號', '證券名稱', '買進股數', '賣出股數', '買賣超股數', '買進股數', '賣出股數', '買賣超股數', '買進股數', '賣出股數', '買賣超股數']

[['00715L', '期街口布蘭特正2 ', '0', '0', '0', '38,820,696', '2,386,000', '36,434,696', '38,820,696', '2,386,000', '36,434,696'], ['00929 ', '復華台灣科技優息', '0', '0', '0', '24,872,879', '3,288,079', '21,584,800', '24,872,879', '3,288,079', '21,584,800'], ['00637L', '元大滬深300正2  ', '689,000', '111,000', '578,000', '32,045,075', '19,554,850', '12,490,225', '32,734,075', '19,665,850', '13,068,225'], ['00940 ', '元大台灣價值高息', '0', '0', '0', '15,534,064', '2,826,000', '12,708,064', '15,534,064', '2,826,000', '12,708,064'], ['00946 ', '群益科技高息成長', '0', '0', '0', '10,821,420', '2,483,000', '8,338,420', '10,821,420', '2,483,000', '8,338,420'], ['00934 ', '中信成長高股息  ', '0', '0', '0', '8,554,790', '451,000', '8,103,790', '8,554,790', '451,000', '8,103,790'], ['009800', '中信NASDAQ      ', '0', '0', '0', '6,017,317', '1,236,303', '4,781,014', '6,017,317', '1,236,303', '4,781,014'], ['071741', '穎崴統一52購01  ', '0', '0', '0', '5,318,000', '1,085,000', '4,233,000', '5,318,000', '1,085,000', '4,233,000'], ['00882 ', '中信中國高股息  ', '0', '0', '0', '6,273,583', '2,281,750', '3,991,833', '6,273,583', '2,281,750', '3,991,833'], ['00830 ', '國泰費城半導體  ', '0', '0', '0', '4,085,451', '234,000', '3,851,451', '4,085,451', '234,000', '3,851,451'], ['00665L', '富邦恒生國企正2 ', '0', '0', '0', '11,302,953', '7,649,228', '3,653,725', '11,302,953', '7,649,228', '3,653,725'], ['00885 ', '富邦越南        ', '0', '0', '0', '4,838,103', '1,382,030', '3,456,073', '4,838,103', '1,382,030', '3,456,073'], ['2498  ', '宏達電          ', '2,642,049', '1,131,503', '1,510,546', '2,510,363', '569,259', '1,941,104', '5,152,412', '1,700,762', '3,451,650'], 

... (略) ...

['089535', '世芯永豐53購06  ', '0', '0', '0', '68,000', '68,000', '0', '68,000', '68,000', '0'], ['089601', '台積電凱基51購29', '0', '0', '0', '2,000', '2,000', '0', '2,000', '2,000', '0'], ['089605', '京元電凱基53購02', '0', '0', '0', '1,000', '1,000', '0', '1,000', '1,000', '0'], ['089748', '鴻海群益53購09  ', '0', '0', '0', '20,000', '20,000', '0', '20,000', '20,000', '0'], ['089828', 'AES元大51購09   ', '0', '0', '0', '196,000', '196,000', '0', '196,000', '196,000', '0'], ['089853', 'T50正2中信54購04', '0', '0', '0', '8,000', '8,000', '0', '8,000', '8,000', '0'], ['089938', '新日興永豐53購03', '0', '0', '0', '6,000', '6,000', '0', '6,000', '6,000', '0'], ['1525  ', '江申            ', '0', '0', '0', '3,000', '3,000', '0', '3,000', '3,000', '0'], ['2305  ', '全友            ', '1,000', '1,000', '0', '0', '0', '0', '1,000', '1,000', '0'], ['2722  ', '夏都            ', '1,000', '1,000', '0', '0', '0', '0', '1,000', '1,000', '0'], ['6671  ', '三能-KY         ', '0', '0', '0', '5,000', '5,000', '0', '5,000', '5,000', '0'], ['7631  ', '聚賢研發-創     ', '0', '0', '0', '9,000', '9,000', '0', '9,000', '9,000', '0']]


3. 投信買賣超 : 

# twse_investment_trusts_net.py
import requests
import json
from fake_useragent import UserAgent

def get_investment_trusts_net(date):
    url=f'https://www.twse.com.tw/fund/TWT44U?response=json&date={date}'
    ua=UserAgent()
    headers={'User-Agent': ua.random}
    res=requests.get(url, headers=headers)
    if res.status_code == requests.codes.ok:
        data=json.loads(res.text)
        return data
    else:
        print(f'Error: {res.status_code}, Response: {res.text}')
        return False

if __name__ == '__main__':
    date=input('請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :')
    result=get_investment_trusts_net(date)
    if result:
        print(result['title'])
        print(result['fields'])
        print(result['data'])
    else:
        print('爬取網頁失敗')

執行結果如下 :

>>> %Run twse_investment_trusts_net.py   
請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :20250829
114年08月29日 投信買賣超彙總表
['', '證券代號', '證券名稱', '買進股數', '賣出股數', '買賣超股數']
[[' ', '2892  ', '第一金          ', '9,903,000', '872,000', '9,031,000'], [' ', '3045  ', '台灣大          ', '3,464,000', '25,000', '3,439,000'], [' ', '00981A', '主動統一台股增長', '3,400,000', '0', '3,400,000'], [' ', '4904  ', '遠傳            ', '2,998,000', '26,000', '2,972,000'], [' ', '4958  ', '臻鼎-KY         ', '2,324,000', '12,000', '2,312,000'], [' ', '3706  ', '神達            ', '2,517,000', '219,000', '2,298,000'], [' ', '9904  ', '寶成            ', '2,158,000', '334,000', '1,824,000'], [' ', '2301  ', '光寶科          ', '2,043,000', '392,000', '1,651,000'], [' ', '2618  ', '長榮航          ', '1,398,000', '243,000', '1,155,000'], [' ', '2360  ', '致茂            ', '1,156,000', '6,000', '1,150,000'], [' ', '2912  ', '統一超          ', '1,118,000', '8,000', '1,110,000'], [' ', '2324  ', '仁寶            ', '1,895,000', '981,000', '914,000'], [' ', '3665  ', '貿聯-KY         ', '856,000', '2,000', '854,000'], [' ', '8028  ', '昇陽半導體      ', '757,000', '2,000', '755,000'], [' ', '2887  ', '台新金          ', '2,775,000', '2,041,000', '734,000'], [' ', '2368  ', '金像電          ', '772,000', '83,000', '689,000'], [' ', '00713 ', '元大台灣高息低波', '450,000', '0', '450,000'], [' ', '2915  ', '潤泰全          ', '447,000', '10,000', '437,000'], [' ', '2883  ', '凱基金          ', '1,664,000', '1,228,000', '436,000'], [' ', '2455  ', '全新            ', '407,000', '3,000', '404,000'], [' ', '5234  ', '達興材料        ', '400,000', '1,000', '399,000'], [' ', '1101  ', '台泥            ', '383,000', '61,000', '322,000'], [' ', '8046  ', '南電            ', '322,000', '14,000', '308,000'], [' ', '1536  ', '和大            ', '269,000', '3,000', '266,000'], [' ', '3376  ', '新日興          ', '253,000', '3,000', '250,000'], [' ', '6515  ', '穎崴            ', '218,000', '5,000', '213,000'], [' ', '2376  ', '技嘉            ', '209,000', '4,000', '205,000'], [' ', '2607  ', '榮運            ', '197,000', '9,000', '188,000'], [' ', '1210  ', '大成            ', '199,000', '43,000', '156,000'], [' ', '00708L', '期元大S&P黃金正2', '150,000', '0', '150,000'], [' ', '4164  ', '承業醫          ', '150,000', '0', '150,000'], [' ', '2504  ', '國產            ', '228,000', '95,757', '132,243'], [' ', '2357  ', '華碩            ', '281,000', '149,211', '131,789'], [' ', '2610  ', '華航            ', '175,000', '47,000', '128,000'], [' ', '2006  ', '東和鋼鐵        ', '135,000', '13,000', '122,000'], [' ', '3034  ', '聯詠            ', '249,000', '128,489', '120,511'], [' ', '1326  ', '台化            ', '136,000', '19,000', '117,000'], [' ', '6176  ', '瑞儀            ', '162,000', '45,879', '116,121'], [' ', '2890  ', 

... (略) ...

 [' ', '4583  ', '台灣精銳        ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '5222  ', '全訊            ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '5243  ', '乙盛-KY         ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '5284  ', 'jpp-KY          ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '5469  ', '瀚宇博          ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '6449  ', '鈺邦            ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '6806  ', '森崴能源        ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '7722  ', 'LINEPAY         ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '8021  ', '尖點            ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '8114  ', '振樺電          ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '9802  ', '鈺齊-KY         ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '9907  ', '統一實          ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '9945  ', '潤泰新          ', '0', '1,000', '-1,000'], [' ', '9924  ', '福興            ', '0', '557', '-557'], [' ', '4720  ', '德淵            ', '0', '512', '-512'], [' ', '3038  ', '全台            ', '0', '489', '-489'], [' ', '2527  ', '宏璟            ', '0', '330', '-330'], [' ', '1558  ', '伸興            ', '0', '196', '-196'], [' ', '6754  ', '匯僑設計        ', '0', '71', '-71'], [' ', '1717  ', '長興            ', '6,000', '6,000', '0'], [' ', '2344  ', '華邦電          ', '35,000', '35,000', '0']]

以上有三個程式要分別執行, 也可以整合成一個程式去抓, 但需要用到迴圈. 

Python 學習筆記 : 股票爬蟲-信用額度總量管制餘額表

本篇是閱讀劉承彥老師寫的 "Python股票演算法交易實務 147 個關鍵技巧詳解" (第二版, 博碩 2021) 第二章技巧 34, 關於抓取融資融券交易資訊的實測紀錄. 

本系列爬蟲測試筆記索引參考 :


證交所的融券借券資訊查詢網址如下 : 



在上方選擇資料年月, 按 "查詢" 就會顯示該標的之該日融券借券資訊 (預設前一交易日) :




利用瀏覽器的開發者工具分析, 此網頁是透過下列網址從後端伺服器取得資料的 :

# https://www.twse.com.tw/exchangeReport/TWT93U?response=json&date=20250829

以下測試就直接拿之前的程式模組修改如下 : 

# twse_securities_lending.py
import requests
import json
from fake_useragent import UserAgent
from rich import print as pprint

def get_securities_lending(date):
    url=f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/TWT93U?response=json&date={date}'
    ua=UserAgent()
    headers={'User-Agent': ua.random}
    res=requests.get(url, headers=headers)
    if res.status_code == requests.codes.ok:
        data=json.loads(res.text)
        return data
    else:
        print(f'Error: {res.status_code}, Response: {res.text}')
        return False

if __name__ == '__main__':
    date=input('請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :')
    result=get_securities_lending(date)
    if result:
        print(result['title'])
        print(result['fields'])
        print(result['data'])
    else:
        print('爬取網頁失敗')

執行結果如下 : 

>>> %Run twse_securities_lending.py   
請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :20250829
114年08月29日 信用額度總量管制餘額表
['代號', '名稱', '前日餘額', '賣出', '買進', '現券', '今日餘額', '次一營業日限額', '前日餘額', '當日賣出', '當日還券', '當日調整', '當日餘額', '次一營業日可限額', '備註']
[['0050', '元大台灣50', '581,000', '5,000', '13,000', '0', '573,000', '3,159,875,000', '141,591,000', '214,000', '71,000', '0', '141,734,000', '22,369,368', ' '], ['0051', '元大中型100', '0', '0', '0', '0', '0', '6,250,000', '631,000', '1,000', '0', '0', '632,000', '28,922', ' '], ['0052', '富邦科技', '0', '0', '0', '0', '0', '17,125,000', '656,000', '0', '0', '0', '656,000', '218,870', ' '], ['0053', '元大電子', '0', '0', '0', '0', '0', '1,247,000', '46,000', '0', '0', '0', '46,000', '5,221', ' '], ['0055', '元大MSCI金融', '0', '0', '0', '0', '0', '17,538,500', '243,000', '0', '0', '0', '243,000', '33,960', ' '], ['0056', '元大高股息', '160,000', '41,000', '0', '0', '201,000', '3,493,508,500', '84,167,000', '74,000', '0', '0', '84,241,000', '9,963,691', ' '], ['0057', '富邦摩台', '0', '0', '0', '0', '0', '381,750', '0', '0', '0', '0', '0', '20,966', 'X '], ['0061', '元大寶滬深', '10,000', '0', '0', '0', '10,000', '34,029,000', '394,000', '0', '0', '0', '394,000', '143,474', ' '], ['006203', '元大MSCI台灣', '0', '0', '0', '0', '0', '2,554,500', '5,000', '0', '0', '0', '5,000', '2,450', 'X '], ['006204', '永豐臺灣加權', '0', '0', '0', '0', '0', '375,000', '0', '0', '0', '0', '0', '10,012', ' '], ['006205', '富邦上証', '1,000', '0', '0', '0', '1,000', '32,734,750', '960,000', '0', '0', '0', '960,000', '248,761', ' '], ['006206', '元大上證50', '0', '0', '0', '0', '0', '9,694,500', '705,000', '0', '0', '0', '705,000', '54,488', ' '], ['006207', '復華滬深', '0', '0', '0', '0', '0', '7,098,000', '485,000', '0', '0', '0', '485,000', '29,814', ' '], ['006208', '富邦台50', '26,000', '0', '2,000', '0', '24,000', '495,010,000', '21,364,000', '742,000', '0', '0', '22,106,000', '2,741,651', ' '], 

... (略) ...

 ['9943', '好樂迪', '0', '0', '0', '0', '0', '31,292,877', '481,000', '0', '0', '0', '481,000', '28,892', ' '], ['9944', '新麗', '0', '0', '0', '0', '0', '26,477,025', '100,000', '0', '0', '0', '100,000', '6,757', ' '], ['9945', '潤泰新', '14,000', '3,000', '2,000', '0', '15,000', '711,056,271', '29,057,000', '0', '2,063,000', '0', '26,994,000', '3,440,730', ' '], ['9946', '三發地產', '5,000', '12,000', '4,000', '0', '13,000', '81,638,537', '1,025,150', '0', '73,000', '0', '952,150', '56,173', ' '], ['9955', '佳龍', '86,000', '0', '0', '0', '86,000', '26,128,432', '2,283,000', '2,000', '158,000', '0', '2,127,000', '138,567', ' '], ['9958', '世紀鋼', '132,000', '7,000', '43,000', '0', '96,000', '64,224,166', '8,503,339', '415,000', '64,000', '0', '8,854,339', '987,028', ' '], ['', '合計', '283,860,000', '19,948,000', '15,057,000', '1,670,000', '287,081,000', '0', '12,849,502,985', '184,925,000', '139,721,272', '0', '12,894,706,713', '0', ' ']]

由於此餘額表包含全部 ETF 與股票, 所以略去中間部分的輸出. 

Python 學習筆記 : 股票爬蟲-融資融券彙總資訊

本篇是閱讀劉承彥老師寫的 "Python股票演算法交易實務 147 個關鍵技巧詳解" (第二版, 博碩 2021) 第二章技巧 33, 關於抓取融資融券交易資訊的實測紀錄. 

本系列爬蟲測試筆記索引參考 :


證交所的融資融券彙總資訊查詢網址如下 : 


在上方選擇資料年月日 (非交易日無資料), 輸入信用交易統計分類群組代碼後, 按 "查詢" 就會顯示該群組的融資融券資訊 :





利用瀏覽器的開發者工具分析, 此網頁是透過下列網址從後端伺服器取得資料的 :

# https://www.twse.com.tw/exchangeReport/MI_MARGN?response=json&date=20250801&selectType=15

此處 selectType 就是分類群組代號, 全部代碼如下表 : 


 群組代碼  說明  群組代碼  說明
01水泥工業 02食品工業
03塑膠工業 04紡織纖維
05電機機械 06電器電纜
08玻璃陶瓷 09造紙工業
10鋼鐵工業 11橡膠工業
12汽車工業 13電子工業
14建材營造業 15航運業
16觀光餐旅 17金融保險業
18貿易百貨業 19綜合
20其他業 21化學工業
22生技醫療業 23油電燃氣業
24半導體業 25電腦及週邊設備業
26光電業 27通信網路業
28電子零組件業 29電子通路業
30資訊服務業 31其他電子業
32文化創意業 33農業科技業
34電子商務 35綠能環保
36數位雲端 37運動休閒
38居家生活   


可以將此代碼表寫成字典, 如果想輸入群組名稱查找代碼的話就用得上 :

twse_stock_groups={
    "水泥工業": "01",
    "食品工業": "02",
    "塑膠工業": "03",
    "紡織纖維": "04",
    "電機機械": "05",
    "電器電纜": "06",
    "玻璃陶瓷": "08",
    "造紙工業": "09",
    "鋼鐵工業": "10",
    "橡膠工業": "11",
    "汽車工業": "12",
    "電子工業": "13",
    "建材營造業": "14",
    "航運業": "15",
    "觀光餐旅": "16",
    "金融保險業": "17",
    "貿易百貨業": "18",
    "綜合": "19",
    "其他業": "20",
    "化學工業": "21",
    "生技醫療業": "22",
    "油電燃氣業": "23",
    "半導體業": "24",
    "電腦及週邊設備業": "25",
    "光電業": "26",
    "通信網路業": "27",
    "電子零組件業": "28",
    "電子通路業": "29",
    "資訊服務業": "30",
    "其他電子業": "31",
    "文化創意業": "32",
    "農業科技業": "33",
    "電子商務": "34",
    "綠能環保": "35",
    "數位雲端": "36",
    "運動休閒": "37",
    "居家生活": "38"
    }

首先匯入套件 :

>>> import requests, json   

定義日期與群組代碼變數 :

>>> date='20250801'   
>>> group='15'      # 航運業

將這兩個參數傳入資料取得網址的 f 字串中 : 

>>> url=f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/MI_MARGN?response=json&date={date}&selectType={group}'   
>>> url    
'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/MI_MARGN?response=json&date=20250801&selectType=15'

用 requests.get() 爬取資料 :

>>> res=requests.get(url)   
>>> dic_obj=json.loads(res.text)  

匯入 rich 套件的 print() 以結構化形式顯示字典內容 : 

>>> from rich import print as pprint    
>>> pprint(dic_obj)  
{
    'stat': 'OK',
    'date': '20250801',
    'tables': [
        {},
        {
            'title': '114年08月01日 融資融券彙總 (航運業)',
            'fields': [
                '代號',
                '名稱',
                '買進',
                '賣出',
                '現金償還',
                '前日餘額',
                '今日餘額',
                '次一營業日限額',
                '買進',
                '賣出',
                '現券償還',
                '前日餘額',
                '今日餘額',
                '次一營業日限額',
                '資券互抵',
                '註記'
            ],
            'data': [
                [
                    '\u3000',
                    '合計',
                    '4,535',
                    '4,189',
                    '130',
                    '256,266',
                    '256,482',
                    '8,357,094',
                    '365',
                    '754',
                    '82',
                    '7,557',
                    '7,864',
                    '8,357,094',
                    '22',
                    '\u3000'
                ],
                [
                    '2208',
                    '台船',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    '0',
                    'OX '
                ],
                [
                    '2603',
                    '長榮',
                    '193',
                    '220',
                    '22',
                    '17,494',
                    '17,445',
                    '541,260',
                    '47',
                    '27',
                    '40',
                    '731',
                    '671',
                    '541,260',
                    '0',
                    ' '
                ],
                [
                    '2605',
                    '新興',
                    '89',
                    '133',
                    '10',
                    '11,575',
                    '11,521',
                    '146,338',
                    '5',
                    '9',
                    '0',
                    '104',
                    '108',
                    '146,338',
                    '0',
                    ' '
                ],
                [
                    '2606',
                    '裕民',
                    '226',
                    '176',
                    '2',
                    '6,585',
                    '6,633',
                    '211,263',
                    '20',
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                    '116,750',
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                [
                    '2609',
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                    '873,026',
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                    ' '
                ],
                [
                    '2610',
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                    '12',
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                    '0',
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                    '1,520,980',
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                    ' '
                ],
                [
                    '2611',
                    '志信',
                    '3',
                    '3',
                    '0',
                    '3,320',
                    '3,320',
                    '47,250',
                    '4',
                    '1',
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                    '7',
                    '47,250',
                    '1',
                    ' '
                ],
                [
                    '2612',
                    '中航',
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                    '200',
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                    '49,371',
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                ],
                [
                    '2613',
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                    '0',
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                    '0',
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                    '13',
                    '37,105',
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                [
                    '2615',
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                [
                    '2617',
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                    '1',
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                    '0',
                    '2',
                    '1',
                    '104,323',
                    '0',
                    ' '
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                [
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                    '1,350,111',
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                    '0',
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                    '0',
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                    '52,359',
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                [
                    '2633',
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                ],
                [
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                    '0',
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                    '5',
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                    '7',
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                    '97,317',
                    '5',
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                ],
                [
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                "當日如有臨時新增之變更交易有價證券標的,網頁右
上角會呈現點選框,屆時請點選明細查詢,另外,歷史資料也可點選此 <a 
href='/zh/trading/bfihbu.html' target='_blank'>連結</a> 
查詢。當日臨時新增之變更交易有價證券,若該證券原得為融資融券交易,將被暫停融資 
券。"
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可見資料放在字典的 tables 屬性 (串列) 的元素 [1] :

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'114年08月01日 融資融券彙總 (航運業)'
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['代號', '名稱', '買進', '賣出', '現金償還', '前日餘額', '今日餘額', '次一營業日限額', '買進', '賣出', '現券償還', '前日餘額', '今日餘額', '次一營業日限額', '資券互抵', '註記']
>>> data['data']  
[['\u3000', '合計', '4,535', '4,189', '130', '256,266', '256,482', '8,357,094', '365', '754', '82', '7,557', '7,864', '8,357,094', '22', '\u3000'], ['2208', '台船', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', '0', 'OX '], ['2603', '長榮', '193', '220', '22', '17,494', '17,445', '541,260', '47', '27', '40', '731', '671', '541,260', '0', ' '], ['2605', '新興', '89', '133', '10', '11,575', '11,521', '146,338', '5', '9', '0', '104', '108', '146,338', '0', ' '], ['2606', '裕民', '226', '176', '2', '6,585', '6,633', '211,263', '20', '0', '0', '214', '194', '211,263', '1', ' '], ['2607', '榮運', '73', '147', '1', '3,087', '3,012', '266,785', '0', '1', '0', '1', '2', '266,785', '2', ' '], ['2608', '嘉里大榮', '2', '0', '0', '943', '945', '116,750', '0', '0', '0', '0', '0', '116,750', '0', ' '], ['2609', '陽明', '490', '402', '61', '35,166', '35,193', '873,026', '56', '93', '0', '1,822', '1,859', '873,026', '1', ' '], ['2610', '華航', '265', '121', '12', '46,675', '46,807', '1,520,980', '4', '13', '0', '295', '304', '1,520,980', '0', ' '], ['2611', '志信', '3', '3', '0', '3,320', '3,320', '47,250', '4', '1', '0', '10', '7', '47,250', '1', ' '], ['2612', '中航', '209', '200', '0', '1,848', '1,857', '49,371', '3', '2', '0', '40', '39', '49,371', '4', ' '], ['2613', '中櫃', '10', '89', '0', '3,202', '3,123', '37,105', '0', '0', '0', '13', '13', '37,105', '1', ' '], ['2615', '萬海', '363', '630', '6', '16,297', '16,024', '701,536', '163', '406', '42', '2,124', '2,325', '701,536', '1', ' '], ['2617', '台航', '7', '2', '0', '2,127', '2,132', '104,323', '1', '0', '0', '2', '1', '104,323', '0', ' '], ['2618', '長榮航', '699', '312', '4', '49,024', '49,407', '1,350,111', '8', '49', '0', '262', '303', '1,350,111', '1', ' '], ['2630', '亞航', '0', '0', '0', '0', '0', '52,359', '0', '0', '0', '0', '0', '52,359', '0', ' '], ['2633', '台灣高鐵', '0', '3', '0', '2,521', '2,518', '657,073', '1', '0', '0', '3', '2', '657,073', '0', ' '], ['2634', '漢翔', '403', '549', '6', '19,989', '19,837', '235,466', '20', '79', '0', '694', '753', '235,466', '1', ' '], ['2636', '台驊控股', '1', '7', '0', '1,040', '1,034', '35,458', '0', '0', '0', '4', '4', '35,458', '0', ' '], ['2637', '慧洋-KY', '201', '349', '0', '11,443', '11,295', '186,602', '25', '9', '0', '373', '357', '186,602', '3', ' '], ['2642', '宅配通', '6', '0', '0', '433', '439', '23,866', '0', '0', '0', '5', '5', '23,866', '0', ' '], ['2645', '長榮航太', '874', '560', '4', '1,558', '1,868', '93,642', '1', '31', '0', '15', '45', '93,642', '1', ' '], ['2646', '星宇航空', '36', '20', '0', '1,930', '1,946', '752,183', '0', '0', '0', '7', '7', '752,183', '0', ' '], ['5607', '遠雄港', '44', '10', '0', '1,886', '1,920', '90,821', '0', '0', '0', '3', '3', '90,821', '0', ' '], ['5608', '四維航', '118', '82', '2', '8,611', '8,645', '97,317', '3', '4', '0', '39', '40', '97,317', '5', ' '], ['6753', '龍德造船', '26', '15', '0', '2,199', '2,210', '28,284', '1', '0', '0', '9', '8', '28,284', '0', ' '], ['6757', '台灣虎航', '196', '159', '0', '7,190', '7,227', '114,882', '3', '30', '0', '787', '814', '114,882', '0', ' '], ['8367', '建新國際', '1', '0', '0', '123', '124', '23,043', '0', '0', '0', '0', '0', '23,043', '0', ' ']]

將上面測試撰寫為如下完整爬蟲程式碼 :

# twse_margin_trading.py
import requests
import json
from fake_useragent import UserAgent
from rich import print as pprint

def get_margin_trading(date, group):
    url=f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/MI_MARGN?response=json&date={date}&selectType={group}'
    ua=UserAgent()
    headers={'User-Agent': ua.random}
    res=requests.get(url, headers=headers)
    if res.status_code == requests.codes.ok:
        data=json.loads(res.text)
        return data
    else:
        print(f'Error: {res.status_code}, Response: {res.text}')
        return False

if __name__ == '__main__':
    date=input('請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :')
    group=input('請輸入群組代碼 (01~38) :')
    result=get_margin_trading(date, group)
    if result:
        data=result['tables'][1]
        print(data['title'])
        print(data['fields'])
        print(data['data'])
    else:
        print('爬取網頁失敗')

執行結果與上面相同. 

Python 學習筆記 : 股票爬蟲-個股日成交資訊

本篇是閱讀劉承彥老師寫的 "Python股票演算法交易實務 147 個關鍵技巧詳解" (第二版, 博碩 2021) 第二章技巧 31 的實測紀錄. 

本系列爬蟲測試筆記索引參考 :


證交所的日成交資訊查詢網址如下 : 


在上方選擇資料年月, 輸入股票代號按 "查詢" 就會顯示該標的的全月之日成交資訊 :




利用瀏覽器的開發者工具分析, 此網頁是透過下列網址從後端伺服器取得資料 :

# https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date=20250801&stockNo=2330

以下測試就直接拿前一篇測試之程式模組修改如下 : 

# twse_stock_day.py
import requests
import json
from fake_useragent import UserAgent

def get_stock_day(date, stock_no):
    url=f'https://www.twse.com.tw/exchangeReport/STOCK_DAY?response=json&date={date}&stockNo={stock_no}'
    ua=UserAgent()
    headers={'User-Agent': ua.random}
    res=requests.get(url, headers=headers)
    if res.status_code == requests.codes.ok:
        data=json.loads(res.text)
        return data
    else:
        print(f'Error: {res.status_code}, Response: {res.text}')
        return False

if __name__ == '__main__':
    date=input('請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :')
    stock_no=input('請輸入股票代號 (例如 2330) :')
    data=get_stock_day(date, stock_no)
    if data:
        print(data['fields'])
        print(data['data'])
    else:
        print('爬取網頁失敗')

執行結果如下 :

>>> %Run twse_stock_day.py   
請輸入日期 (格式 YYYYMMDD) :20250801
請輸入股票代號 (例如 2330) :2330
['日期', '成交股數', '成交金額', '開盤價', '最高價', '最低價', '收盤價', '漲跌價差', '成交筆數']
[['114/08/01', '45,352,225', '51,714,816,380', '1,145.00', '1,150.00', '1,130.00', '1,140.00', '-20.00', '76,135'], ['114/08/04', '25,256,974', '28,532,556,011', '1,130.00', '1,135.00', '1,125.00', '1,135.00', '-5.00', '47,206'], ['114/08/05', '20,695,955', '23,713,307,116', '1,145.00', '1,150.00', '1,140.00', '1,150.00', '+15.00', '24,124'], ['114/08/06', '24,015,506', '27,066,744,255', '1,130.00', '1,135.00', '1,125.00', '1,125.00', '-25.00', '55,936'], ['114/08/07', '64,965,686', '76,081,290,909', '1,160.00', '1,180.00', '1,155.00', '1,180.00', '+55.00', '98,335'], ['114/08/08', '27,434,505', '32,303,933,490', '1,180.00', '1,185.00', '1,170.00', '1,175.00', '-5.00', '43,558'], ['114/08/11', '37,435,809', '44,247,026,887', '1,170.00', '1,195.00', '1,165.00', '1,180.00', '+5.00', '53,135'], ['114/08/12', '30,137,118', '35,563,421,901', '1,180.00', '1,190.00', '1,170.00', '1,180.00', ' 0.00', '37,189'], ['114/08/13', '39,708,109', '47,367,251,520', '1,185.00', '1,200.00', '1,185.00', '1,200.00', '+20.00', '58,632'], ['114/08/14', '35,269,337', '41,625,421,848', '1,185.00', '1,190.00', '1,175.00', '1,175.00', '-25.00', '55,678'], ['114/08/15', '23,577,178', '27,782,518,177', '1,175.00', '1,185.00', '1,170.00', '1,180.00', '+5.00', '31,039'], ['114/08/18', '21,182,611', '24,952,978,606', '1,170.00', '1,185.00', '1,170.00', '1,180.00', ' 0.00', '29,158'], ['114/08/19', '22,439,999', '26,543,054,769', '1,180.00', '1,185.00', '1,175.00', '1,185.00', '+5.00', '19,138'], ['114/08/20', '73,148,689', '84,039,496,961', '1,165.00', '1,165.00', '1,135.00', '1,135.00', '-50.00', '201,335'], ['114/08/21', '25,030,476', '28,695,638,720', '1,140.00', '1,155.00', '1,140.00', '1,150.00', '+15.00', '39,170'], ['114/08/22', '20,220,071', '23,147,345,045', '1,155.00', '1,155.00', '1,135.00', '1,135.00', '-15.00', '37,292'], ['114/08/25', '27,470,807', '32,159,334,115', '1,165.00', '1,180.00', '1,160.00', '1,170.00', '+35.00', '38,754'], ['114/08/26', '39,495,275', '46,349,348,727', '1,165.00', '1,185.00', '1,160.00', '1,175.00', '+5.00', '25,751'], ['114/08/27', '23,824,689', '28,276,839,838', '1,190.00', '1,190.00', '1,180.00', '1,190.00', '+15.00', '30,477'], ['114/08/28', '20,960,787', '24,563,005,745', '1,185.00', '1,185.00', '1,160.00', '1,160.00', '-30.00', '36,728'], ['114/08/29', '21,820,054', '25,485,864,558', '1,180.00', '1,185.00', '1,160.00', '1,160.00', ' 0.00', '25,658']]

輸入該月任何日期都會傳回當月全部日成交資訊.