外資可以當指摽，那散戶可以嗎？

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FinMind

Jul 23, 2023

一般來說，許多人認為市場中的小散戶大多數是送錢給大戶的，但這種說法真的準確嗎？要討論這個問題可能存在個體差異，也很難直接從數據中看到（因為我們並不曉得每個個體戶在何時買入和何時賣出）。

但是我們可以知道散戶人數和比例之間的變化，這次我們試著針對散戶佔比和股價之間的關係做討論。

from FinMind.data import DataLoader
def save_stock_data(stock_id, start_date, end_date):
    # 定義參數
    params = {
        'stock_id': stock_id,
        'start_date': start_date,
        'end_date': end_date
    }

    # 載入股票資料
    dl = DataLoader()
    # 沒有帳密也可以忽略
    dl.login(user_id, password)

    # 持有人資料
    df_holding = dl.taiwan_stock_holding_shares_per(**params)

    
    df_holding = df_holding[
        (df_holding['HoldingSharesLevel'] == '1-999')  |
        (df_holding['HoldingSharesLevel'] == '1,000-5,000')  |
        (df_holding['HoldingSharesLevel'] == '5,001-10,000') |
        (df_holding['HoldingSharesLevel'] == '10,001-15,000')|
        (df_holding['HoldingSharesLevel'] == '15,001-20,000')
    ]

    #將 'HoldingSharesLevel' 的五個類別變成五個不同的欄位
    df_holding = df_holding.pivot(index='date', columns='HoldingSharesLevel', values='percent').reset_index()
    # 股價資料
    df_price = dl.taiwan_stock_daily(**params)
    # 選擇 'Trading_Volume'、'Trading_Volume' 和 'Trading_Volume' 這三個欄位
    df_price = df_price[['date', 'Trading_Volume', 'Trading_money', 'close']]
    # 將持股數據與股價數據合併，根據時間排序且保留全數據
    df = df_holding.merge(df_price, on='date', how='outer')

一般看盤軟體和網站我們最容易看到的就是三大法人資料，散戶的資料常常不夠完整，或者是分的不夠細，只分成2至3級。

公開資訊觀測站上可以取得近一年的任意一天資料，一共分成15級，finmind則直接提供taiwan_stock_holding_shares_per的function只要直接輸入股號和你希望的起始日期和結束日期，就可以獲得每一日的15級資料。
接下來我們要來討論散戶的佔比到底和股價之間的影響有多少，這邊採用了皮爾遜積差相關係數(1表示完全正相關，-1表示完全負相關)。