在股票交易的時候，很多看盤軟體，都會有個「最佳五檔」的功能（黃色框處）。如果理解最佳五檔是什麼的朋友，可以直接跳到第四段，用最佳五檔要特別注意的兩點。 如果不太清楚這個資訊的朋友，可以繼續看下去。
「最佳五檔」的意思是，在目前最新成交價往下五個價格和往上五個價格，有多少委託單尚未成交。以上圖的台積電為例，最佳五檔的左邊是揭露委託買進的資訊，顯示各個委買價以及對應的委買量。以委買價第一個來說，就是「目前出價最高的買方們，願意用 254 元買入台積電，現在尚有 847 張未成交」，而以委賣價第一個來說，就是「目前出價最低的賣方們，願意用 254.5 元賣出台積電，現在尚有 16 張未成交」。
通常盤中交易者會透過這個資訊，來判斷目前買賣雙方對於目標價的看法，從而做出交易的決定。 例如圖上目前 253.50 這個價格，委買量有 1857 張，相對特別高，代表在這個價格有較強的買盤，那麼短時間股價可能不容易跌破這個價格。
解讀「最佳五檔」這個資訊要特別注意兩件事：
- 交易所只會揭露目前成交價最接近的上下五檔股價。而上下五檔以外的價格，就看不到委託量。當股價波動快速的時候，看不到的五檔外資訊，是有重要價值的。
- 最佳五檔是一個已經發生的資訊。交易所是每五秒更新一次這個資訊，揭露出當下的五檔瞬間狀態。下次再揭露就是下一個五秒後了。而這兩次之間的五秒，可以發生好多事，有些操盤手會在前一個五秒送出大量但不會成交的委託，揭漏了以後，在接下來的五秒就將委託刪除或修改，從而使其他投資人不能正確判斷委買委賣的真實狀態。
先說第二點，我們在解讀最佳五檔時，可以試著找尋一檔股票的五檔委託，是否存在特定的變化模式，這可以導入機器學習的模型來研究。 我將這個部分留待未來繼續討論。
而本文特別想改善的是第一點的問題。針對第一點，我們可以想像五檔外的資訊就像 LOL 英雄聯盟裡，被戰爭迷霧覆蓋的地圖，一旦有揭露時，就像是戰爭迷霧暫時消失，這時我們應該把這個當下的委託量記下來，而後就算再次覆蓋上了戰爭迷霧，最後一次揭露的委託量，仍然是最佳的估計數，可以協助我們對於最新成交價五檔外的迷霧世界做判斷。
用這樣的想法，我利用 Fugle 提供的 Realtime API，來開發一個解決方案。
先來簡單介紹一下 Fugle Realtime API ：
- Fugle Realtime API 是由 Fugle 技術團隊與時報資訊開發提供。即時行情資料來源為臺灣證券交易所、臺灣期貨交易所及財團法人中華民國證券櫃檯買賣中心。
- Fugle Realtime API 提供 HTTP RESTful API 和 Websocket API 兩種方式
而我們今天就要利用 HTTP RESTful API 的方式來建立一個屬於自己獨一無二的最佳五檔即時行情，本篇所需要使用的檔案都已經放在 Github 上。
一、開發環境
- Jupyter notebook
- Python 3.6.9
二、安裝套件
pip install -r requirement.txt三、實際應用
首先，我們將這次專案所需的套件匯入到環境當中，程式碼如下：
from fugle_realtime_quote import *接著，我們使用order_table()抓取我們想要查看的股票。
不過，如果想要看台股每檔股票的話，需要成為FugleTrade的證券戶才能夠享有自己的API Token。
若你已經開戶，取得API token的連結在此。
如果還沒開戶的話，大家可以用我的推薦碼連結 ，一起賺 FugleCoin 折抵手續費 XD。
此處暫時以 api_token=”demo” 及 symbol_id=”2884"為例。
fugle = order_table(api_token = 'demo', symbol_id = '2884')完成 order_table() 的設定之後，接下來我們就要將第一筆資料抓下來啦～
程式碼非常簡單，只有一行：
fugle.get_open_message()抓下來之後，緊接著就是重頭戲，把屬於我們自己的最佳五檔建立起來！而這邊我們使用的是 Dash 套件。
簡單介紹一下 Dash 這個工具， Dash 是一個用於構建 Web 應用程式的高效 Python 框架，他能夠讓大家非常方便的視覺化各式各樣的圖表、報表等，而且語法也滿平易近人的，並不會太難上手。
話不多說(?)，直接上程式碼：
external_stylesheets = ['https://codepen.io/chriddyp/pen/bWLwgP.css']app = dash.Dash(__name__, external_stylesheets=external_stylesheets)app.layout = html.Div(children=[
html.Div(id='quote_table'),
dcc.Interval(
id='interval-component',
interval=5000,
n_intervals=1
),
])@app.callback(
Output('quote_table', 'children'),
[Input('interval-component', 'n_intervals')])def table(interval_component):
fugle.update_data()
return html.Div([
fugle.message_table()
])if __name__ == '__main__':
app.run_server()
在這段程式碼當中，由於台股目前的即時行情為五秒更新一次，所以我們使用 dcc.Interval 更新資料，並將 interval 設定為5,000，即五秒。
另外，我們再使用 html.Table 建立最佳五檔的表格，而只要在開盤期間出現過的歷史價格，直到收盤都不會消失，換句話說，就是能夠看到這個交易日即時行情的所有歷史價格。
以上就是簡單的小分享，如果喜歡的話歡迎給我 claps，若有任何問題也都能夠在下面提問，我會盡我所能回答，也歡迎大家分享自己的新發現，我們下次見～ Thanks～
