零、前言
這次要一步一步紀錄如何寫出一套自己的看盤軟體，雖然是要用 Python 寫，但我們不會使用 tkinter，而是使用 Python 的 Flask 來完成。
為什麼呢？
tkinter 本身其實自帶不少雷，而且最近畫圖等等的方法也因為近期 Python 作圖套件 matplotlib 改版，變得有點複雜。
無論是以擴展性、易於管理、功能切割的層面來思考，
使用 Flask 絕對是最明智的選擇。
這次基本上會照著之前的想法做，各式各樣的 K 線、均線、技術指標、買賣力差等，都會希望可以呈現在自己的軟體上。
這邊放上預計完成的樣子，
基本上就是一些我覺得比較重要的國際指數和台指期。
實際上看了什麼絕對不是重點，因為我也沒因為看那些而賺錢，但練習做出這些東西，卻讓我寫程式的功力前進了不少。
另外，這次跟之前比較不一樣的是，以前都是做完才一次分享。
這次會做一階段寫一階段，所以，有任何建議都可以直接提供 ：）
壹、架構介紹
與之前一樣，我們必須先瞭解這次到底要幹嘛，會做什麼？會學到什麼？
都瞭解了，再來動手做，這樣學習上比較不會迷失。
所以，會做什麼？
我們會做一個自己的看盤網頁。
會學到什麼？
為了做這個看盤網頁，我們必須學習到以下的東西。
- 處理資料來源 （爬蟲 or 串接群益 API）
- 資料庫架設 （GCP cloud sql）
- Python 網頁架構 （Flask）
- 前端語言 （Javascript、CSS、HTML）
- Python 資料處理 （Pandas）
整個實作過程應該會非常完整而且充實。
-
以下有幾點提醒：
1. 在處理資料來源的時候，若是要串接 API 或是 DDE，都必須要擁有 Windows 的電腦。
2. 資料庫架設部分，可以在自己電腦裝也可以用 Google 雲服務，兩種都會分享。
3. Flask 非常有用，就算不想做應用，只想寫預測模型，開 API 也是常常會遇到的事。
4. 這次前端語言，我們在做圖方面會使用一個叫做 Apexchart 的套件，非常好用。
這是我用 Apexchart 來做的回測介面，精美 ker
所以，整個開發流程是這樣的，
1. 我們先架設好資料庫。
2. 整理資料源，把資料丟進去。
3. 用 Python 取出，藉由 Flask 丟到前端。
4. 在前端寫出第一張 Chart。
5. 開始整理各式各樣的資料，計算各式各樣的指標。
下一篇我們會介紹如何在本地端架設資料庫以及如何在 Google 雲服務架設資料庫。
