# Ming’s 2021Q2

## :memo: 完成工作
### 行為分析記憶體過大問題 :bulb:
* 行為分析 mongodb 記憶體過大解決方式
* mongoldb 批次取資料
* 資料篩選有用到的欄位
* ![](https://i.imgur.com/ZdjfqaT.jpg "title" =150x240)

### 推薦系統新增產業相關性 :+1:
* 加入產業相關性與電文
* 加入資料監控
* ![](https://i.imgur.com/XJk8QbP.jpg "title" =150x240)
* ![](https://i.imgur.com/u1Z2209.jpg "title" =150x240)

### AIGO App 雛形製作 :broccoli:
* 主要是對模擬交易與交易訊號 簡單測試元件
* 與 Melvin 討論為未來自動交易雛形
* APP 不做緩存，資料皆為 API 取得

### python code to package :100:

* python packages
* PyMockTrading：測試交易元件
* PyMTKUtility ：通用元件
* PyTWSEParser：證交所資料解析
* PyExtraParser : 外部資料取得如爬蟲
* PyMtkAPIs：所有處理三竹股市API 目前有 新聞 / dailyk
* 優點
* 低耦合
* 增加 testability
* test coverage
* 上版原本以 pip install 方式，公司內部 package 以 submoduel 方式，程式碼攜帶更便利

### 解析證交所資料原始資料 :moneybag:
* 格式六 九 十七

### 制定程式規範 :thought_balloon:
* code review check list
* 

* 偽代碼流程與思想流程
* 何時討論？每日晨會
* 

* 資料庫 view 與 stored procedure 撰寫規範

### 研究與文書 :secret:
* 建立與PM溝通監控文件
* 
* AI提案與研究

| 需求名稱 | 類型 | 功能 |
|------------------------------------------|-----------| -----------|
| 股票熱力圖 | 特徵 | 可當 AI 功能
| LPPLS  | 特徵 | 可當 AI 功能
| 股票投資組合系列（一） | 組合 |
| 投資組合(1)來打造專屬的投資組合吧！ | 組合 |
| Python 低風險高報酬投資組合 | 組合 |
| 加速度指標：歷史年報酬20％的策略 | 選股 |
| 威廉納葛維茲-價值型選股策略 | 選股 |
| 絕無僅有的超強指標 | 選股 | 可當 AI 功能
| python-簡單用月營收選股！ | 選股 |
| 投信跟盤法！ | 選股 |
| 計算外資買入成本 | 進出策略 / 選股 |
| Python新手教學(Part 7)：策略再進化 | 進出策略 |
| 過濾大盤的簡單方法！ | 進出策略 | 可當 AI 功能
| python新手教學：夏普指數策略 | 進出策略 |

* 泡沫指數

## :memo: 自我學習成長
* 證交所原始資料格式學習
* 溫故 submodule
* 研究 sp test
* 

## :memo: 本季目標
* react 前端學習，上週依照 家華 他們制定的框架撰寫 會員查詢記錄頁面
* tg + git 整合
* 每日六點提醒 commit
* 自動 MR 指令
* db 資安優化
* 學習 memory db 如 redis

## :thinking_face: 心得
* 三思而後行，希望開發流程加入偽代碼和模組化/test coverage，希望可以提升個人與團隊的開發思維與提早洞察開發的問題，有效提升程式品質．