前言：
2014年時，曾以Java為基礎開發了股市自動交易系統 - JavaATS，後來不了了之。
最近以先前的架構為基礎重新開發，系統改以Python語言為基礎，以PostgreSQL和MQTT通訊協定為核心，重新設計成開發式架構。
因為系統無法達成自動交易的目標，因此命名為金融自動排程系統。
這篇會描述系統架構。
系統架構：
系統延續JavaATS的排程器核心，以Python重新實做。
因為科技的進步，原先Configure Manager使用的XML現在直接改用ini + PostgreSQL，原本定義在XML內的Task，都改定義到SQL中。
原先各元件之間，透過一個Socket Server交換資訊，同樣因為科技的進步，現在直接透過MQTT就能達成，Socket Server交換資訊時的資料格式問題，現在透過json能夠方便的進行資料交換。
TimerServer：
這是整個系統的核心，它以Crontab語法為基礎，在SQL中定義多個Task，TimerServer會以while loop方式每15秒撈取一次SQL內的Task List，並比對當下時間和Task Crontab時間，符合就執行。
執行時，透過Python的os.system()，以及定義在SQL內的Task欄位，能夠指定直譯器以及程式參數，例如：
python3 Downloader.py
ts-node-script stock_invest_downloader.ts
python3 dir_scanner.py /tmp/data/
Crontab格式定義如下：
延續JavaATS的TimerServer，Crontab的語法基本上能做到特定日期時間執行、週期執行、每星期特定天執行。
多機跨網路系統：
TimerServer啟動時包括一個config.ini檔案，裡面定義了SQL的帳號、密碼、DB，一個稱為MY_RUNNER_NAME的名稱定義。
而在資料庫的Task List中，每個Task都包含一個runner的欄位，同樣的，TimerServer在檢查Task List時，會比對Task的runner和自己的MY_RUNNER_NAME是否一致，或者runner是否為空，如果為空或者一致，則進一步比對時間是否符合，符合則執行。
上述的runner設計，讓TimerServer變成了多機跨網路的系統，可在多台PC甚至樹莓派上執行，每台電腦都透過SQL撈取Task List，比對後判斷是否是相對應的機器和相對應的時間，符合就會執行，達到多機器跨網路運作。
圖形化管理元件：
Python支援Qt，在Blog以前的文章中寫過多次Qt文章，這裡緬懷良葛格，以前開發Qt程式時，良葛格是少數中文的Qt教學，而且不同於書籍和官方教材，他的文章內容精準，看得出是學過寫過得人，才寫得出的教學文章，可惜他竟然走了。
透過PySide2，能夠方便的新增、修改、刪除Task List的Task。
模組化元件：
只有TimerServer定時執行顯然不夠，要能建構出金融自動系統，至少還需要歷史資料、證券公司API行情程式、證券公司API下單程式。
以歷史資料而言，現在能夠過Yahoo Finance API的Python Package，直接撈取歷史資料，後續透過Python PostreSQL Package就能將資料寫入SQL中。
加密貨幣？
加密貨幣交易所也是有提供API的，NodeJS？
前面提到，TimerServer可透過指定直譯器執行，不一定是Python，當然也可以是NodeJS，如前面範例提到的，ts-node-script就蠻方便的。
證券API串接：
我使用的證券提供c#的API，原則上是PC的下單應用程式將Component拆出來，透過c#呼叫的，因此，Windows是必要的。
目前我開了一個Windows VM，用Visual Studio 2015的c#開發2隻程式，一隻為即時價格註冊和擷取程式，一隻為下單程式，證券公司的API中，即時價格擷取是一個API，下單是一個API。
因為以前的經驗，為了縮短開發時間，方便未來證券公司API程式改版。
我是以證券公司提供的範例程式直接修改，將視窗Dialog隱藏，增加右下角System Notify，然後加上config.ini、MQTT的相關程式碼。
作用，
即時價格擷取：
能透過config.ini、SQL撈取要註冊取得即時價格的Symbol，當取得即時價格後，透過MQTT發送。
即時下單程式：
透過MQTT取得下單指令，進行下單，並透過MQTT、LineBot回報委託情況。
上述2隻程式開發後，連同API一起放在一個Windows VM，並排程開機、關機。
資料分析與技術分析：
嗯～這是個大哉問，如果有答案就不會寫這篇了～啊～不是。
這個以TimerServer為基礎的系統，能夠方便的加上各種分析模塊，我們以典型的技術分析當作例子：
寫一隻Python程式，內容是
每日從SQL中撈取歷史資料，透過Python的TALib計算均線(Simple MA)，然後根據是否Cross，從MQTT或SQL上發出或寫入觸發信號。
當然，也可以是透過觸發信號直接透過MQTT發出下單指令。
來點更複雜的吧。
OK......
結論：
透過新版的金融自動(排程)系統，能夠透過開發各個模塊疊加，形成一個多功能跨網路的金融系統，因為以模塊化設計，各種功能都能實做，小到下載歷史資料，大到結合AI測試都能開展，而且透過SQL和MQTT，能夠讓各模塊交互作用。
TimerServer排程器是系統核心中的核心，所有的元件執行都透過TimerServer，透過runner欄位，能讓TimerServer做到多主機跨網路的能力。
