台股資料庫建置教學：用 Python 整理財報、月報與股價資料

下載資料**不要再涓涓細流**，每一檔股票**慢慢下載**，每一天重複**慢慢等待**，現在是 5G 的時代，大數據這個名詞也已經用到爛，偏偏台股這種小數據，蒐集起來大費周章，不合理吧？今天就來解決這個問題。

如果你要比較 2026 年常見的 Python 台股 API、FinMind、yfinance、證交所 OpenAPI 與 finlab，請看新版整理：Python 台股 API 比較。本文保留「台股資料庫建置」的資料工程脈絡，重點是為什麼全市場資料需要統一格式、儲存與回測串接。

台股資料庫建置要解決的四件事

台股資料庫不是把 CSV 下載到電腦裡就結束。真正麻煩的是：欄位格式要一致、日期要對齊、除權息要處理、資料要能接回測。少掉任何一項，後面的策略數字都可能失真。

這些工作看起來不像「投資」，但它們決定投資研究能不能重現。若你只是查單檔股價，任何 API 都能用；若你要做全市場選股回測，資料庫就必須把股價、財報、月營收、籌碼整理成同一種表格。

財經資料庫比較

假如我告訴你，請找一款 Package 可以讓你徜徉在資料海之中，比較市面上的股票資料庫，你可能會找到以下幾個：

CMoeny 貓頭鷹

**CMoney 數據貓頭鷹，**之前好像還可以用，但是好像已經沒有在開發了，API 檔案裡面，所謂的「服務網站」好像沒有公開（或關閉了），所以不知如何使用。

TEJ 資料庫

不過要是你在學校，可以用** TEJ 可以下載到資料**，但是所謂的「達人方案」也需要每月 8888 ，能不能讓你發發發發，就不確定了。

坊間 Python 教學

查看部落格教學來下載，像是 2016 年，我開始在網路上分享的時候，也是先介紹怎麼寫不同的爬蟲，流量也都滿好的，因為大家都想知道怎麼抓資料，但是抓下來後，**網站改版爬蟲壞掉要修改？要怎麼整裡儲存？抓下來的資料要如何串接回測？**這些都非常瑣碎，導致很多人停留在這個階段就已經放棄了。

FinMind

當前最好的解決方案，是跟 FinLab 名字很像的 FinMind Package，秉持著開放的精神，讓你免費使用 600 次 request，每小時，其實已經很佛心了！但是台股有 2000 檔股票，代表你注定一小時沒辦法下載所有資料了。就算付費會員，資料下載下來，要怎麼合併整裡儲存，也是一番功夫呀。

資料庫的掙扎

我當初想要建構一個回測平台，資料庫希望可以跟別人合作，但是資料庫廠商很保守，「這些資料要做什麼用的呢？」「你是要對外使用嗎？」「你先說你需要哪些資料，我們再來估價看看喔！」。對他們來講，資料是公司命脈，當然需要謹慎把關，商品本來就是要拉高價格，以提升毛利率。但對我來講，這些公開資料，應該是開放的，易取得的，可分享的。假如大家都是想要賣資料庫，就注定了 Python 理財無法大眾化，因為大部分都卡死在資料處理這一關了，沒有一個好的資料庫，再好的回測系統也是枉然。

FinLab：從今天起，你有不同的選擇

2000 檔股票、15 年資料，一次下載，一勞永逸，一行打趴！

所以為了打造一個最好用的 Python 回測系統，只好先從資料庫開始了。我們真的也是花了非常多心力在做這個資料庫上，上百則條目，包含上市櫃興櫃的股價財報月報、三大法人、集保庫存，你想得到的幾乎都有啦。但如何讓大家「最快」的拿到「大量」資料，並且將伺服器「傳輸成本降到最低」？用 SQL 資料庫都絕對無法達成，所以我們連資料庫都一併重寫。就算我們手上已經有很多爬蟲，但我跟 Ben 還是經歷了將近一年的調整，終於做出了像樣的資料庫。最近還新增了加密貨幣的資料和回測，持續更新中。

這個市面上最好用的資料庫，只是為了回測而順便打造的！簡單說，這只是前菜，主餐還在後面！好的 Package，不需要多解釋，只是要兩行即可說明：

from finlab import data
data.get('price:收盤價')

接下來一系列，會帶你瞭解 FinLab Package 的好用之處！歡迎到 FB 粉專 追蹤我們，才不會錯過接下來的內容喔！或是頁面又上方註冊 Email ，有新的文章就會提醒你。

台股資料庫和 API 比較頁的分工

這篇文章談「資料庫怎麼建」，新版 Python 台股 API 比較談「API 怎麼選」。兩頁的搜尋意圖不同：

如果你的目標是快速跑策略，不需要自己從零建資料庫；用 data.get() 取資料，再把資料交給 sim() 回測即可。如果你的目標是研究資料工程、自己保存每一份資料快照，才需要完整規劃下載、清洗、版本管理與資料表格式。

欄位命名與版本管理

資料庫建好後，最容易被低估的是欄位命名。台股資料來自不同來源：證交所、櫃買、公開資訊觀測站、期交所、券商或第三方 API。每個來源對「公司代號」「日期」「成交量」「買賣超」「財報期別」的命名都不一樣。若沒有在匯入時統一，後面做合併與回測時就會一直轉欄位，錯誤也很難追。

版本管理也很重要。資料供應商會補資料、修正欄位、調整除權息，這些更新通常是好事，但會讓舊回測與新回測出現差異。比較嚴謹的做法，是每次發文或做研究時，保留當時的資料快照、策略程式與輸出報告。未來重新整理時，才知道差異來自資料更新、策略改動，還是市場多了一段新樣本。

把這些規則寫清楚後，台股資料庫才不只是「抓得到資料」，而是可以支撐研究、回測與文章更新的基礎設施。

常見問題（FAQ）

台股資料庫要自己建嗎？

看需求。只想做選股與回測，使用已整理好的資料源比較有效率；若你要保存自有資料快照、做資料工程研究，才需要自己建資料庫。

證交所 OpenAPI 可以當完整台股資料庫嗎？

不太適合。證交所 OpenAPI 很適合抓當日行情，但歷史資料、除權息、財報公布日與籌碼資料仍要另外處理。若要做回測，還需要把資料長期保存並校正。

FinMind 和 finlab 差在哪？

FinMind 適合探索資料表與自建資料倉儲；finlab 適合把台股資料直接接到回測、選股與策略研究。若目標是 API 比較，請看新版Python 台股 API 比較。

台股資料庫最容易出錯的是什麼？

最常見的是除權息與公布日。價格沒還原會讓長期報酬失真；財報資料若沒有按公布日對齊，回測就可能用到當時還沒知道的資訊。

用 Python 建資料庫要存成什麼格式？

小型研究可用 CSV；資料量變大後，parquet 會更適合分析；若要多人共用或提供服務，才需要資料庫系統。格式可以依需求選擇，欄位、日期與版本固定才是核心。

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投資警語：本文僅供教學參考，不構成投資建議。過去績效不代表未來表現，投資有風險。