Kos terbesar pelabur runcit bukan komisen — ia jurang maklumat

Pernah kira tak: langganan terminal data profesional setahun boleh mencecah ratusan hingga ribuan ringgit, terminal gred institusi pula berpuluh ribu. Sedangkan fungsi yang kita betul-betul guna cuma tiga — screening saham, pantauan harga, backtest. Lebih menyampah, data duduk di server orang lain. Strategi anda, rekod ulasan anda, semua terkunci dalam akaun mereka. Berhenti langgan, semua hilang.

Saya kenal seorang kawan yang main swing trade. Setiap petang selepas pasaran tutup, dia habiskan dua jam susun manual senarai saham limit-up berturut-turut dan semak putaran sektor. Hujung minggu, separuh hari lagi untuk ulasan mingguan. Rutin ini dia buat tiga tahun — pada dasarnya, dia guna tenaga manusia buat kerja mesin. Sehinggalah dia pindahkan aliran kerja itu ke satu panel sumber terbuka. Lepas pasaran tutup, sepuluh minit siap. Masa yang dijimatkan dia guna tulis kandungan ulasan, dan tanpa sedar kumpul 20,000 pengikut di Substack dan Lemon8.

Inilah peluang yang saya nak bedah hari ini: guna meja kerja kuantitatif sumber terbuka yang self-hosted, tukar “kemahiran kajian” jadi “aset yang boleh dijana”.

Jelas dulu: artikel ini sesuai untuk orang yang ada sekurang-kurangnya setahun pengalaman melabur saham dan nak buat side hustle kandungan selepas waktu kerja. Orang baru pun boleh ikut deploy untuk main-main, tapi bahagian jana duit tu anda kena tambah ilmu asas saham dulu — atau buat kandungan jenis susun data sahaja, jangan paksa buat tafsiran strategi.

Di mana peluangnya: alat percuma, yang bernilai ialah apa yang anda hasilkan dengannya

Di GitHub ada projek tick-stock-panel (repo: https://github.com/shy3130/tick-stock-panel ) — menurut README, lebih 5,000 star, lesen MIT, diselenggara secara peribadi oleh penulisnya. Kedudukan rasminya: “meja kerja kuantitatif self-hosted, sifar penyelenggaraan, untuk screening + pemantauan + backtest saham”. Deploy satu kontena Docker, semua data disimpan dalam fail Parquet lokal, tak bergantung pada mana-mana akaun awan.

Ia terbina dalam 18 strategi screening, dengan indikator klasik seperti MA, MACD, RSI, KDJ diproses melalui pipeline indikator — satu imbasan, semua dikira dan disimpan. Imbas keseluruhan pasaran lebih 5,000 saham hanya ambil beberapa saat, dan data duduk di komputer anda sendiri. Modul backtest mengambil kira T+1, komisen, slippage dan stop-loss — ini penting, kerana kebanyakan “alat backtest ajaib” di pasaran abaikan slippage dan yuran; lengkung yang dihasilkan nampak cantik, tapi sekali masuk pasaran sebenar, terus tersungkur. Selepas pasaran tutup, ia boleh tarik automatik data tangga limit-up, putaran sektor, dan sokong ulasan berasaskan dialog AI. Menurut sumber asal, data harian boleh guna tanpa API Key, dan AI boleh sambung ke DeepSeek, Tongyi atau Ollama — ini saya tak verify sendiri, jadi benda pertama anda buat selepas deploy ialah uji ia.

Penulis projek sendiri tegaskan: ini bukan perisian pelaburan, tiada cadangan saham AI, untuk tujuan pembelajaran dan kajian sahaja. Ini sebenarnya berita baik — alat tak sentuh garis merah “syor saham”, jadi metodologi dan kandungan yang anda hasilkan dengannya itulah ruang jana duit yang patuh undang-undang.

Langkah 1: Jalankan panel dulu — sepuluh minit sahaja

Tahap kesukaran deploy rendah gila. Pasang Docker dulu (kalau belum ada, muat turun Docker Desktop dari laman rasmi Docker; Windows dan Mac dua-dua klik “next” sampai habis; lepas pasang, taip docker -v di terminal, keluar nombor versi maknanya OK), kemudian tarik imej rasmi:

1

docker pull ghcr.io/shy3130/tickflow-stock-panel

Arahan penuh untuk mulakan kontena (port mapping, volum data, zon masa) ikut bahagian quick start dalam README repo. Contoh lazimnya macam ini, untuk rujukan:

1
2
3
4
5
6

docker run -d \
  --name tsp \
  -p 8000:8000 \
  -v tsp-data:/app/data \
  -e TZ=Asia/Kuala_Lumpur \
  ghcr.io/shy3130/tickflow-stock-panel

Buka port lokal di pelayar, dan anda dapat satu meja kerja kuantitatif lengkap: papan harga, kumpulan watchlist, imbasan strategi, kajian backtest, pusat pemantauan, tangga limit-up — semua dalam satu panel. Data di lokal; tukar komputer, mount semula volum data, siap. Tak ada lagi drama “akaun tamat tempoh, data dipadam”.

Kalau Docker pun anda malas sentuh, sewa satu VPS ringan sekitar RM100 setahun, deploy di situ — telefon pun boleh terima notifikasi bila-bila masa. Ia sokong push notification, jadi pergerakan luar biasa waktu pasaran terus masuk telefon. Tak perlu leka depan skrin.

Langkah 2: Guna backtest untuk tukar “rasa” jadi “bukti”

Majoriti pelabur runcit, strategi mereka berhenti di “saya rasa”. Nilai panel ini ialah ia paksa anda tukar rasa jadi sesuatu yang boleh diuji: strategi terbina dalam boleh imbas seluruh pasaran dengan satu klik, isyarat tersuai boleh gabung pelbagai syarat, dan laporan backtest terus beri tiga metrik paling kritikal — lengkung nilai bersih, drawdown maksimum, kadar menang — plus sekumpulan data lanjutan.

Jangan takut dengan istilah. Saya terjemah ke bahasa manusia:

• Sharpe ratio: untuk setiap unit risiko yang anda tanggung, berapa lebih anda untung. Angka rendah maknanya anda gadai nyawa untuk duit.
• Monte Carlo drawdown: simulasi pelbagai pasaran buruk bertalu-talu, tengok maksimum anda boleh rugi berapa.
• IC/IR: uji sama ada indikator pemilihan saham anda betul-betul berkesan. Tak berkesan, buang terus.
• Kepekaan parameter / pengesahan out-of-sample: tukar tempoh masa, ubah sedikit parameter, lari semula — tengok strategi tu berkesan sebenar atau kebetulan dalam satu tempoh sejarah sahaja.

Contoh aliran kerja sebenar: anda syak “pullback volume mengecil ke MA20” berkesan dalam pasaran mendatar. Konfigurasi syarat dalam pustaka isyarat, lari faktor backtest dulu untuk tapis indikator tak berkesan, kemudian lari backtest strategi untuk prestasi tiga tahun lepas, akhir sekali semak kepekaan parameter — kalau parameter gerak sikit pun pulangan dah runtuh, strategi tu overfitted, nasib semata-mata. Bunuh terus. Hasil boleh eksport CSV, arkib sebagai calon, muat semula untuk uji ulang dengan satu klik.

Lepas aliran ini lancar, anda pegang sesuatu yang orang lain tak ada: rekod kajian strategi lengkap dengan kaedah data dan analisis atribusi.

Langkah 3: Tukar rekod kajian jadi aliran tunai

Alat sendiri tak jana duit. Yang jana duit ialah tiga laluan terbitan. Siram air sejuk dulu: yang berjaya dalam tiga laluan ini minoriti, kos utama ialah masa, tempoh permulaan boleh makan berbulan-bulan, dan niche kandungan kuantitatif dah penuh sesak. Angka di bawah ialah julat harga lazim yang saya perhatikan dalam komuniti — bukan janji pulangan.

Laluan pertama, jana duit melalui kandungan. Data ulasan AI selepas pasaran tutup + tangga limit-up + putaran sektor ialah bahan kandungan siap sedia. Setiap hari ambil dua puluh minit susun jadi nota ulasan “kitaran sentimen hari ini + struktur tangga + pemerhatian esok”, siarkan di Substack, Lemon8 atau Pinterest. Kandungan macam ini mata wang keras dalam kalangan pelabur saham. Dari pemerhatian saya, newsletter 10,000 pengikut yang berjaya boleh bawa masuk beberapa ribu ringgit sebulan melalui iklan dan komuniti — dengan syarat ia berjaya. Kebanyakan akaun mati di fasa permulaan.

Laluan kedua, ambil upah kemahiran. Pandai deploy, pandai konfigurasi strategi, pandai baca laporan backtest — itu sendiri kemahiran yang jarang. Dari pemerhatian saya, di Carousell dan eBay, servis “backtest kuantitatif” dan “pengesahan strategi” lazim dihargakan RM100–RM700, pelanggannya kebanyakannya pelabur bekerja yang tak ada masa nak buat sendiri. Yang anda serahkan ialah laporan backtest yang dieksport dari panel, campur satu muka tafsiran.

Laluan ketiga, jual proses, bukan kod. Pakejkan “deploy Docker + konfigurasi sumber data + templat strategi + templat ulasan” jadi satu servis pengajaran, jual langganan di platform komuniti berbayar. Alat tu percuma bawah lesen MIT — yang anda jual ialah berpuluh jam masa tersilap langkah yang anda jimatkan untuk orang lain.

⚠️ Garis merah pematuhan, saya ulang sekali lagi:
Buat ulasan data dan rekod sentimen sahaja, jangan sekali-kali syorkan saham. “Apa yang saya rekod dalam ulasan hari ini” dan “apa yang saya cadang anda beli” ialah dua benda berbeza. Yang kedua ialah pemberian nasihat pelaburan tanpa lesen — satu-satunya garis merah yang boleh jatuhkan anda dalam side hustle ini. Jangan beri cadangan beli/jual spesifik dalam kandungan, jangan papar tangkapan skrin “ikut saya untung”, jangan kutip yuran keahlian dengan janji pulangan. Ingat: anda jual kaedah kajian dan penyusunan maklumat, bukan kod saham.

Kes: macam mana satu akaun kandungan kuantitatif selepas waktu kerja bermula

Kawan yang saya sebut tadi, laluan sebenarnya begini: minggu pertama deploy panel dan lari kesemua 18 strategi terbina dalam; minggu kedua mula tulis ulasan 800 patah perkataan setiap hari guna data selepas pasaran tutup, dengan segmen tetap “kedudukan kitaran sentimen + bedah tangga limit-up”, siar di dua platform; bulan ketiga pengikut pecah 5,000, dia buka komuniti ulasan RM99 setahun, setiap hari kongsi data tangga dan rekod pemantauan yang dijana panel. Selepas enam bulan, komuniti lebih 400 ahli, campur pendapatan iklan dan dua job backtest, menurut dia sendiri pendapatan sampingan bulanan stabil sekitar RM3,000. Ayat asal dia: “Saham tak untung lebih mana, tapi aktiviti mengkaji saham itu sendiri mula jana duit.”

Wajib saya nyatakan: ini satu sampel dari kalangan saya, angka pendapatan dari mulut dia sendiri, tiada jaminan boleh ditiru. Dia berjaya separuh kerana disiplin, separuh kerana masa dia masuk niche tu belum sesak macam sekarang. Benteng sebenar laluan ini bukan teknologi — ia disiplin “hasilkan secara konsisten setiap petang selepas pasaran tutup”. Panel kebetulan menekan kos penghasilan kepada dua puluh minit. Selebihnya, sama ada anda mampu bertahan enam bulan tanpa putus siaran.

Apa yang anda boleh buat malam ini

Buka https://github.com/shy3130/tick-stock-panel , tekan Star, tarik imej, jalankan kontena. Jangan fikir pasal duit dulu — ambil masa seminggu, lari backtest untuk kesemua 18 strategi terbina dalam, tengok sendiri rupa data sebenar. Anda akan terus faham kenapa 90% “strategi dewa saham” tak tahan ujian slippage dan komisen. Faham perkara ini sahaja, anda dah ke depan majoriti orang yang masih melabur ikut rasa. Alat percuma — satu-satunya halangan ialah sama ada malam ini anda sanggup bergerak atau tidak.