Data Science UnHackathon - 加密貨幣，開放數據

這天去了一個以 Data Science 為題的團體所舉辦的 UnHackathon Meetup，https://datasciencehongkong.com/2017/08/22/unhackathon-at-the-hive/。半日時間加上Meetup/性質算比較小規模，不過都有幾組實際地寫出一些Code和有可以展示的結果，至於我在自由的環境下，就只做了花生組中的一員，哈哈～今日也留意到一個香港的hackathon現象，就是香港人還是花生友多，外國人和學生才比較認真。不過另外也聽聞今次的花生比例還己經算低了，今日的 5:1 可能出面己經是1:5。而相比之前的一些IT event，這種Data Science 的活動有個好處，就是R 和 Python 明顯是大家的共同語言，之前那些更著重實際去寫一個應用，就偏向JS, Java, Python，Data Science的角色很少，之前講起R，在開發的導向中真的找不到什麼存在價值。(其實，R就是統計起家的吧，而在這場數據科學熱之中的Machine Learning都去到很多人無需要留意前設或者原理，的純IT Coding知識......)

傾計之前都有留意一些有興趣的題目，首先是一個有關虛擬的加密貨幣Cryptocurrency投資策略，只是我未了解這些虛擬貨幣的交易，例如周初才知道比特幣升穿4000USD，而電視上一個市場解讀是連繫到特朗普作風下的地緣風險，我就未有理解過的，到本周中又繼續上到4400USD了。在策略方面的取向也不同，一向覺得 投資市場內小投資者做短期投機相對風險和心力之下，利潤空間不大；在單一貨幣的Time Series中研究也未必有多大策略的空間。不過這次才體會到，原來至今已發展到市場上幾百種的加密貨幣，從平日多見到 Bitcoin 比特幣 (佔市值50.7%)、 Ethereum 以太幣 (市值佔19.9%)，到俗稱Alt-Coins的大量後起的仿效品；也有眾多的交易所同樣進行虛擬貨幣的交易。所以，一些考慮的方向就是這種多貨幣、多交易所的亂象中套利。不過這就是講求Product Knowledge 多於 Statistics 的時候。

至 2017-08-17，https://coinmarketcap.com/ 上超過800種加密貨幣的市值合共 USD$142,970,123,566。需要數據的話，也有一個以JSON格式提供資訊的API：https://coinmarketcap-nexuist.rhcloud.com/

交易所方面比較多見到提及的就有外國的Coinbase、Poloniex；中國的BTCC、OKCoin、CHBTC 等；香港在各處實體的比特幣ATM，到ANX、Gatecoin；台灣也有所涉獵：http://blockcast.it/2017/05/24/introduction-of-local-and-global-cryptocurrency-exchanges/


另一個有興趣的題目是有關Web Data Extraction，提出的人也是今次的主辦者。在開放數據中，香港在開放數據方面的落後已經是經常被咎病了吧，從資料類別、原始程度、開放程度、到檔案格式等問題，不過當日就只是一個網頁資訊擷取的主意，也未見其他人勾起興趣，所以未見有人發展下去。但現在事後想來，如果做到一個像 https://webb-site.com/ 那樣眾多資訊(期望是自動更新)，而介面外貌比較好的網站，應該也會是很好的經驗。另外，或許除了不斷『說』開放數據的意義和重要性之外，如果有人專門以開放數據來做研究分析，或許可以透過實際應用的結果，去勾起香港人/政府部門 對這方面的注意。

最後，在聽了當日成果的發佈後，原來自己在這個Blog嘗試過的項目，也有其他人有興趣做類似的東西，也許這個門外漢的興趣都有點意思。這個Blog的紀錄也起碼讓自己儲起生活中嘗試過的結果和方法，有需要時也可以找回這些Source code來加快實作。最後，花生友閒聊之中見識到一間做 保險科技 平台的Startup人，問到一些從前台介面到後台運算的語言選擇，有點欣慰自己早前所嘗試學習的 JS 也許是正確選擇；與Java等相比，Python也許不應放下。

忙完上幾個月的家居事宜，是時候繼續記待記的：有機蔬果、 Tidyquant、ML4B #4、Gym、PMP, etc..... ^_^