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LOF基金出现大量套利机会,微信发送套利提示机会
量化交易 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 50 次浏览 • 2024-10-05 17:54
对于踏空的投资来说,简直比满仓套牢还难受。
虽然行情火爆,但头脑依然要保持清醒,不要看到什么热门就一股脑冲进去。
错误的方式,让你赚到了大钱,实际会后患无穷。
“有勇敢的飞行员,有年老的飞行员,但鲜有勇敢的年老飞行员"
行情爆发,大部分人连指数都追不上,所以索性直接打板指数。以至于各种指数10CM,甚至20CM。
实际指数的成分股并没有出现全部涨停那么夸张。
所以这时出现不少溢价的LOF基金,基金价格高于其净值。于是就出现了套利的机会。
溢价率越高,其安全垫也就越高。对于当前空仓或者轻仓的投资者而言,是一个不错的介入机会。(具体套利操作就是,场内净值申购,T+2或者T+3到账后,场内现价卖出)
这里笔者根据之前的LOF监控程序,程序自动获取限购-溢价LOF基金套利,并推送到微信消息,获取了目前溢价率大于5%的LOF基金,然后按照其成交量从大到小排序,得到下表:
成交量越大的,说明该LOF越活跃,这样就不至于在套利大军进场的时候,承接不住,被砸到跌停出不去。
目前成交量最大的是中概互联LOF164906,成交量1.9亿。成交量最少的是鼎弘LOF167003,成交量只有4万块不到,即使有14%的溢价率的肉垫,但容量太少,随便一个大户砸下来就跌停了。
所以这里也建议要介入额投资者,不仅仅只看溢价率,同时也要关注成交量。
同时也要注意申购状态那一列,积极配置FOF和原油LOF易方达 目前处于暂停申购状态,也就是当前是无法进行套利的。
而恒生LOF 是限购状态,限购5000元,因为港股假期猛涨了一波,所以大概率这个基金周二开盘会直接顶住涨停的。该基金是深市基金,可以6+1拖拉机拉满。申购7户,35000元。
结合之前的程序,LOF溢价率监控+微信推送,可以做到收盘前推送数据:
当然你用飞书,钉钉也行。如果要用微信,早期开通的api还能继续用,新开的就需要备案的服务器了,手续就麻烦一点。
广告时间:需要低佣免5开户的可以公众号菜单联系,支持Ptrade,QMT,miniQMT,套利拖拉机。
查看全部
对于踏空的投资来说,简直比满仓套牢还难受。
虽然行情火爆,但头脑依然要保持清醒,不要看到什么热门就一股脑冲进去。
错误的方式,让你赚到了大钱,实际会后患无穷。
“有勇敢的飞行员,有年老的飞行员,但鲜有勇敢的年老飞行员"
行情爆发,大部分人连指数都追不上,所以索性直接打板指数。以至于各种指数10CM,甚至20CM。
实际指数的成分股并没有出现全部涨停那么夸张。
所以这时出现不少溢价的LOF基金,基金价格高于其净值。于是就出现了套利的机会。
溢价率越高,其安全垫也就越高。对于当前空仓或者轻仓的投资者而言,是一个不错的介入机会。(具体套利操作就是,场内净值申购,T+2或者T+3到账后,场内现价卖出)
这里笔者根据之前的LOF监控程序,程序自动获取限购-溢价LOF基金套利,并推送到微信消息,获取了目前溢价率大于5%的LOF基金,然后按照其成交量从大到小排序,得到下表:
成交量越大的,说明该LOF越活跃,这样就不至于在套利大军进场的时候,承接不住,被砸到跌停出不去。
目前成交量最大的是中概互联LOF164906,成交量1.9亿。成交量最少的是鼎弘LOF167003,成交量只有4万块不到,即使有14%的溢价率的肉垫,但容量太少,随便一个大户砸下来就跌停了。
所以这里也建议要介入额投资者,不仅仅只看溢价率,同时也要关注成交量。
同时也要注意申购状态那一列,积极配置FOF和原油LOF易方达 目前处于暂停申购状态,也就是当前是无法进行套利的。
而恒生LOF 是限购状态,限购5000元,因为港股假期猛涨了一波,所以大概率这个基金周二开盘会直接顶住涨停的。该基金是深市基金,可以6+1拖拉机拉满。申购7户,35000元。
结合之前的程序,LOF溢价率监控+微信推送,可以做到收盘前推送数据:
当然你用飞书,钉钉也行。如果要用微信,早期开通的api还能继续用,新开的就需要备案的服务器了,手续就麻烦一点。
广告时间:需要低佣免5开户的可以公众号菜单联系,支持Ptrade,QMT,miniQMT,套利拖拉机。
QMT获取不到行情,一般是什么原因?或者获取行情有中断的情况
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 114 次浏览 • 2024-09-29 10:27
或者你获取的5档tick行情,但是你的行情菜单那里,选择的是 最新价,这样你也是无法获取到 5档tick数据的。
然后还有一个问题,如果你用get_market_data 或者get_market_data_ex 这个函数,获取的股票数量很多(比如全市场的股票),那么第一次的启动数据会非常的慢,并且你的内存消耗非常大,整个QMT像死机了一样。
如何解决? 下回分解
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Ptrade回测模式下获取实时的分钟数据:只能使用handle_data,数据不能用get_snapshot
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 212 次浏览 • 2024-09-21 17:32
发现有点蛋疼,记录一下。
因为回测模式下,不能使用run_interval 函数;
而run_daily模式,只能在固定时间运行,无法分钟级别。
所以只能使用 handle_data
而在handle_data 里面获取当前的分钟价格数据,也无法使用 get_snapshot ,get_gear_price,函数。
所以只能使用handle_data(Context,data) 里面的data里。
而handle_data 里面的data数据,使用方法如下:
import datetime
target_list = [
'600000.SS',
'000333.SZ'
]
def execution(context, data):
now = context.current_dt.strftime('%H:%M')
for code in target_list:
tick_info = data[code]
price = tick_info['price']
print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))
# 标准
def initialize(context):
log.info("公众号:可转债量化分析 ---- start ----")
def handle_data(context, data):
execution(context, data)
获取数据结果:2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22
2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26
2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14
2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27
2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06
用同花顺,对了一下结果,是满足的了。
查看全部
发现有点蛋疼,记录一下。
因为回测模式下,不能使用run_interval 函数;
而run_daily模式,只能在固定时间运行,无法分钟级别。
所以只能使用 handle_data
而在handle_data 里面获取当前的分钟价格数据,也无法使用 get_snapshot ,get_gear_price,函数。
所以只能使用handle_data(Context,data) 里面的data里。
而handle_data 里面的data数据,使用方法如下:
import datetime
target_list = [
'600000.SS',
'000333.SZ'
]
def execution(context, data):
now = context.current_dt.strftime('%H:%M')
for code in target_list:
tick_info = data[code]
price = tick_info['price']
print('now: {} code : {} price:{}'.format(now,code ,price))
# 标准
def initialize(context):
log.info("公众号:可转债量化分析 ---- start ----")
def handle_data(context, data):
execution(context, data)
获取数据结果:
2024-09-20 14:42:00 - INFO - now: 14:42 code : 000333.SZ price:66.22
2024-09-20 14:43:00 - INFO - now: 14:43 code : 000333.SZ price:66.26
2024-09-20 14:44:00 - INFO - now: 14:44 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:45:00 - INFO - now: 14:45 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:46:00 - INFO - now: 14:46 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:47:00 - INFO - now: 14:47 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:48:00 - INFO - now: 14:48 code : 000333.SZ price:66.14
2024-09-20 14:49:00 - INFO - now: 14:49 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:50:00 - INFO - now: 14:50 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:51:00 - INFO - now: 14:51 code : 000333.SZ price:66.18
2024-09-20 14:52:00 - INFO - now: 14:52 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:53:00 - INFO - now: 14:53 code : 000333.SZ price:66.2
2024-09-20 14:54:00 - INFO - now: 14:54 code : 000333.SZ price:66.19
2024-09-20 14:55:00 - INFO - now: 14:55 code : 000333.SZ price:66.25
2024-09-20 14:56:00 - INFO - now: 14:56 code : 000333.SZ price:66.27
2024-09-20 14:57:00 - INFO - now: 14:57 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:58:00 - INFO - now: 14:58 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 14:59:00 - INFO - now: 14:59 code : 000333.SZ price:66.28
2024-09-20 15:00:00 - INFO - now: 15:00 code : 000333.SZ price:66.06
用同花顺,对了一下结果,是满足的了。
QMT的handlebar设置成一分钟周期的时候,运行是3秒一次的
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 248 次浏览 • 2024-09-13 11:46
刚好有个策略是一分钟周期运行的,所以就用了handle驱动。
结果发现,经常查询重复买入。
调试后发现,原来这个handlebar是3m触发一次的。
如果要一分钟运行一次,还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)
INTERVAL_STRING 用1分钟表示。
示例代码:
一分钟打印当前时间:
# -*-coding:gbk-*-
# 作者公众号:可转债量化分析
import datetime
import json
import redis
####### 以下为固定配置,请勿随意修改 ##########
# 注意:程序需要在9:30前启动
START_TIME = '09:30' # 启动时间,可以修改为开盘任意时间9:30-14:57
STOCK_ACCOUNT = '' # 股票账户
INTERVAL_SECOND = 60 # 交易间隔
INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)
def today_date():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print('策略初始化 {}'.format(now))
now = datetime.datetime.now()
running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)
print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)
def handlebar(ContextInfo):
pass
def execution(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
print(now)
公众号: 查看全部
刚好有个策略是一分钟周期运行的,所以就用了handle驱动。
结果发现,经常查询重复买入。
调试后发现,原来这个handlebar是3m触发一次的。
如果要一分钟运行一次,还是用
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)
INTERVAL_STRING 用1分钟表示。
示例代码:
一分钟打印当前时间:
# -*-coding:gbk-*-
# 作者公众号:可转债量化分析
import datetime
import json
import redis
####### 以下为固定配置,请勿随意修改 ##########
# 注意:程序需要在9:30前启动
START_TIME = '09:30' # 启动时间,可以修改为开盘任意时间9:30-14:57
STOCK_ACCOUNT = '' # 股票账户
INTERVAL_SECOND = 60 # 交易间隔
INTERVAL_STRING = "{}nSecond".format(INTERVAL_SECOND)
def today_date():
return datetime.datetime.now().strftime('%Y%m%d')
def init(ContextInfo):
now = datetime.datetime.now()
print('策略初始化 {}'.format(now))
now = datetime.datetime.now()
running_time = '{} {}'.format(today_date(), START_TIME)
print('策略初始化 {} , 程序启动时间 {}'.format(now, START_TIME))
ContextInfo.run_time("execution", INTERVAL_STRING, running_time)
def handlebar(ContextInfo):
pass
def execution(ContextInfo):
if not ContextInfo.is_last_bar():
return
now = datetime.datetime.now()
print(now)
公众号:
QMT/iQuant居然禁止redis获取股票行情数据,如何破解
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 386 次浏览 • 2024-09-10 11:26
因为QMT没有转债的规模,而国信iquant本身又把requests 库给封禁了,它无法通过requests 获取任何外部数据,比如访问东财,tushare都会提示访问超时。(后面发现它修改了requests的源码)
于是发现iquant的redis是内置库,不需要pip安装,所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。
简单测试了一下,redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis,然后QMT可以获取到这个字符数据
于是就把原来的策略里,使用requests 调用API的部分,改成redis。
可是运行后发现报错:
2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021
DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!
报错信息说的很明显,敏感信息检测到,禁止!
居然对redis的数据进行检验,很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。
于是根据报错的提示,找到 目录:
D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis,下面的client.py
找到对应的行:
的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容,看正则表达式和变量命名(search_stock),类似股票代码的数据传输被阻止了,检测到之后直接raise Error,程序会停止的。
解决办法,也很简单,直接把这一段 代码删除就好了。
然后需要重启你的QMT,不然修改的代码不会生效。
然后重新运行的你的策略,发现一起正常了。
需要开通QMT和代写量化策略,可以关注公众号: 查看全部
因为QMT没有转债的规模,而国信iquant本身又把requests 库给封禁了,它无法通过requests 获取任何外部数据,比如访问东财,tushare都会提示访问超时。(后面发现它修改了requests的源码)
于是发现iquant的redis是内置库,不需要pip安装,所以第一时间就想到使用redis获取转债数据。
简单测试了一下,redis是可以获取数据的。比如随便丢一个字符到redis,然后QMT可以获取到这个字符数据
于是就把原来的策略里,使用requests 调用API的部分,改成redis。
可是运行后发现报错:
2024-09-10 10:05:19,851 [INFO] [0x00000e24] [msg service] msg: 0C:\iquant\python\新建策略文件.py_SH00030021
DataError:Sensitive Data Detected, Forbidden!
报错信息说的很明显,敏感信息检测到,禁止!
居然对redis的数据进行检验,很明显这部分是QMT对redis的源码进行了修改。
于是根据报错的提示,找到 目录:
D:\tool\gjzq_qmt_simulation\bin.x64\Lib\site-packages\redis,下面的client.py
找到对应的行:
的确有一个check_response 的函数用于检测 redis的内容,看正则表达式和变量命名(search_stock),类似股票代码的数据传输被阻止了,检测到之后直接raise Error,程序会停止的。
解决办法,也很简单,直接把这一段 代码删除就好了。
然后需要重启你的QMT,不然修改的代码不会生效。
然后重新运行的你的策略,发现一起正常了。
需要开通QMT和代写量化策略,可以关注公众号:
低门槛入金2W开通QMT miniQMT,股票费率免5,0.1元起
券商万一免五 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 436 次浏览 • 2024-08-31 14:29
而且费率是直接可以调到 万0.754,免五,0.1元起。 简直比万一免五还要低!
目前属于活动期间才有的低费率。
需要开户的,可以联系公众号,开户后有QMT技术支持交流群
查看全部
国信iquant requests 爬虫 获取数据 还有使用 tushare,akshare 无法连接,提示超时
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 397 次浏览 • 2024-08-28 14:29
#encoding:gbk
import requests
def get_baidu():
url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
print(req.text)
def init(ContextInfo):
get_baidu()
def handlebar(ContextInfo):
pass
会报错,同时访问baidu.com 超时:
明显是国信的iquant内部设置了proxy,导致request出去的时候走了proxy。
所以连baidu都访问不了。
而tushare,akshare底层是周的爬虫 (requests), 所以对于iquant,底层走http requests的库,或者获取数据的手段是失效了的。
不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。
笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库,为啥用redis,因为iquant没有内置pymysql,需要自己安装,客户也不懂怎么安装,(到iquant的安装文件路径下的python 包路径下,运行 pip install pymysq)
而iquant内置了redis 的库,所以可以直接import redis
redis测试代码:
def base_usage():
print('start')
r = RedisCls()
data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}
key = 'test_key'
r.push(key, json.dumps(data))
print('push')
print(r.delete('key')) # reutrn 1 if delete success, else return 0
start_time = time.time()
ret_data = r.pop(key)
end_time = time.time()
print('cost time: ', end_time - start_time)
print(ret_data)
base_usage()
上面的代码是正常运行,不报错,就说明正常的了。
PS:
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口,密码 而已。
按照网上的redis连接教程使用就好了。
查看全部
#encoding:gbk
import requests
def get_baidu():
url = 'https://www.baidu.com'
req = requests.get(url,headers={'User-Agent':'Mozilla/5.0'})
print(req.text)
def init(ContextInfo):
get_baidu()
def handlebar(ContextInfo):
pass
会报错,同时访问baidu.com 超时:
明显是国信的iquant内部设置了proxy,导致request出去的时候走了proxy。
所以连baidu都访问不了。
而tushare,akshare底层是周的爬虫 (requests), 所以对于iquant,底层走http requests的库,或者获取数据的手段是失效了的。
不过也有其他的手段可以实现获取外部数据。
笔者亲测了redis可以访问外部的redis数据库,为啥用redis,因为iquant没有内置pymysql,需要自己安装,客户也不懂怎么安装,(到iquant的安装文件路径下的python 包路径下,运行 pip install pymysq)
而iquant内置了redis 的库,所以可以直接import redis
redis测试代码:
def base_usage():
print('start')
r = RedisCls()
data = {'name': 'zhangsan', 'age': 18}
key = 'test_key'
r.push(key, json.dumps(data))
print('push')
print(r.delete('key')) # reutrn 1 if delete success, else return 0
start_time = time.time()
ret_data = r.pop(key)
end_time = time.time()
print('cost time: ', end_time - start_time)
print(ret_data)
base_usage()
上面的代码是正常运行,不报错,就说明正常的了。
PS:
r = RedisCls() 只是封装了
r = redis.Redis 连接的ip和端口,密码 而已。
按照网上的redis连接教程使用就好了。
QMT如何获取持仓成本 盈亏比例
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 439 次浏览 • 2024-08-25 07:50
那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢?
position 持仓对象 里面有一个字段:
m_dOpenPrice: 持仓成本
可以用来获取当前的持仓成本:
具体代码如下:
# encoding:gbk
ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有,可以联系我开通 QMT权限
def init(ContextInfo):
# hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票
pass
def handlebar(ContextInfo):
# 计算当前主图的cci
position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
for i in position_info:
print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',
i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),
'持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),
'持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)
)
得到的输出结果:
扫码免费开通QMT:
查看全部
那么QMT有没有内置的可以获取持仓成本的函数呢?
position 持仓对象 里面有一个字段:
m_dOpenPrice: 持仓成本
可以用来获取当前的持仓成本:
具体代码如下:
# encoding:gbk
ACCOUNT = 'xxxxxxx' # 填入你的QMT账户ID, 如果没有,可以联系我开通 QMT权限
def init(ContextInfo):
# hs300成分股中sh和sz市场各自流通市值最大的前3只股票
pass
def handlebar(ContextInfo):
# 计算当前主图的cci
position_info = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
for i in position_info:
print('股票', i.m_strInstrumentID, '持仓数',
i.m_nVolume, '持有成本', round(i.m_dOpenPrice, 2),
'持仓盈亏', round(i.m_dPositionProfit, 2),
'持仓盈亏比例', round(i.m_dProfitRate*100, 2)
)
得到的输出结果:
扫码免费开通QMT:
python Ptrade获取热门板块,连板股票 python代码
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 401 次浏览 • 2024-08-23 16:57
Ptrade API文档:https://ptradeapi.com/#get_sort_msg
get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)
接口说明
该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。
参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str);
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)
示例代码:按概念板块涨幅倒序排名
import datetime
START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')
def execution(context):
#获取XBHS.GN的概念排名信息
sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)
for data in sort_data:
log.info('板块: {} '.format(data['prod_name']))
for sub_stock in data['rise_first_grp']:
log.info('{} 涨幅 :{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))
log.info('\n')
def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, time=START_TIME) # 扫描
log.info("公众号:可转债量化分析\n")
def handle_data(context, data):
pass
上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。
get_sort_msg 返回的数据结构体如下:
具体字段的含义:
prod_code: 行业代码(str:str);
prod_name: 行业名称(str:str);
hq_type_code: 行业板块代码(str:str);
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int);
trade_mins: 交易分钟数(str:int);
trade_status: 交易状态(str:str);
preclose_px: 昨日收盘价(str:float);
open_px: 今日开盘价(str:float);
last_px: 最新价(str:float);
high_px: 最高价(str:float);
low_px: 最低价(str:float);
wavg_px: 加权平均价(str:float);
business_amount: 总成交量(str:int);
business_balance: 总成交额(str:int);
px_change: 涨跌额(str:float);
amplitude: 振幅(str:int);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
circulation_amount: 流通股本(str:int);
total_shares: 总股本(str:int);
market_value: 市值(str:int);
circulation_value: 流通市值(str:int);
vol_ratio: 量比(str:float);
shares_per_hand: 每手股数(str:int);
rise_count: 上涨家数(str:int);
fall_count: 下跌家数(str:int);
member_count: 成员个数(str:int);
rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
这个返回数据是实时的,可以用来选股,选择热门股,热门板块,涨停板块,昨日涨停,昨日连板板块。
比如上面运行结果里就有 昨日连板的板块个股,有9个,在rise_first_grp 字段里面:
需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦,提供不同券商ptrade,低门槛,低费率,还有技术支持群!
查看全部
Ptrade API文档:https://ptradeapi.com/#get_sort_msg
get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
get_sort_msg(sort_type_grp=None, sort_field_name=None, sort_type=1, data_count=100)
接口说明
该接口用于获取板块、行业的涨幅排名。
参数 sort_type_grp: 板块或行业的代码(list[str]/str);
(暂时只支持XBHS.DY地域、XBHS.GN概念、XBHS.ZJHHY证监会行业、XBHS.ZS指数、XBHS.HY行业等)
示例代码:按概念板块涨幅倒序排名
import datetime
START_TIME = (datetime.datetime.now() + datetime.timedelta(minutes=1)).strftime('%H:%M')
def execution(context):
#获取XBHS.GN的概念排名信息
sort_data = get_sort_msg(sort_type_grp='XBHS.GN', sort_field_name='px_change_rate', sort_type=1, data_count=100)
for data in sort_data:
log.info('板块: {} '.format(data['prod_name']))
for sub_stock in data['rise_first_grp']:
log.info('{} 涨幅 :{}'.format(sub_stock['prod_name'],sub_stock['px_change_rate']))
log.info('\n')
def initialize(context):
# 初始化策略
run_daily(context, execution, time=START_TIME) # 扫描
log.info("公众号:可转债量化分析\n")
def handle_data(context, data):
pass
上面代码在ptrade启动后一分钟拿到结果。不限制要求开盘时间的。其实Ptrade可以在24小时任意时刻启动。
get_sort_msg 返回的数据结构体如下:
具体字段的含义:
prod_code: 行业代码(str:str);
prod_name: 行业名称(str:str);
hq_type_code: 行业板块代码(str:str);
time_stamp: 时间戳毫秒级(str:int);
trade_mins: 交易分钟数(str:int);
trade_status: 交易状态(str:str);
preclose_px: 昨日收盘价(str:float);
open_px: 今日开盘价(str:float);
last_px: 最新价(str:float);
high_px: 最高价(str:float);
low_px: 最低价(str:float);
wavg_px: 加权平均价(str:float);
business_amount: 总成交量(str:int);
business_balance: 总成交额(str:int);
px_change: 涨跌额(str:float);
amplitude: 振幅(str:int);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
circulation_amount: 流通股本(str:int);
total_shares: 总股本(str:int);
market_value: 市值(str:int);
circulation_value: 流通市值(str:int);
vol_ratio: 量比(str:float);
shares_per_hand: 每手股数(str:int);
rise_count: 上涨家数(str:int);
fall_count: 下跌家数(str:int);
member_count: 成员个数(str:int);
rise_first_grp: 领涨股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
fall_first_grp: 领跌股票(其包含以下五个字段)(str:list[dict{str:int,str:str,str:str,str:float,str:float},...]);
prod_code: 股票代码(str:str);
prod_name: 证券名称(str:str);
hq_type_code: 类型代码(str:str);
last_px: 最新价(str:float);
px_change_rate: 涨跌幅(str:float);
这个返回数据是实时的,可以用来选股,选择热门股,热门板块,涨停板块,昨日涨停,昨日连板板块。
比如上面运行结果里就有 昨日连板的板块个股,有9个,在rise_first_grp 字段里面:
需要开通Ptrade的读者朋友可以后天联系哦,提供不同券商ptrade,低门槛,低费率,还有技术支持群!
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (二)
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 626 次浏览 • 2024-08-08 14:01
主要框架如下:
盘前我们先去读取数据库的数据:
格式很简单,就记录了代码和名字:
df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
def initialize(context):
# 初始化策略
engine = DBSelector().get_engine()
df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
df['code']=df['code'].astype(str)
result = {}
for index, row in df.iterrows():
code = add_code_postfix(row['code'])
result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}
g.holding_stock_dict = result
g.holding_stock_list = list(result.keys())
g.__cache = Cache()
run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL) # 扫描
def handle_data(context, data):
pass
def tick_data(context, data):
pass
def before_trading_start(context, data):
'''
盘前
'''
if DEBUG:
log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))
def after_trading_end(context, data):
'''
盘后
'''
if DEBUG:
log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))
然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。
def execution(context):
tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)
for code, tick in tick_info.items():
px_change_rate = tick['px_change_rate']
if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):
if g.__cache.check(code):
# 通知
name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']
source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']
msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,
name, px_change_rate, source)
send_message_via_wechat(msg)
send_message_via_wechat 这个函数是发送微信消息的。
然后基本完成了整体的代码编写,里面一些自定义的函数为了判断 下一次通知要等待多久。
因为不能因为同一个股票满足条件了,然后每隔3秒发一次微信消息。你手机会一直滴滴滴地响的。
而且很容易把其他刚出现的提示给覆盖了。
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (一)
查看全部
主要框架如下:
盘前我们先去读取数据库的数据:
格式很简单,就记录了代码和名字:
df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
def initialize(context):
# 初始化策略
engine = DBSelector().get_engine()
df = pd.read_sql('select * from tb_holding_stock_list', con=engine)
df['code']=df['code'].astype(str)
result = {}
for index, row in df.iterrows():
code = add_code_postfix(row['code'])
result[code] = {'name': row['name'], 'source': row['source']}
g.holding_stock_dict = result
g.holding_stock_list = list(result.keys())
g.__cache = Cache()
run_interval(context, execution, seconds=INTERVAL) # 扫描
def handle_data(context, data):
pass
def tick_data(context, data):
pass
def before_trading_start(context, data):
'''
盘前
'''
if DEBUG:
log.info('盘前运行开始', str(context.blotter.current_dt))
def after_trading_end(context, data):
'''
盘后
'''
if DEBUG:
log.info('盘后时间 ', str(context.blotter.current_dt))
然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。
def execution(context):
tick_info = get_snapshot(g.holding_stock_list)
for code, tick in tick_info.items():
px_change_rate = tick['px_change_rate']
if px_change_rate > abs(HIT_TARGET):
if g.__cache.check(code):
# 通知
name = g.holding_stock_dict.get(code)['name']
source = g.holding_stock_dict.get(code)['source']
msg = '{}-{} 涨幅-{},{}'.format(code,
name, px_change_rate, source)
send_message_via_wechat(msg)
send_message_via_wechat 这个函数是发送微信消息的。
然后基本完成了整体的代码编写,里面一些自定义的函数为了判断 下一次通知要等待多久。
因为不能因为同一个股票满足条件了,然后每隔3秒发一次微信消息。你手机会一直滴滴滴地响的。
而且很容易把其他刚出现的提示给覆盖了。
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (一)
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (一)
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 629 次浏览 • 2024-08-07 10:23
因为有多个券商,比如银河,华宝,国金,国盛等。 而且也有家人的账户,可能一个银河就有5-6个账户。
所以如果持仓比较多的话,没有时间管得过来。 设置条件单比较繁琐,也不一定能管得过来。
要求:
把所有的持仓股Excel导出,输入的数据库(这里选择mysql),然后Ptrade读取了股票池,每隔3s扫描一次行情,如果遇到大涨或者大跌的个股,转债,ETF,就发送微信消息提醒(涨幅/跌幅大于7%)
这个是某个客户的简单需求。
后面就按照上面的需求做一个客户端,除了可以录入上述资料,还能提供web服务,输入,删除持仓股,做到实时更新。
最后提醒效果如下:
国金QMT的字样,用来区分我这个标的是哪一个券商的持仓。比如 有可能是 家人1-银河,家人2-国盛,这样的哈
下一篇:
【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (二)
欢迎关注公众号:可转债量化分析 查看全部
因为有多个券商,比如银河,华宝,国金,国盛等。 而且也有家人的账户,可能一个银河就有5-6个账户。
所以如果持仓比较多的话,没有时间管得过来。 设置条件单比较繁琐,也不一定能管得过来。
要求:
把所有的持仓股Excel导出,输入的数据库(这里选择mysql),然后Ptrade读取了股票池,每隔3s扫描一次行情,如果遇到大涨或者大跌的个股,转债,ETF,就发送微信消息提醒(涨幅/跌幅大于7%)
这个是某个客户的简单需求。
后面就按照上面的需求做一个客户端,除了可以录入上述资料,还能提供web服务,输入,删除持仓股,做到实时更新。
最后提醒效果如下:
国金QMT的字样,用来区分我这个标的是哪一个券商的持仓。比如 有可能是 家人1-银河,家人2-国盛,这样的哈
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python量化分析教程 | 最近几年A股养老基金整体盈亏情况分析
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 493 次浏览 • 2024-07-25 17:30
不仅是散户被深套,很多基金也都大幅亏损。甚至前阵子看到证券时报报道,养老目标基金都出现不是清盘的现象。
于是笔者好奇心驱使,想看看这些养老基金最近几年的盈利情况,会不会把长辈老人们的下半辈子养老金都亏空了。
作为一名授人以渔的公众号博主,不仅仅贴个收益率图出来这么简单的啦。如果只是想看数据,直接跳过前面的操作即可。
笔者手把手教大家做数据分析,学会后不仅仅只对养老基金这一类别的基金做分析,还可以对不同类型的基金做分析。
前提:电脑按照了python已经相关库(jupyter notebook,pandas,akshare)
数据源:天天基金网
打开东财的天天基金网(https://fund.eastmoney.com/),在基金搜索页面输入:养老
总共有515个与养老相关的公募基金。如果没显示全,点击下图里面的“点击展开更多”按钮
抓包就找到对应的URL地址了,如下:https://fundsuggest.eastmoney.com/FundSearch/api/FundSearchPageAPI.ashx?callback=jQuery18306906210160165065_1721823304653&m=1&key=养老&pageindex=0&pagesize=515&_=1721823360126
如果你想分析其他类型的主题基金,只需要把上面的url里面的key=养老,换成其他的就可以了,比如 key=芯片
浏览器输入上面的URL就可以拿到数据了。
简单起见,我就不写爬取数据的代码,直接复制粘贴浏览器返回的内容就好了。
然后把前面起始的jQuery18306906210160165065_1721823304653( 和最后的括号去掉,就得到一个json数据了。
js_data = {
"ErrCode": 0,
"ErrMsg": "0",
"Datas": [
{
"_id": "001171",
"CODE": "001171",
"NAME": "工银养老产业股票A",
"STOCKMARKET": "",
"NEWTEXCH": ""
},
......... # 省略若干
]
}
(文末提供这个数据文件的获取方式)
接着写一个函数获取某个基金的当前收益率:目前就获取最近3年的收益率。
import akshare as ak
def get_fund_info(code,name):
fund_open_fund_info_em_df = ak.fund_open_fund_info_em(symbol=code, indicator="累计收益率走势",period="3年")
latest_perf = fund_open_fund_info_em_df.iloc[-1]['累计收益率']
return {'code':code,'profit':latest_perf,'name':name}
可以改动period='5年', ’10年‘,’成立以来',从而获取不同区间的收益率
接着把500多个基金遍历一遍就OK了。
fund_perf_list = []
for item in js_data['Datas']:
print('processing code {}'.format(item['CODE']))
try:
fund_perf_list.append(get_fund_info(item['CODE'],item['NAME']))
time.sleep(0.5)
except Exception as e:
print('error in processing code {}'.format(item['CODE']))
print(e)
然后去倒杯茶,慢慢等它跑完。
数据分析
把数据转为dataframe,按照收益率排名
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(fund_perf_list)
rank_df = df.sort_values(by='profit')
也可以导出到excel
rank_df.to_excel('亏麻的养老基金.xlsx')
亏损最多的鹏华养老产业股票,最近3年亏损了-53%,不过它应该也不属于养老基金范畴,只是买的养老产业的股票。
而华夏养老2055五年持有混合(FOF)A 011745,这种才是标准的养老基金,这些养老基金大部分是FOF(它们持有标的是基金,而不是股票)
2021年成立,买入后还要锁定5年,期间不可卖出,老人们被套牢了也无法割肉了。成立以来亏损了-34%,近3年亏损了-41%。
于是笔者继续过滤一下,找出里面的全部FOF基金
fof_fund_df = rank_df[rank_df['name'].str.contains('FOF')]
得到下面的养老基金FOF全部数据
然后使用describe函数看看大体的涨跌幅情况:
总共有484个数据,平均涨幅为-8.38%
中位数是-6.13%。
涨幅最大的是4.85%,中欧预见平衡养老三年持有混合发起(FOF)Y
打开详情一看,原来是得益于成立得晚的缘故,而该基金是今年2月成立的。
最近3年沪深300指数跌了32%,而这个跌幅可以在485只养老基金里面排到了477名。聊以慰藉的是,绝大部分的养老基金在下跌行情下是跑赢了沪深300的。
绘制直方图
直方图可以一览数据得养老基金涨跌幅分布情况:
fof_fund_df.plot(kind='hist',bins=20,y='profit',width=2,grid=True)
从图可以看到,大部分养老基金的涨跌幅落在-20到0之间。
亏损达到-30%以上的其实也不是很多。
整体来说,养老基金FOF比买入主流宽基波动要小一些,但并非保本的理财工具,对于风险接受能力低的老一辈朋友,需要慎重考虑的。
原文数据可在公众号:
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不仅是散户被深套,很多基金也都大幅亏损。甚至前阵子看到证券时报报道,养老目标基金都出现不是清盘的现象。
于是笔者好奇心驱使,想看看这些养老基金最近几年的盈利情况,会不会把长辈老人们的下半辈子养老金都亏空了。
作为一名授人以渔的公众号博主,不仅仅贴个收益率图出来这么简单的啦。如果只是想看数据,直接跳过前面的操作即可。
笔者手把手教大家做数据分析,学会后不仅仅只对养老基金这一类别的基金做分析,还可以对不同类型的基金做分析。
前提:电脑按照了python已经相关库(jupyter notebook,pandas,akshare)
数据源:天天基金网
打开东财的天天基金网(https://fund.eastmoney.com/),在基金搜索页面输入:养老
总共有515个与养老相关的公募基金。如果没显示全,点击下图里面的“点击展开更多”按钮
抓包就找到对应的URL地址了,如下:https://fundsuggest.eastmoney.com/FundSearch/api/FundSearchPageAPI.ashx?callback=jQuery18306906210160165065_1721823304653&m=1&key=养老&pageindex=0&pagesize=515&_=1721823360126
如果你想分析其他类型的主题基金,只需要把上面的url里面的key=养老,换成其他的就可以了,比如 key=芯片
浏览器输入上面的URL就可以拿到数据了。
简单起见,我就不写爬取数据的代码,直接复制粘贴浏览器返回的内容就好了。
然后把前面起始的jQuery18306906210160165065_1721823304653( 和最后的括号去掉,就得到一个json数据了。
js_data = {
"ErrCode": 0,
"ErrMsg": "0",
"Datas": [
{
"_id": "001171",
"CODE": "001171",
"NAME": "工银养老产业股票A",
"STOCKMARKET": "",
"NEWTEXCH": ""
},
......... # 省略若干
]
}
(文末提供这个数据文件的获取方式)
接着写一个函数获取某个基金的当前收益率:目前就获取最近3年的收益率。
import akshare as ak
def get_fund_info(code,name):
fund_open_fund_info_em_df = ak.fund_open_fund_info_em(symbol=code, indicator="累计收益率走势",period="3年")
latest_perf = fund_open_fund_info_em_df.iloc[-1]['累计收益率']
return {'code':code,'profit':latest_perf,'name':name}
可以改动period='5年', ’10年‘,’成立以来',从而获取不同区间的收益率
接着把500多个基金遍历一遍就OK了。
fund_perf_list = []
for item in js_data['Datas']:
print('processing code {}'.format(item['CODE']))
try:
fund_perf_list.append(get_fund_info(item['CODE'],item['NAME']))
time.sleep(0.5)
except Exception as e:
print('error in processing code {}'.format(item['CODE']))
print(e)
然后去倒杯茶,慢慢等它跑完。
数据分析
把数据转为dataframe,按照收益率排名
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(fund_perf_list)
rank_df = df.sort_values(by='profit')
也可以导出到excel
rank_df.to_excel('亏麻的养老基金.xlsx')
亏损最多的鹏华养老产业股票,最近3年亏损了-53%,不过它应该也不属于养老基金范畴,只是买的养老产业的股票。
而华夏养老2055五年持有混合(FOF)A 011745,这种才是标准的养老基金,这些养老基金大部分是FOF(它们持有标的是基金,而不是股票)
2021年成立,买入后还要锁定5年,期间不可卖出,老人们被套牢了也无法割肉了。成立以来亏损了-34%,近3年亏损了-41%。
于是笔者继续过滤一下,找出里面的全部FOF基金
fof_fund_df = rank_df[rank_df['name'].str.contains('FOF')]
得到下面的养老基金FOF全部数据
然后使用describe函数看看大体的涨跌幅情况:
总共有484个数据,平均涨幅为-8.38%
中位数是-6.13%。
涨幅最大的是4.85%,中欧预见平衡养老三年持有混合发起(FOF)Y
打开详情一看,原来是得益于成立得晚的缘故,而该基金是今年2月成立的。
最近3年沪深300指数跌了32%,而这个跌幅可以在485只养老基金里面排到了477名。聊以慰藉的是,绝大部分的养老基金在下跌行情下是跑赢了沪深300的。
绘制直方图
直方图可以一览数据得养老基金涨跌幅分布情况:
fof_fund_df.plot(kind='hist',bins=20,y='profit',width=2,grid=True)
从图可以看到,大部分养老基金的涨跌幅落在-20到0之间。
亏损达到-30%以上的其实也不是很多。
整体来说,养老基金FOF比买入主流宽基波动要小一些,但并非保本的理财工具,对于风险接受能力低的老一辈朋友,需要慎重考虑的。
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优矿的回测引擎运行在python2.7,汗
量化交易 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 399 次浏览 • 2024-07-22 11:59
回测引擎运行在 Python2.7 之上,请您使用 Python2.7 的写法进行策略编写。
居然回测引擎还在2.7,怪不得目前性能比较拉跨了呢。。。
不过话说,自从它的可转债数据收费之后,我就一直没有再使用优矿进行回测了。
查看全部
回测引擎运行在 Python2.7 之上,请您使用 Python2.7 的写法进行策略编写。
居然回测引擎还在2.7,怪不得目前性能比较拉跨了呢。。。
不过话说,自从它的可转债数据收费之后,我就一直没有再使用优矿进行回测了。
vs code 插件推荐:标注某个代码位置,快速跳转回该位置
闲聊 • 马化云 发表了文章 • 0 个评论 • 478 次浏览 • 2024-07-20 09:51
因为在修改的时候会在当前文件跳转到其他函数里面比如跳转到D function,又跳到F function。然后继续跳转到其他函数H function。
但是,后面如果要回去A 文件的B function,你就要点击回去A文件,然后再通过搜索A function名字,或者用滚动条一直滚动。
所以整个流程会很浪费时间。
vs code有个插件,叫做bookmarks。
就是为了解决上面的痛点。
只需要在你代码右键,选择 Bookmark,标注了。
该位置就会保存在 左侧的bookmark栏里。
后续你只需要点一下这个bookmark栏的这个地方,就会直接跳转到你标注的行的位置。
大大提升了效率!
插件地址:
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alefragnani.Bookmarks
查看全部
因为在修改的时候会在当前文件跳转到其他函数里面比如跳转到D function,又跳到F function。然后继续跳转到其他函数H function。
但是,后面如果要回去A 文件的B function,你就要点击回去A文件,然后再通过搜索A function名字,或者用滚动条一直滚动。
所以整个流程会很浪费时间。
vs code有个插件,叫做bookmarks。
就是为了解决上面的痛点。
只需要在你代码右键,选择 Bookmark,标注了。
该位置就会保存在 左侧的bookmark栏里。
后续你只需要点一下这个bookmark栏的这个地方,就会直接跳转到你标注的行的位置。
大大提升了效率!
插件地址:
https://marketplace.visualstudio.com/items?itemName=alefragnani.Bookmarks
百度站长助手现在对于没有备案得站点不提供sitemap提交了
网络安全 • 马化云 发表了文章 • 0 个评论 • 448 次浏览 • 2024-07-12 16:20
会发现它得sitemap提交地址栏是灰色得,用户无法提交sitemap了。
如下图所示:
主要因为百度最近清理了一批老旧资源得站点。
尤其是哪些内容农场。
遇到那些没有备案得站点,更加是不给你 提交 sitemap了了。
每天提交sitemap得得配额是0。用户无法提交sitemap。
只能手动或者api提交。
所以只好写了个脚本自动提交了。
需要工具得也可以联系。也支持定制化,自动化。
查看全部
华宝证券 华宝期权宝 钱龙 客户端 无法下载的原因
股票 • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 519 次浏览 • 2024-07-05 11:45
结果在华宝的官网 找到下载链接,但一直报错:
似乎其他软件也是报错。
500报错,应该是服务器的原因。
然后把链接复制下来:
https://download.cnhbstock.com/download/qlqqb/qlqqbpc/qqbfz.exe
把链接的https 改成 http,
浏览器会提示:
您的连接不是私密连接
攻击者可能会试图从 139.224.24.109 窃取您的信息(例如:密码、通讯内容或信用卡信息)。了解详情
NET::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID
如果您想获得 Chrome 最高级别然后点击继续访问
结果就可以下载啦。
说实话,华宝这技术的确不咋地。
这个问题居然没有反馈,没有人去修复吗?
查看全部
结果在华宝的官网 找到下载链接,但一直报错:
似乎其他软件也是报错。
500报错,应该是服务器的原因。
然后把链接复制下来:
https://download.cnhbstock.com/download/qlqqb/qlqqbpc/qqbfz.exe
把链接的https 改成 http,
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NET::ERR_CERT_COMMON_NAME_INVALID
如果您想获得 Chrome 最高级别
结果就可以下载啦。
说实话,华宝这技术的确不咋地。
这个问题居然没有反馈,没有人去修复吗?
ptrade获取的历史数据最长到哪一年?ptrade如何获取上证指数
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 553 次浏览 • 2024-06-30 13:48
文档里面也有说明:
7、该接口只能获取2005年后的数据。
ptrade官网api接口文档:
https://ptradeapi.com/#
实测也是符合要求的:
ptrade如何获取上证指数, 代码是 000001.SS
test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')
ptrade获取上证指数2005年的数据:
需要低佣,低门槛开通ptrade的朋友,可以扫描关注关注号: 查看全部
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7、该接口只能获取2005年后的数据。
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https://ptradeapi.com/#
实测也是符合要求的:
ptrade如何获取上证指数, 代码是 000001.SS
test_data = data = get_price(security='000001.SS',start_date='20050201',end_date='20050630',frequency='1d')
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python自动生成网站sitemap.xml 代码
python • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 786 次浏览 • 2024-06-30 13:32
<urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9" xmlns:mobile="http://www.baidu.com/schemas/s ... gt%3B
<url>
<loc>http://30daydo.com/article/1</loc>
<mobile:mobile type="mobile"/>
<lastmod>2024-06-30</lastmod>
<changefreq>daily</changefreq>
<priority>0.8</priority>
</url>
</urlset>
然后我们要做的就是拿到我们页面上所有的链接地址,填充到这里:
<url>
<loc>http://30daydo.com/article/1</loc>
<mobile:mobile type="mobile"/>
<lastmod>2024-06-30</lastmod>
<changefreq>daily</changefreq>
<priority>0.8</priority>
</url>
只需要替换上面的http://30daydo.com/article/1 地址就可以了。这个你跟你的完整url规律生成,或者从数据库读取就好了。
然后生成一个文件,自动复制到文章目录就可以了。
完整源码:
https://github.com/Rockyzsu/sitemap_generator
欢迎star,有问题留言。
查看全部
<urlset xmlns="http://www.sitemaps.org/schemas/sitemap/0.9" xmlns:mobile="http://www.baidu.com/schemas/s ... gt%3B
<url>
<loc>http://30daydo.com/article/1</loc>
<mobile:mobile type="mobile"/>
<lastmod>2024-06-30</lastmod>
<changefreq>daily</changefreq>
<priority>0.8</priority>
</url>
</urlset>
然后我们要做的就是拿到我们页面上所有的链接地址,填充到这里:
<url>
<loc>http://30daydo.com/article/1</loc>
<mobile:mobile type="mobile"/>
<lastmod>2024-06-30</lastmod>
<changefreq>daily</changefreq>
<priority>0.8</priority>
</url>
只需要替换上面的http://30daydo.com/article/1 地址就可以了。这个你跟你的完整url规律生成,或者从数据库读取就好了。
然后生成一个文件,自动复制到文章目录就可以了。
完整源码:
https://github.com/Rockyzsu/sitemap_generator
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QMT获取持仓信息报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'request_id'
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 530 次浏览 • 2024-06-17 14:03
代码如下:
原因就是不能init之前去读取
# encoding:gbk
'''
实盘可以执行
固定数量
'''
import datetime
ACCOUNT = ''
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_account(ACCOUNT)
def get_position_infos():
# 信用账户可用资金
position_infos = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
pos_dict={}
for pos in position_infos:
code = pos.m_strInstrumentID
if pos.m_nVolume > 0:
pos_dict[code] = pos.m_nVolume
return pos_dict
datax = get_position_infos() # 这里error
def handlebar(ContextInfo):
if ContextInfo.is_last_bar():
current = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')
print(datax)
datax = get_position_infos() #这里error
这个函数再最开始的时候就被定义了。没有经过initial初始话函数,很多数据没有获取,从而导致的报错。
欢迎关注交流
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代码如下:
原因就是不能init之前去读取
# encoding:gbk
'''
实盘可以执行
固定数量
'''
import datetime
ACCOUNT = ''
def init(ContextInfo):
ContextInfo.set_account(ACCOUNT)
def get_position_infos():
# 信用账户可用资金
position_infos = get_trade_detail_data(ACCOUNT, 'stock', 'position')
pos_dict={}
for pos in position_infos:
code = pos.m_strInstrumentID
if pos.m_nVolume > 0:
pos_dict[code] = pos.m_nVolume
return pos_dict
datax = get_position_infos() # 这里error
def handlebar(ContextInfo):
if ContextInfo.is_last_bar():
current = datetime.datetime.now().strftime('%H:%M:%S.%f')
print(datax)
datax = get_position_infos() #这里error
这个函数再最开始的时候就被定义了。没有经过initial初始话函数,很多数据没有获取,从而导致的报错。
欢迎关注交流
QMT股票两融对冲建仓实盘
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1001 次浏览 • 2024-05-29 12:02
成交了多少量,就融券多少量。达到指标即可停止。
代写量化程序,可以关注公众号,后台联系。 价格比QMT官网低的多了。实战性选手,选过N多QMT,ptrade实盘代码。
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Ptrade成交回调函数无法执行的原因? | ptrade bug
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 614 次浏览 • 2024-05-28 00:08
就是回调函数里面有一个字段entrust_no.
这个字段是什么意思呢? 是营业部的下单编号。比如你挂了一个委托单,就会有一个entrust_no, 比如 100001
这个编号对于一天的数据来说,是唯一不重复的,也就是一天内再不会出现100001。
而ptrade的成交回调依赖的是这个entrust_no, 如果系统里面已经触发过了一个entrust_no 为 100001的成交委托,那么如果又有一个重复的订单entrust_no 100001成交,那么,此时的ptrade的 成交回调函数是不会触发的!
那么上面说的一天内这个entrust_no是不会重复的。
可是,这个entrust_no挂单编号,在同一个营业部单元里,第二天会重复的,比如你第二天挂单也是entrust_no 100001,并且你的ptrade策略没有重启,也就是一直运行的话,那么如果碰巧你的下单entrust_no上昨天或者之前某一天(ptrade策略没有重启开始算起),entrust_no重复了的情况下。
此时的ptrade 成交回调函数 on_trade_repsonse 是不会执行的!!!
天坑!
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就是回调函数里面有一个字段entrust_no.
这个字段是什么意思呢? 是营业部的下单编号。比如你挂了一个委托单,就会有一个entrust_no, 比如 100001
这个编号对于一天的数据来说,是唯一不重复的,也就是一天内再不会出现100001。
而ptrade的成交回调依赖的是这个entrust_no, 如果系统里面已经触发过了一个entrust_no 为 100001的成交委托,那么如果又有一个重复的订单entrust_no 100001成交,那么,此时的ptrade的 成交回调函数是不会触发的!
那么上面说的一天内这个entrust_no是不会重复的。
可是,这个entrust_no挂单编号,在同一个营业部单元里,第二天会重复的,比如你第二天挂单也是entrust_no 100001,并且你的ptrade策略没有重启,也就是一直运行的话,那么如果碰巧你的下单entrust_no上昨天或者之前某一天(ptrade策略没有重启开始算起),entrust_no重复了的情况下。
此时的ptrade 成交回调函数 on_trade_repsonse 是不会执行的!!!
天坑!
python redis 是没有 blpush这个操作的
python • 马化云 发表了文章 • 0 个评论 • 594 次浏览 • 2024-05-22 09:29
class RedisCls:
def __init__(self):
self.conn = self.getConn()
def getConn(self):
try:
r = redis.Redis(host=redisconfig['redis']['host'], port=redisconfig['redis']['port'], db=0,
decode_responses=True, password=redisconfig['redis']['password'], socket_connect_timeout=5)
except Exception as e:
print(e)
raise IOError('connect redis failed')
else:
return r
def get(self, key):
return self.conn.get(key)
def set(self, key, value):
return self.conn.set(key, value)
def pop(self, key):
print('==== pop data ====')
return self.conn.brpop(key)
def push(self, key, value):
print('==== push data ====')
self.conn.blpush(key, value)
报错:
AttributeError: 'Redis' object has no attribute 'blpush'. Did you mean: 'lpush'?
问题在于这一句:
self.conn.blpush(key, value)
python redis里面是没有blpush这个操作的。
也就是没有阻塞插入这个动作。 比如一个list满了,就阻塞插入数据,在python redis里面是没有这个操作。
你可以用llen 先判读一下长度,然后再决定是否插入就可以了。
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class RedisCls:
def __init__(self):
self.conn = self.getConn()
def getConn(self):
try:
r = redis.Redis(host=redisconfig['redis']['host'], port=redisconfig['redis']['port'], db=0,
decode_responses=True, password=redisconfig['redis']['password'], socket_connect_timeout=5)
except Exception as e:
print(e)
raise IOError('connect redis failed')
else:
return r
def get(self, key):
return self.conn.get(key)
def set(self, key, value):
return self.conn.set(key, value)
def pop(self, key):
print('==== pop data ====')
return self.conn.brpop(key)
def push(self, key, value):
print('==== push data ====')
self.conn.blpush(key, value)
报错:
AttributeError: 'Redis' object has no attribute 'blpush'. Did you mean: 'lpush'?
问题在于这一句:
self.conn.blpush(key, value)
python redis里面是没有blpush这个操作的。
也就是没有阻塞插入这个动作。 比如一个list满了,就阻塞插入数据,在python redis里面是没有这个操作。
你可以用llen 先判读一下长度,然后再决定是否插入就可以了。
迅投官网的实例代码好多问题,惨不忍睹
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 689 次浏览 • 2024-05-12 16:55
还有更多的缩进的问题。
pep8的规范早已经不用tab来做缩进,而是用4个空格。
之前的文章里面也提到了,可以在qmt的配置文件里面改的。不过在UI上是不提供修改的地方。
http://www.30daydo.com/article/44602
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以前喜欢用C替代ContextInfo,现在改过去了,又有部分改的不完整。
还有更多的缩进的问题。
pep8的规范早已经不用tab来做缩进,而是用4个空格。
之前的文章里面也提到了,可以在qmt的配置文件里面改的。不过在UI上是不提供修改的地方。
http://www.30daydo.com/article/44602
QMT里定时任务运行时间操作定时任务的间隔,会怎么样?
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 696 次浏览 • 2024-05-06 10:32
当时任务运行时间超过1秒钟,比如上面的代码里面用time.sleep(3) 模拟这个超时,等待3秒。
在tick 实盘模式下运行,输出什么的?
答案如下:
每次的start和end之间间隔了3秒钟,然后下一次的start和上一次start的间隔也是在3秒钟,也就是当然时刻的定时任务没有执行完成,下一个时刻的定时任务不会被执行。
那么有人会要求,不想要被运行时间长的任务阻碍了当前的任务,要怎么操作呢? 最简单的方式,加一个多线程就好了。
稍微改动一下上面的代码:
把要执行的任务,写成一个函数,然后使用threading.Thread去执行这个函数, t.star() 就是启动任务。
执行结果如上图,每次的start 间隔只有1秒,当时end是要等待3秒之后才打印出来。但end的输出不会阻塞当前的start输出,start稳定地1秒间隔输出一次,end也在当前start的3秒之后打印出来。
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当时任务运行时间超过1秒钟,比如上面的代码里面用time.sleep(3) 模拟这个超时,等待3秒。
在tick 实盘模式下运行,输出什么的?
答案如下:
每次的start和end之间间隔了3秒钟,然后下一次的start和上一次start的间隔也是在3秒钟,也就是当然时刻的定时任务没有执行完成,下一个时刻的定时任务不会被执行。
那么有人会要求,不想要被运行时间长的任务阻碍了当前的任务,要怎么操作呢? 最简单的方式,加一个多线程就好了。
稍微改动一下上面的代码:
把要执行的任务,写成一个函数,然后使用threading.Thread去执行这个函数, t.star() 就是启动任务。
执行结果如上图,每次的start 间隔只有1秒,当时end是要等待3秒之后才打印出来。但end的输出不会阻塞当前的start输出,start稳定地1秒间隔输出一次,end也在当前start的3秒之后打印出来。
国盛证券的Ptrade数据无论是回测还是实盘很有问题,前复权不正确,数据断崖
Ptrade • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 835 次浏览 • 2024-04-18 00:19
举个例子,比如 煤炭ETF 515220,
在4月12日进行的除权,1股变2股,因此,所以4月12日之后的价格会是原来的1/2,如果做前复权,那么前面的价格也都是要根据当前的价格做复权处理。
结果国盛的ptrade的历史数据,取的是前复权数据,前复权数据,(重点强调),在4月12日的的时候就出现了断崖。也就是没有做复权的处理。
测试代码很简单:
def initialize(context):
run_daily(context, event, '09:38')
def handle_data(context, data):
pass
def event(context):
his60 = get_history(60, '1d', ['close'], ['515220.SS'], fq='pre', include=False)
print(his60)运行时间改成任意的就行。
获取历史数据用
get_history,取过去60天的前复权的数据。 然后就是断崖的数据。 已经确定是国盛的ptrade数据问题。因为我用上面的代码,在东莞证券,国金证券,湘财证券的ptrade上运行,均能得到正确的数据。
然后更为搞笑的,这么一个问题,反馈了,没有回应。无语。
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举个例子,比如 煤炭ETF 515220,
在4月12日进行的除权,1股变2股,因此,所以4月12日之后的价格会是原来的1/2,如果做前复权,那么前面的价格也都是要根据当前的价格做复权处理。
结果国盛的ptrade的历史数据,取的是前复权数据,前复权数据,(重点强调),在4月12日的的时候就出现了断崖。也就是没有做复权的处理。
测试代码很简单:
def initialize(context):运行时间改成任意的就行。
run_daily(context, event, '09:38')
def handle_data(context, data):
pass
def event(context):
his60 = get_history(60, '1d', ['close'], ['515220.SS'], fq='pre', include=False)
print(his60)
获取历史数据用
get_history,取过去60天的前复权的数据。 然后就是断崖的数据。 已经确定是国盛的ptrade数据问题。因为我用上面的代码,在东莞证券,国金证券,湘财证券的ptrade上运行,均能得到正确的数据。
然后更为搞笑的,这么一个问题,反馈了,没有回应。无语。
使用量化程序获取ETF的成分股与实时净值
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 809 次浏览 • 2024-04-11 12:22
# coding:gbk
def init(C):
pass
def handlebar(C):
iopv = get_etf_iopv("159928.SZ")
print(f'基金净值为{iopv}')
info = get_etf_info('513520.SH')
print(f'基金申购信息: {info}')
得到的数据如下:
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QMT回测会跳过当前的周六日和节假日吗
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 725 次浏览 • 2024-04-09 13:13
比如回测日期选择 2024年3月28日到2024年4月2日。
其中3月30日和31日是周六日。
下面回测的数据是不执行这两天的数据。从3月30日 15:00的数据,下一个bar就是4月1日09:30了
需要低门槛开通量化QMT,Ptrade,可以扫码联系。
开通后可加入技术交流群。 查看全部
qmt下载完数据之后,记得重启一次qmt,不然get_market_data_ex依然还是获取不到数据的
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 831 次浏览 • 2024-04-01 13:38
qmt下载完数据之后,get_market_data_ex依然还是获取不到数据。
其实主要数据没有刷新。
只需要你手动关闭QMT,再打开一次就好了。
反正呢,这些问题,QMT也不会告诉你,要靠自己摸索了。
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QMT每次自动升级,都会把改过的配置文件给覆盖掉
QMT • 李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 833 次浏览 • 2024-03-31 14:23
感觉设计模式有问题。
本来我配置了缩进用的4个空格,(这是pep8的标准好吧)
而qmt默认是用tab做缩进。
导致从vs code或者pycharm上的代码迁移迁移过来qmt的编辑器,你按tab键,是制表符,而不是4个空格。
运行或者回测就会报错。
每次升级都把我的配置给改了。
难道不覆盖config文件不行吗? 每次类似全量升级,一点点bug fix都在全量升级
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