可转债

可转债

这种拿别人代码和数据改点东西 还弄错结果,挺搞笑的

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 589 次浏览 • 2021-08-31 23:25 • 来自相关话题

 
这个ylxwyj纯属一个装逼犯。 简单的道理,洋洋洒洒写一大篇八股文,什么alpha,信息比率,对,很专业。 实际对文中的结论有任何作用吗? 提出来就是装逼用的。
 
更为搞笑的是自己结论弄错了,还不谦虚。 
 
这种人就像项目组里面,把你代码剽窃了,然后去外面跟别人说一通大道理。 然后最后发现无法自圆其说。 然后他说,哦 是xxx的代码有问题,是xxx的数据有问题。
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这个ylxwyj纯属一个装逼犯。 简单的道理,洋洋洒洒写一大篇八股文,什么alpha,信息比率,对,很专业。 实际对文中的结论有任何作用吗? 提出来就是装逼用的。
 
更为搞笑的是自己结论弄错了,还不谦虚。 
 
这种人就像项目组里面,把你代码剽窃了,然后去外面跟别人说一通大道理。 然后最后发现无法自圆其说。 然后他说,哦 是xxx的代码有问题,是xxx的数据有问题。
 

敬畏市场 市场里没有永恒的圣杯

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 547 次浏览 • 2021-08-27 19:59 • 来自相关话题

无论回测,还是最近的实际盈利。可转债低溢价策略最近风头还是很猛的
 
实际上发力时间是在6月中旬
无论回测,还是最近的实际盈利。可转债低溢价策略最近风头还是很猛的
 
实际上发力时间是在6月中旬

通达信无法导入或者监控到可转债的代码

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 368 次浏览 • 2021-08-06 13:02 • 来自相关话题

第一次用, 以为那里出问题了。
原来本身就不支持导入可转债代码
只能导入正股代码
第一次用, 以为那里出问题了。
原来本身就不支持导入可转债代码
只能导入正股代码

可转债转股套利 收益率统计 只做大于-5%折价率以上

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 399 次浏览 • 2021-07-19 00:11 • 来自相关话题

结果如上:
平均收益是 0.014%

总收益率是0.225%

Selection_038.png

结果如上:
平均收益是 0.014%

总收益率是0.225%

量化交易接口python A股

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1094 次浏览 • 2021-07-01 11:22 • 来自相关话题

不少在A股做量化的基本千篇一律tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程也好。
 
实际操作也好,几乎没见几个人教你怎么用程序下单,实盘交易。


稍微好点的easytrader使用的是模拟点击交易软件进行点击下单,基本无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。别跟我说用tushare或者新浪这些接口数据,除非你做的是低频交易。
 
试试扫描一次全市场的行情看看用时多少?等得到满足条件了,再下单,此时价格可能已经在涨停板上封住了。


笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade。
 
是恒生电子研发的提供给券商机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,自动下单功能,使用的开发语言python。


策略回测与实盘交易






研究页面


研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。








回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。
 
如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。
 
实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。












条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。






接口文档也非常详细:








一些常见策略代码:

双均线策略 def initialize(context):
2 # 初始化此策略
3 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
4 g.security = '600570.SS'
5 set_universe(g.security)
6 pass
7
8 #当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
9 def handle_data(context, data):
10 security = g.security
11
12 #得到十日历史价格
13 df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
14
15 # 得到五日均线价格
16 ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
17
18 # 得到十日均线价格
19 ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
20
21 # 取得昨天收盘价
22 price = data[security]['close']
23
24 # 得到当前资金余额
25 cash = context.portfolio.cash
26
27 # 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
28 if ma5 > ma10:
29 # 用所有 cash 买入股票
30 order_value(security, cash)
31 # 记录这次买入
32 log.info("Buying %s" % (security))
33
34 # 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
35 elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
36 # 全部卖出
37 order_target(security, 0)
38 # 记录这次卖出
39 log.info("Selling %s" % (security))
 macd策略
指数平滑均线函数,以price计算,可以选择收盘、开盘价等价格,N为时间周期,m用于计算平滑系数a=m/(N+1),EXPMA1为前一日值 def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
2 a = m/(N+1)
3 EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
4 return EXPMA2 #2为后一天值
5
6 #定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
7 def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
8 EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
9 EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
10 DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
11 a = m/(N3+1)
12 DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
13 BAR2=2*(DIF2-DEA2)
14 return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
15
16 def initialize(context):
17 global init_price
18 init_price = None
19 # 获取沪深300股票
20 g.security = get_index_stocks('000300.SS')
21 #g.security = ['600570.SS']
22 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
23 set_universe(g.security)
24
25 def handle_data(context, data):
26 # 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
27 # 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
28 close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
29 #如果是停牌不进行计算
30 for security in g.security:
31 if data[security].is_open >0:
32 global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
33 if init_price is None:
34 init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
35 EXPMA12_1 = init_price
36 EXPMA26_1 = init_price
37 DIF1 = init_price
38 DEA1 = init_price
39 # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
40 m = 2.0
41 #设定指数平滑基期数
42 N1 = 12
43 N2 = 26
44 N3 = 9
45 EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
46 # 取得当前价格
47 current_price = data[security].price
48 # 取得当前的现金
49 cash = context.portfolio.cash
50 # DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
51 if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
52 # 计算可以买多少只股票
53 number_of_shares = int(cash/current_price)
54 # 购买量大于0时,下单
55 if number_of_shares > 0:
56 # 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
57 order(security, +number_of_shares)
58 # 记录这次买入
59 log.info("Buying %s" % (security))
60 # DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
61 elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
62 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
63 order_target(security, 0)
64 # 记录这次卖出
65 log.info("Selling %s" % (security))
66 # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
67 DEA1 = DEA2
68 DIF1 = DIF2
69 EXPMA12_1 = EXPMA12_2
70 EXPMA26_1 = EXPMA26_2
 
同时也支持可转债T+0交易,笔者平时也主要是进行的可转债的交易。
 
软件与交易接口开通条件,

开通改券商后,存入资金50W放2周即可开通,开通后可取出。

本身券商的交易费率为股票万一免五,可转债百万分之二,非常厚道,因为不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,笔者之前在国金渠道开的就是,坑的一比。所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
 
需要可以关注公众号获取开通链接: 查看全部
不少在A股做量化的基本千篇一律tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程也好。
 
实际操作也好,几乎没见几个人教你怎么用程序下单,实盘交易。


稍微好点的easytrader使用的是模拟点击交易软件进行点击下单,基本无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。别跟我说用tushare或者新浪这些接口数据,除非你做的是低频交易。
 
试试扫描一次全市场的行情看看用时多少?等得到满足条件了,再下单,此时价格可能已经在涨停板上封住了。


笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade
 
是恒生电子研发的提供给券商机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,自动下单功能,使用的开发语言python。


策略回测与实盘交易

UrD5TUnxZD.png


研究页面


研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。


Hc8f4UtMfW.png



回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。
 
如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。
 
实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。

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条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。

kTmn9iOXaS.png


接口文档也非常详细:


v4QFDpHNpd.png



一些常见策略代码:

双均线策略
    def initialize(context):
2 # 初始化此策略
3 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
4 g.security = '600570.SS'
5 set_universe(g.security)
6 pass
7
8 #当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
9 def handle_data(context, data):
10 security = g.security
11
12 #得到十日历史价格
13 df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
14
15 # 得到五日均线价格
16 ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
17
18 # 得到十日均线价格
19 ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
20
21 # 取得昨天收盘价
22 price = data[security]['close']
23
24 # 得到当前资金余额
25 cash = context.portfolio.cash
26
27 # 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
28 if ma5 > ma10:
29 # 用所有 cash 买入股票
30 order_value(security, cash)
31 # 记录这次买入
32 log.info("Buying %s" % (security))
33
34 # 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
35 elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
36 # 全部卖出
37 order_target(security, 0)
38 # 记录这次卖出
39 log.info("Selling %s" % (security))

 macd策略
指数平滑均线函数,以price计算,可以选择收盘、开盘价等价格,N为时间周期,m用于计算平滑系数a=m/(N+1),EXPMA1为前一日值
    def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
2 a = m/(N+1)
3 EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
4 return EXPMA2 #2为后一天值
5
6 #定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
7 def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
8 EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
9 EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
10 DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
11 a = m/(N3+1)
12 DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
13 BAR2=2*(DIF2-DEA2)
14 return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
15
16 def initialize(context):
17 global init_price
18 init_price = None
19 # 获取沪深300股票
20 g.security = get_index_stocks('000300.SS')
21 #g.security = ['600570.SS']
22 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
23 set_universe(g.security)
24
25 def handle_data(context, data):
26 # 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
27 # 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
28 close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
29 #如果是停牌不进行计算
30 for security in g.security:
31 if data[security].is_open >0:
32 global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
33 if init_price is None:
34 init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
35 EXPMA12_1 = init_price
36 EXPMA26_1 = init_price
37 DIF1 = init_price
38 DEA1 = init_price
39 # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
40 m = 2.0
41 #设定指数平滑基期数
42 N1 = 12
43 N2 = 26
44 N3 = 9
45 EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
46 # 取得当前价格
47 current_price = data[security].price
48 # 取得当前的现金
49 cash = context.portfolio.cash
50 # DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
51 if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
52 # 计算可以买多少只股票
53 number_of_shares = int(cash/current_price)
54 # 购买量大于0时,下单
55 if number_of_shares > 0:
56 # 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
57 order(security, +number_of_shares)
58 # 记录这次买入
59 log.info("Buying %s" % (security))
60 # DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
61 elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
62 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
63 order_target(security, 0)
64 # 记录这次卖出
65 log.info("Selling %s" % (security))
66 # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
67 DEA1 = DEA2
68 DIF1 = DIF2
69 EXPMA12_1 = EXPMA12_2
70 EXPMA26_1 = EXPMA26_2

 
同时也支持可转债T+0交易,笔者平时也主要是进行的可转债的交易。
 
软件与交易接口开通条件,

开通改券商后,存入资金50W放2周即可开通,开通后可取出。

本身券商的交易费率为股票万一免五,可转债百万分之二,非常厚道,因为不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,笔者之前在国金渠道开的就是,坑的一比。所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
 
需要可以关注公众号获取开通链接:

高考结束有什么兼职适合没有经验的高中生

闲聊绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 403 次浏览 • 2021-06-28 17:09 • 来自相关话题

首先不推荐做的:
1. 做写手写软文。一个是付出收益比太低。并且市面上有很多骗子,写完稿是不给费用的。
 
2. 淘宝客推广商品。现在线上推广已经成了红海。如果你到处在论坛,贴吧之类的发广告,效果很差的。基本没有出路。为啥? 因为已经有不少平台级别的推广,比如什么值得买,还有很多程序员自己写的微信小程序,做推广下单返佣的。 人家的流量比新起的个人开始做的要大很多。
 
3. 麦当劳,肯德基类的兼职。 这个完全是出卖个人的时间。不过对于一些内向的同学,我倒是建议他们可以去尝试一下,锻炼你们的胆量。
 
建议你们去做的:
 
1. 直播领域的探索。 目前这个行业,颜值就是流量。对于很高年少青春的同学来说,这个是最大的资本。 并且,成本不大,就一个手机即可。人人皆可做。
 
2. 证券市场上的无风险套利: 比如可转债打新,或者港股,美股打新。不过后者会有一定破发风险。并且入金有一定的门槛。 
 
对于可转债打新,你只需要开通一个证券账户,然后就可以每天都打,如果当天有新债可打。 打中后才给钱。并且这个转债,一般情况下,破发的概率比较小,即使破发了,后面也会来到100元以上。这个可以放心。历史上没有哪一只转债没有上过100元。
不过对于打新族来说,正确的做法就是上市就卖。不然就没有剩余资金来已经下一只转债了。
 
目前如果需要开户,可以联系wx:

可转债交易费率目前全市场最低,达到百万分之二,对于学生而言,每一分都值得节约。百万分之二的费率,意味着一百万的交易,收费只有2元,而1万元的交易额,费用就只有2分钱。 而卖出的1000元转债,那么收费只有0.是的,不用钱哦。
 
  查看全部
首先不推荐做的:
1. 做写手写软文。一个是付出收益比太低。并且市面上有很多骗子,写完稿是不给费用的。
 
2. 淘宝客推广商品。现在线上推广已经成了红海。如果你到处在论坛,贴吧之类的发广告,效果很差的。基本没有出路。为啥? 因为已经有不少平台级别的推广,比如什么值得买,还有很多程序员自己写的微信小程序,做推广下单返佣的。 人家的流量比新起的个人开始做的要大很多。
 
3. 麦当劳,肯德基类的兼职。 这个完全是出卖个人的时间。不过对于一些内向的同学,我倒是建议他们可以去尝试一下,锻炼你们的胆量。
 
建议你们去做的:
 
1. 直播领域的探索。 目前这个行业,颜值就是流量。对于很高年少青春的同学来说,这个是最大的资本。 并且,成本不大,就一个手机即可。人人皆可做。
 
2. 证券市场上的无风险套利: 比如可转债打新,或者港股,美股打新。不过后者会有一定破发风险。并且入金有一定的门槛。 
 
对于可转债打新,你只需要开通一个证券账户,然后就可以每天都打,如果当天有新债可打。 打中后才给钱。并且这个转债,一般情况下,破发的概率比较小,即使破发了,后面也会来到100元以上。这个可以放心。历史上没有哪一只转债没有上过100元。
不过对于打新族来说,正确的做法就是上市就卖。不然就没有剩余资金来已经下一只转债了。
 
目前如果需要开户,可以联系wx:

可转债交易费率目前全市场最低,达到百万分之二,对于学生而言,每一分都值得节约。百万分之二的费率,意味着一百万的交易,收费只有2元,而1万元的交易额,费用就只有2分钱。 而卖出的1000元转债,那么收费只有0.是的,不用钱哦。
 
 

可转债发行的流程

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 458 次浏览 • 2021-06-17 15:52 • 来自相关话题

发行流程:董事会预案 → 股东大会批准 → 证监会受理 → 发审委通过 → 证监会核准/同意注册 → 发行公告 
 
可转债低费率开户,百万分之二,没有最低收费限制。
可联系: 查看全部
发行流程:董事会预案 → 股东大会批准 → 证监会受理 → 发审委通过 → 证监会核准/同意注册 → 发行公告 
 
可转债低费率开户,百万分之二,没有最低收费限制。
可联系:

可转债T+0 零手续费 零费率 免佣金

券商万一免五李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 937 次浏览 • 2021-04-06 18:26 • 来自相关话题

一般而言,可转债的手续费都会比股票低
 
佣金最低的可以达到沪市百万分之二,也就是买入1百万的可转债,全部费用才2元钱,如果买入1万块,那么手续费才1分钱。 
那么如果你是很抠的人,这里并不是贬义词,在菜市场,你会比较价格,而在证券市场上,为什么不挑选便宜的佣金的券商呢? 而且还有个方法使你下单不用一分钱。
 
看交割单
 

 
券商交割单只是统计到分,也就是一分钱以下是不会收取的,那么买入转债的时候,如果你的交易金额较大,那么可以使用拆单功能,就是把一个大单拆分为多个小单,如果你每个小单小于5千元,那么券商的交割费用系统就会舍弃分钱后面的金额,也就是交易费用原来是 0.003元,但只能取到分钱位置,也就是0.00,后面的3就被舍弃了,这样手续费就是为0了。
 
所以你要做的就是找一个可转债低佣的券商,越低越好,最低的可以到百万分之二,并且没有资金要求,不需要你存个十万八万的。开通即可。
 
需要可以扫描开户:


备注:开户
非诚勿扰。
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一般而言,可转债的手续费都会比股票低
 
佣金最低的可以达到沪市百万分之二,也就是买入1百万的可转债,全部费用才2元钱,如果买入1万块,那么手续费才1分钱。 
那么如果你是很抠的人,这里并不是贬义词,在菜市场,你会比较价格,而在证券市场上,为什么不挑选便宜的佣金的券商呢? 而且还有个方法使你下单不用一分钱。
 
看交割单
 

 
券商交割单只是统计到分,也就是一分钱以下是不会收取的,那么买入转债的时候,如果你的交易金额较大,那么可以使用拆单功能,就是把一个大单拆分为多个小单,如果你每个小单小于5千元,那么券商的交割费用系统就会舍弃分钱后面的金额,也就是交易费用原来是 0.003元,但只能取到分钱位置,也就是0.00,后面的3就被舍弃了,这样手续费就是为0了。
 
所以你要做的就是找一个可转债低佣的券商,越低越好,最低的可以到百万分之二,并且没有资金要求,不需要你存个十万八万的。开通即可。
 
需要可以扫描开户:


备注:开户
非诚勿扰。
 

python判断可转债是否强赎

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 692 次浏览 • 2021-04-02 13:41 • 来自相关话题

占坑,后期把代码整理下放上来
占坑,后期把代码整理下放上来

可转债费率百分之二 全市场最便宜

券商万一免五李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1330 次浏览 • 2021-03-14 02:03 • 来自相关话题

开户费率有优惠,有利于做可转债方向的朋友







 
可转债沪市百万分之二,深市十万分之四。支持同花顺交易
没有最低5元限制,也没有任何最低限制。
需要的朋友欢迎扫码加我开户吧
 
 

备注:开户
非诚勿扰!
  查看全部
开户费率有优惠,有利于做可转债方向的朋友


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可转债沪市百万分之二,深市十万分之四。支持同花顺交易
没有最低5元限制,也没有任何最低限制。
需要的朋友欢迎扫码加我开户吧
 
 

备注:开户
非诚勿扰!
 

2020-10-20 可转债市场成交量较昨天多一倍

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1064 次浏览 • 2020-10-20 17:51 • 来自相关话题

因为可转债的t0属性,所以并不一定是增量资金进场,不过,因为成交量放大得太多,所以,肯定可以说明的是活跃资金在不断换手。
最近的策略就是减仓。
因为可转债的t0属性,所以并不一定是增量资金进场,不过,因为成交量放大得太多,所以,肯定可以说明的是活跃资金在不断换手。
最近的策略就是减仓。

深圳转债转股后不可以撤单

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1808 次浏览 • 2019-06-25 09:12 • 来自相关话题

亲身经历,深圳转债转股后可以撤单操作,并显示已撤单,但是晚上正常转股了。
说明转股后也是不能撤单的。
亲身经历,深圳转债转股后可以撤单操作,并显示已撤单,但是晚上正常转股了。
说明转股后也是不能撤单的。

【可转债剩余转股比例数据排序】【2019-05-06】

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3246 次浏览 • 2019-05-06 15:28 • 来自相关话题

数据如下:










 
剩余的比例越少,上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着,不会积极拉正股。
 
数据定期更新。
 
原创文章,
转载请注明出处:
http://30daydo.com/article/472
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数据如下:

剩余比例1.PNG


剩余比例2.PNG

 
剩余的比例越少,上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着,不会积极拉正股。
 
数据定期更新。
 
原创文章,
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http://30daydo.com/article/472
 

可转债如何配债

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 9443 次浏览 • 2019-03-29 16:24 • 来自相关话题

由于还是有很多人不断问我如何配债的问题,这里以歌尔声学为例简单说明下。

1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话,那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张,如图,





 
由于我只有800股歌尔声学,因此获得了13张配债,1张对应100元,这时双击它,左侧出现了卖出菜单,价格和配债代码都自动填好了,输入13张或者点击全部,然后点“卖出”。(需要注意的是:有些券商这里是买入。)

2、不管是卖出还是买入,然后检查下委托情况和扣款情况,如下图:










 

可以看到我已经被扣款1300元,这样就算成功完成了这次的13张配债.
 
可转债低佣金开户,沪市转债费率百分之二,全市场最低。
有兴趣的朋友可以扫描开户:



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由于还是有很多人不断问我如何配债的问题,这里以歌尔声学为例简单说明下。

1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话,那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张,如图,

1.jpg

 
由于我只有800股歌尔声学,因此获得了13张配债,1张对应100元,这时双击它,左侧出现了卖出菜单,价格和配债代码都自动填好了,输入13张或者点击全部,然后点“卖出”。(需要注意的是:有些券商这里是买入。)

2、不管是卖出还是买入,然后检查下委托情况和扣款情况,如下图:

2.jpg


3.jpg

 

可以看到我已经被扣款1300元,这样就算成功完成了这次的13张配债.
 
可转债低佣金开户,沪市转债费率百分之二,全市场最低。
有兴趣的朋友可以扫描开户:



 

可转债价格分布堆叠图 绘制 可视化 python+pyecharts

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 4281 次浏览 • 2019-01-30 10:59 • 来自相关话题

这一节课带大家学习如何利用可视化,更好的呈现数据。
即使你有很多数据,可是,你无法直观地看到数据的总体趋势。使用可视化的绘图,可以帮助我们看到数据背后看不到的数据。 比如我已经有每一个可转债的价格,评级。数据如下:





 点击查看大图

如果我用下面的图形就可以看出规律:




 点击查看大图

横坐标是价格,纵坐标是落在该价格的可转债数量,不同颜色代表不同评级的可转债。
 
可以看到大部分AA-评级(浅橙色)的可转债价格都在100元以下,而AA(浅蓝色)的可转债价格分布较为平均,从90到110都有。而AA+和AAA的一般都在100以上。
 
那么如何使用代码实现呢?from setting import get_mysql_conn,get_engine
import pandas as pd
import pymongo
from pyecharts import Geo,Style,Map
engine = get_engine('db_stock',local='local')
# 堆叠图
from pyecharts import Bar
df = pd.read_sql('tb_bond_jisilu',con=engine)

result ={}
for name,grades in df.groupby('评级'):
# print(name,grades[['可转债名称','可转债价格']])
for each in grades['可转债价格']:
result.setdefault(name,)
result[name].append(each)


# 确定价格的范围

value = [str(i) for i in range(85,140)]
ret = [0]*len(value)
ret1 = dict(zip(value,ret))

ret_A_add = ret1.copy()
for item in result['A+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
ret_A_add[k]+=1

retAA_ = ret1.copy()
for item in result['']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_[k]+=1

retAA = ret1.copy()
for item in result['AA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA[k]+=1

retAA_add = ret1.copy()
for item in result['AA+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_add[k]+=1

retAAA = ret1.copy()
for item in result['AAA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAAA[k]+=1

bar = Bar('可转债价格分布')
bar.add('A+',value,list(ret_A_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('',value,list(retAA_.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA',value,list(retAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA+',value,list(retAA_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AAA',value,list(retAAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
如果没有安装pyecharts,需要用pip安装即可。
 

 

原创文章
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这一节课带大家学习如何利用可视化,更好的呈现数据。
即使你有很多数据,可是,你无法直观地看到数据的总体趋势。使用可视化的绘图,可以帮助我们看到数据背后看不到的数据。 比如我已经有每一个可转债的价格,评级。数据如下:

可转债数据.JPG

 点击查看大图

如果我用下面的图形就可以看出规律:
可转债价格分布.JPG

 点击查看大图

横坐标是价格,纵坐标是落在该价格的可转债数量,不同颜色代表不同评级的可转债。
 
可以看到大部分AA-评级(浅橙色)的可转债价格都在100元以下,而AA(浅蓝色)的可转债价格分布较为平均,从90到110都有。而AA+和AAA的一般都在100以上。
 
那么如何使用代码实现呢?
from  setting import get_mysql_conn,get_engine
import pandas as pd
import pymongo
from pyecharts import Geo,Style,Map
engine = get_engine('db_stock',local='local')
# 堆叠图
from pyecharts import Bar
df = pd.read_sql('tb_bond_jisilu',con=engine)

result ={}
for name,grades in df.groupby('评级'):
# print(name,grades[['可转债名称','可转债价格']])
for each in grades['可转债价格']:
result.setdefault(name,)
result[name].append(each)


# 确定价格的范围

value = [str(i) for i in range(85,140)]
ret = [0]*len(value)
ret1 = dict(zip(value,ret))

ret_A_add = ret1.copy()
for item in result['A+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
ret_A_add[k]+=1

retAA_ = ret1.copy()
for item in result['']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_[k]+=1

retAA = ret1.copy()
for item in result['AA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA[k]+=1

retAA_add = ret1.copy()
for item in result['AA+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_add[k]+=1

retAAA = ret1.copy()
for item in result['AAA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAAA[k]+=1

bar = Bar('可转债价格分布')
bar.add('A+',value,list(ret_A_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('',value,list(retAA_.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA',value,list(retAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA+',value,list(retAA_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AAA',value,list(retAAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)

如果没有安装pyecharts,需要用pip安装即可。
 

 

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量化交易接口python A股

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1094 次浏览 • 2021-07-01 11:22 • 来自相关话题

不少在A股做量化的基本千篇一律tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程也好。
 
实际操作也好,几乎没见几个人教你怎么用程序下单,实盘交易。


稍微好点的easytrader使用的是模拟点击交易软件进行点击下单,基本无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。别跟我说用tushare或者新浪这些接口数据,除非你做的是低频交易。
 
试试扫描一次全市场的行情看看用时多少?等得到满足条件了,再下单,此时价格可能已经在涨停板上封住了。


笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade。
 
是恒生电子研发的提供给券商机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,自动下单功能,使用的开发语言python。


策略回测与实盘交易






研究页面


研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。








回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。
 
如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。
 
实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。












条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。






接口文档也非常详细:








一些常见策略代码:

双均线策略 def initialize(context):
2 # 初始化此策略
3 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
4 g.security = '600570.SS'
5 set_universe(g.security)
6 pass
7
8 #当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
9 def handle_data(context, data):
10 security = g.security
11
12 #得到十日历史价格
13 df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
14
15 # 得到五日均线价格
16 ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
17
18 # 得到十日均线价格
19 ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
20
21 # 取得昨天收盘价
22 price = data[security]['close']
23
24 # 得到当前资金余额
25 cash = context.portfolio.cash
26
27 # 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
28 if ma5 > ma10:
29 # 用所有 cash 买入股票
30 order_value(security, cash)
31 # 记录这次买入
32 log.info("Buying %s" % (security))
33
34 # 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
35 elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
36 # 全部卖出
37 order_target(security, 0)
38 # 记录这次卖出
39 log.info("Selling %s" % (security))
 macd策略
指数平滑均线函数,以price计算,可以选择收盘、开盘价等价格,N为时间周期,m用于计算平滑系数a=m/(N+1),EXPMA1为前一日值 def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
2 a = m/(N+1)
3 EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
4 return EXPMA2 #2为后一天值
5
6 #定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
7 def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
8 EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
9 EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
10 DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
11 a = m/(N3+1)
12 DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
13 BAR2=2*(DIF2-DEA2)
14 return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
15
16 def initialize(context):
17 global init_price
18 init_price = None
19 # 获取沪深300股票
20 g.security = get_index_stocks('000300.SS')
21 #g.security = ['600570.SS']
22 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
23 set_universe(g.security)
24
25 def handle_data(context, data):
26 # 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
27 # 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
28 close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
29 #如果是停牌不进行计算
30 for security in g.security:
31 if data[security].is_open >0:
32 global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
33 if init_price is None:
34 init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
35 EXPMA12_1 = init_price
36 EXPMA26_1 = init_price
37 DIF1 = init_price
38 DEA1 = init_price
39 # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
40 m = 2.0
41 #设定指数平滑基期数
42 N1 = 12
43 N2 = 26
44 N3 = 9
45 EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
46 # 取得当前价格
47 current_price = data[security].price
48 # 取得当前的现金
49 cash = context.portfolio.cash
50 # DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
51 if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
52 # 计算可以买多少只股票
53 number_of_shares = int(cash/current_price)
54 # 购买量大于0时,下单
55 if number_of_shares > 0:
56 # 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
57 order(security, +number_of_shares)
58 # 记录这次买入
59 log.info("Buying %s" % (security))
60 # DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
61 elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
62 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
63 order_target(security, 0)
64 # 记录这次卖出
65 log.info("Selling %s" % (security))
66 # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
67 DEA1 = DEA2
68 DIF1 = DIF2
69 EXPMA12_1 = EXPMA12_2
70 EXPMA26_1 = EXPMA26_2
 
同时也支持可转债T+0交易,笔者平时也主要是进行的可转债的交易。
 
软件与交易接口开通条件,

开通改券商后,存入资金50W放2周即可开通,开通后可取出。

本身券商的交易费率为股票万一免五,可转债百万分之二,非常厚道,因为不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,笔者之前在国金渠道开的就是,坑的一比。所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
 
需要可以关注公众号获取开通链接: 查看全部
不少在A股做量化的基本千篇一律tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程也好。
 
实际操作也好,几乎没见几个人教你怎么用程序下单,实盘交易。


稍微好点的easytrader使用的是模拟点击交易软件进行点击下单,基本无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。别跟我说用tushare或者新浪这些接口数据,除非你做的是低频交易。
 
试试扫描一次全市场的行情看看用时多少?等得到满足条件了,再下单,此时价格可能已经在涨停板上封住了。


笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade
 
是恒生电子研发的提供给券商机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,自动下单功能,使用的开发语言python。


策略回测与实盘交易

UrD5TUnxZD.png


研究页面


研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。


Hc8f4UtMfW.png



回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。
 
如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。
 
实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。

Pig1iRRQnP.png



25YjBEdOqa.png


条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。

kTmn9iOXaS.png


接口文档也非常详细:


v4QFDpHNpd.png



一些常见策略代码:

双均线策略
    def initialize(context):
2 # 初始化此策略
3 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
4 g.security = '600570.SS'
5 set_universe(g.security)
6 pass
7
8 #当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
9 def handle_data(context, data):
10 security = g.security
11
12 #得到十日历史价格
13 df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
14
15 # 得到五日均线价格
16 ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
17
18 # 得到十日均线价格
19 ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
20
21 # 取得昨天收盘价
22 price = data[security]['close']
23
24 # 得到当前资金余额
25 cash = context.portfolio.cash
26
27 # 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
28 if ma5 > ma10:
29 # 用所有 cash 买入股票
30 order_value(security, cash)
31 # 记录这次买入
32 log.info("Buying %s" % (security))
33
34 # 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
35 elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
36 # 全部卖出
37 order_target(security, 0)
38 # 记录这次卖出
39 log.info("Selling %s" % (security))

 macd策略
指数平滑均线函数,以price计算,可以选择收盘、开盘价等价格,N为时间周期,m用于计算平滑系数a=m/(N+1),EXPMA1为前一日值
    def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
2 a = m/(N+1)
3 EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
4 return EXPMA2 #2为后一天值
5
6 #定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
7 def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
8 EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
9 EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
10 DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
11 a = m/(N3+1)
12 DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
13 BAR2=2*(DIF2-DEA2)
14 return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
15
16 def initialize(context):
17 global init_price
18 init_price = None
19 # 获取沪深300股票
20 g.security = get_index_stocks('000300.SS')
21 #g.security = ['600570.SS']
22 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
23 set_universe(g.security)
24
25 def handle_data(context, data):
26 # 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
27 # 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
28 close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
29 #如果是停牌不进行计算
30 for security in g.security:
31 if data[security].is_open >0:
32 global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
33 if init_price is None:
34 init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
35 EXPMA12_1 = init_price
36 EXPMA26_1 = init_price
37 DIF1 = init_price
38 DEA1 = init_price
39 # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
40 m = 2.0
41 #设定指数平滑基期数
42 N1 = 12
43 N2 = 26
44 N3 = 9
45 EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
46 # 取得当前价格
47 current_price = data[security].price
48 # 取得当前的现金
49 cash = context.portfolio.cash
50 # DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
51 if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
52 # 计算可以买多少只股票
53 number_of_shares = int(cash/current_price)
54 # 购买量大于0时,下单
55 if number_of_shares > 0:
56 # 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
57 order(security, +number_of_shares)
58 # 记录这次买入
59 log.info("Buying %s" % (security))
60 # DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
61 elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
62 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
63 order_target(security, 0)
64 # 记录这次卖出
65 log.info("Selling %s" % (security))
66 # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
67 DEA1 = DEA2
68 DIF1 = DIF2
69 EXPMA12_1 = EXPMA12_2
70 EXPMA26_1 = EXPMA26_2

 
同时也支持可转债T+0交易,笔者平时也主要是进行的可转债的交易。
 
软件与交易接口开通条件,

开通改券商后,存入资金50W放2周即可开通,开通后可取出。

本身券商的交易费率为股票万一免五,可转债百万分之二,非常厚道,因为不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,笔者之前在国金渠道开的就是,坑的一比。所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
 
需要可以关注公众号获取开通链接:

可转债费率百分之二 全市场最便宜

券商万一免五李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1330 次浏览 • 2021-03-14 02:03 • 来自相关话题

开户费率有优惠,有利于做可转债方向的朋友







 
可转债沪市百万分之二,深市十万分之四。支持同花顺交易
没有最低5元限制,也没有任何最低限制。
需要的朋友欢迎扫码加我开户吧
 
 

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可转债如何配债

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 9443 次浏览 • 2019-03-29 16:24 • 来自相关话题

由于还是有很多人不断问我如何配债的问题,这里以歌尔声学为例简单说明下。

1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话,那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张,如图,





 
由于我只有800股歌尔声学,因此获得了13张配债,1张对应100元,这时双击它,左侧出现了卖出菜单,价格和配债代码都自动填好了,输入13张或者点击全部,然后点“卖出”。(需要注意的是:有些券商这里是买入。)

2、不管是卖出还是买入,然后检查下委托情况和扣款情况,如下图:










 

可以看到我已经被扣款1300元,这样就算成功完成了这次的13张配债.
 
可转债低佣金开户,沪市转债费率百分之二,全市场最低。
有兴趣的朋友可以扫描开户:



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由于还是有很多人不断问我如何配债的问题,这里以歌尔声学为例简单说明下。

1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话,那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张,如图,

1.jpg

 
由于我只有800股歌尔声学,因此获得了13张配债,1张对应100元,这时双击它,左侧出现了卖出菜单,价格和配债代码都自动填好了,输入13张或者点击全部,然后点“卖出”。(需要注意的是:有些券商这里是买入。)

2、不管是卖出还是买入,然后检查下委托情况和扣款情况,如下图:

2.jpg


3.jpg

 

可以看到我已经被扣款1300元,这样就算成功完成了这次的13张配债.
 
可转债低佣金开户,沪市转债费率百分之二,全市场最低。
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可转债价格分布堆叠图 绘制 可视化 python+pyecharts

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 4281 次浏览 • 2019-01-30 10:59 • 来自相关话题

这一节课带大家学习如何利用可视化,更好的呈现数据。
即使你有很多数据,可是,你无法直观地看到数据的总体趋势。使用可视化的绘图,可以帮助我们看到数据背后看不到的数据。 比如我已经有每一个可转债的价格,评级。数据如下:





 点击查看大图

如果我用下面的图形就可以看出规律:




 点击查看大图

横坐标是价格,纵坐标是落在该价格的可转债数量,不同颜色代表不同评级的可转债。
 
可以看到大部分AA-评级(浅橙色)的可转债价格都在100元以下,而AA(浅蓝色)的可转债价格分布较为平均,从90到110都有。而AA+和AAA的一般都在100以上。
 
那么如何使用代码实现呢?from setting import get_mysql_conn,get_engine
import pandas as pd
import pymongo
from pyecharts import Geo,Style,Map
engine = get_engine('db_stock',local='local')
# 堆叠图
from pyecharts import Bar
df = pd.read_sql('tb_bond_jisilu',con=engine)

result ={}
for name,grades in df.groupby('评级'):
# print(name,grades[['可转债名称','可转债价格']])
for each in grades['可转债价格']:
result.setdefault(name,)
result[name].append(each)


# 确定价格的范围

value = [str(i) for i in range(85,140)]
ret = [0]*len(value)
ret1 = dict(zip(value,ret))

ret_A_add = ret1.copy()
for item in result['A+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
ret_A_add[k]+=1

retAA_ = ret1.copy()
for item in result['']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_[k]+=1

retAA = ret1.copy()
for item in result['AA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA[k]+=1

retAA_add = ret1.copy()
for item in result['AA+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_add[k]+=1

retAAA = ret1.copy()
for item in result['AAA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAAA[k]+=1

bar = Bar('可转债价格分布')
bar.add('A+',value,list(ret_A_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('',value,list(retAA_.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA',value,list(retAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA+',value,list(retAA_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AAA',value,list(retAAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
如果没有安装pyecharts,需要用pip安装即可。
 

 

原创文章
转载请注明出处:
 http://30daydo.com/article/400 

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这一节课带大家学习如何利用可视化,更好的呈现数据。
即使你有很多数据,可是,你无法直观地看到数据的总体趋势。使用可视化的绘图,可以帮助我们看到数据背后看不到的数据。 比如我已经有每一个可转债的价格,评级。数据如下:

可转债数据.JPG

 点击查看大图

如果我用下面的图形就可以看出规律:
可转债价格分布.JPG

 点击查看大图

横坐标是价格,纵坐标是落在该价格的可转债数量,不同颜色代表不同评级的可转债。
 
可以看到大部分AA-评级(浅橙色)的可转债价格都在100元以下,而AA(浅蓝色)的可转债价格分布较为平均,从90到110都有。而AA+和AAA的一般都在100以上。
 
那么如何使用代码实现呢?
from  setting import get_mysql_conn,get_engine
import pandas as pd
import pymongo
from pyecharts import Geo,Style,Map
engine = get_engine('db_stock',local='local')
# 堆叠图
from pyecharts import Bar
df = pd.read_sql('tb_bond_jisilu',con=engine)

result ={}
for name,grades in df.groupby('评级'):
# print(name,grades[['可转债名称','可转债价格']])
for each in grades['可转债价格']:
result.setdefault(name,)
result[name].append(each)


# 确定价格的范围

value = [str(i) for i in range(85,140)]
ret = [0]*len(value)
ret1 = dict(zip(value,ret))

ret_A_add = ret1.copy()
for item in result['A+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
ret_A_add[k]+=1

retAA_ = ret1.copy()
for item in result['']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_[k]+=1

retAA = ret1.copy()
for item in result['AA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA[k]+=1

retAA_add = ret1.copy()
for item in result['AA+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_add[k]+=1

retAAA = ret1.copy()
for item in result['AAA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAAA[k]+=1

bar = Bar('可转债价格分布')
bar.add('A+',value,list(ret_A_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('',value,list(retAA_.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA',value,list(retAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA+',value,list(retAA_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AAA',value,list(retAAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)

如果没有安装pyecharts,需要用pip安装即可。
 

 

原创文章
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这种拿别人代码和数据改点东西 还弄错结果,挺搞笑的

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 589 次浏览 • 2021-08-31 23:25 • 来自相关话题

 
这个ylxwyj纯属一个装逼犯。 简单的道理,洋洋洒洒写一大篇八股文,什么alpha,信息比率,对,很专业。 实际对文中的结论有任何作用吗? 提出来就是装逼用的。
 
更为搞笑的是自己结论弄错了,还不谦虚。 
 
这种人就像项目组里面,把你代码剽窃了,然后去外面跟别人说一通大道理。 然后最后发现无法自圆其说。 然后他说,哦 是xxx的代码有问题,是xxx的数据有问题。
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这个ylxwyj纯属一个装逼犯。 简单的道理,洋洋洒洒写一大篇八股文,什么alpha,信息比率,对,很专业。 实际对文中的结论有任何作用吗? 提出来就是装逼用的。
 
更为搞笑的是自己结论弄错了,还不谦虚。 
 
这种人就像项目组里面,把你代码剽窃了,然后去外面跟别人说一通大道理。 然后最后发现无法自圆其说。 然后他说,哦 是xxx的代码有问题,是xxx的数据有问题。
 

敬畏市场 市场里没有永恒的圣杯

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 547 次浏览 • 2021-08-27 19:59 • 来自相关话题

无论回测,还是最近的实际盈利。可转债低溢价策略最近风头还是很猛的
 
实际上发力时间是在6月中旬
无论回测,还是最近的实际盈利。可转债低溢价策略最近风头还是很猛的
 
实际上发力时间是在6月中旬

通达信无法导入或者监控到可转债的代码

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 368 次浏览 • 2021-08-06 13:02 • 来自相关话题

第一次用, 以为那里出问题了。
原来本身就不支持导入可转债代码
只能导入正股代码
第一次用, 以为那里出问题了。
原来本身就不支持导入可转债代码
只能导入正股代码

可转债转股套利 收益率统计 只做大于-5%折价率以上

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 399 次浏览 • 2021-07-19 00:11 • 来自相关话题

结果如上:
平均收益是 0.014%

总收益率是0.225%

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结果如上:
平均收益是 0.014%

总收益率是0.225%

量化交易接口python A股

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1094 次浏览 • 2021-07-01 11:22 • 来自相关话题

不少在A股做量化的基本千篇一律tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程也好。
 
实际操作也好,几乎没见几个人教你怎么用程序下单,实盘交易。


稍微好点的easytrader使用的是模拟点击交易软件进行点击下单,基本无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。别跟我说用tushare或者新浪这些接口数据,除非你做的是低频交易。
 
试试扫描一次全市场的行情看看用时多少?等得到满足条件了,再下单,此时价格可能已经在涨停板上封住了。


笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade。
 
是恒生电子研发的提供给券商机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,自动下单功能,使用的开发语言python。


策略回测与实盘交易






研究页面


研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。








回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。
 
如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。
 
实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。












条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。






接口文档也非常详细:








一些常见策略代码:

双均线策略 def initialize(context):
2 # 初始化此策略
3 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
4 g.security = '600570.SS'
5 set_universe(g.security)
6 pass
7
8 #当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
9 def handle_data(context, data):
10 security = g.security
11
12 #得到十日历史价格
13 df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
14
15 # 得到五日均线价格
16 ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
17
18 # 得到十日均线价格
19 ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
20
21 # 取得昨天收盘价
22 price = data[security]['close']
23
24 # 得到当前资金余额
25 cash = context.portfolio.cash
26
27 # 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
28 if ma5 > ma10:
29 # 用所有 cash 买入股票
30 order_value(security, cash)
31 # 记录这次买入
32 log.info("Buying %s" % (security))
33
34 # 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
35 elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
36 # 全部卖出
37 order_target(security, 0)
38 # 记录这次卖出
39 log.info("Selling %s" % (security))
 macd策略
指数平滑均线函数,以price计算,可以选择收盘、开盘价等价格,N为时间周期,m用于计算平滑系数a=m/(N+1),EXPMA1为前一日值 def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
2 a = m/(N+1)
3 EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
4 return EXPMA2 #2为后一天值
5
6 #定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
7 def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
8 EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
9 EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
10 DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
11 a = m/(N3+1)
12 DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
13 BAR2=2*(DIF2-DEA2)
14 return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
15
16 def initialize(context):
17 global init_price
18 init_price = None
19 # 获取沪深300股票
20 g.security = get_index_stocks('000300.SS')
21 #g.security = ['600570.SS']
22 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
23 set_universe(g.security)
24
25 def handle_data(context, data):
26 # 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
27 # 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
28 close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
29 #如果是停牌不进行计算
30 for security in g.security:
31 if data[security].is_open >0:
32 global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
33 if init_price is None:
34 init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
35 EXPMA12_1 = init_price
36 EXPMA26_1 = init_price
37 DIF1 = init_price
38 DEA1 = init_price
39 # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
40 m = 2.0
41 #设定指数平滑基期数
42 N1 = 12
43 N2 = 26
44 N3 = 9
45 EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
46 # 取得当前价格
47 current_price = data[security].price
48 # 取得当前的现金
49 cash = context.portfolio.cash
50 # DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
51 if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
52 # 计算可以买多少只股票
53 number_of_shares = int(cash/current_price)
54 # 购买量大于0时,下单
55 if number_of_shares > 0:
56 # 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
57 order(security, +number_of_shares)
58 # 记录这次买入
59 log.info("Buying %s" % (security))
60 # DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
61 elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
62 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
63 order_target(security, 0)
64 # 记录这次卖出
65 log.info("Selling %s" % (security))
66 # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
67 DEA1 = DEA2
68 DIF1 = DIF2
69 EXPMA12_1 = EXPMA12_2
70 EXPMA26_1 = EXPMA26_2
 
同时也支持可转债T+0交易,笔者平时也主要是进行的可转债的交易。
 
软件与交易接口开通条件,

开通改券商后,存入资金50W放2周即可开通,开通后可取出。

本身券商的交易费率为股票万一免五,可转债百万分之二,非常厚道,因为不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,笔者之前在国金渠道开的就是,坑的一比。所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
 
需要可以关注公众号获取开通链接: 查看全部
不少在A股做量化的基本千篇一律tushare,优矿,米筐,聚宽等等,无论教程也好。
 
实际操作也好,几乎没见几个人教你怎么用程序下单,实盘交易。


稍微好点的easytrader使用的是模拟点击交易软件进行点击下单,基本无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。别跟我说用tushare或者新浪这些接口数据,除非你做的是低频交易。
 
试试扫描一次全市场的行情看看用时多少?等得到满足条件了,再下单,此时价格可能已经在涨停板上封住了。


笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade
 
是恒生电子研发的提供给券商机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,自动下单功能,使用的开发语言python。


策略回测与实盘交易

UrD5TUnxZD.png


研究页面


研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。

研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。


Hc8f4UtMfW.png



回测策略

实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。
 
如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。
 
实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。

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条件满足后下单

可视化量化

同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。

kTmn9iOXaS.png


接口文档也非常详细:


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一些常见策略代码:

双均线策略
    def initialize(context):
2 # 初始化此策略
3 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
4 g.security = '600570.SS'
5 set_universe(g.security)
6 pass
7
8 #当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
9 def handle_data(context, data):
10 security = g.security
11
12 #得到十日历史价格
13 df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
14
15 # 得到五日均线价格
16 ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
17
18 # 得到十日均线价格
19 ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
20
21 # 取得昨天收盘价
22 price = data[security]['close']
23
24 # 得到当前资金余额
25 cash = context.portfolio.cash
26
27 # 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
28 if ma5 > ma10:
29 # 用所有 cash 买入股票
30 order_value(security, cash)
31 # 记录这次买入
32 log.info("Buying %s" % (security))
33
34 # 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
35 elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
36 # 全部卖出
37 order_target(security, 0)
38 # 记录这次卖出
39 log.info("Selling %s" % (security))

 macd策略
指数平滑均线函数,以price计算,可以选择收盘、开盘价等价格,N为时间周期,m用于计算平滑系数a=m/(N+1),EXPMA1为前一日值
    def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
2 a = m/(N+1)
3 EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
4 return EXPMA2 #2为后一天值
5
6 #定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
7 def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
8 EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
9 EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
10 DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
11 a = m/(N3+1)
12 DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
13 BAR2=2*(DIF2-DEA2)
14 return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
15
16 def initialize(context):
17 global init_price
18 init_price = None
19 # 获取沪深300股票
20 g.security = get_index_stocks('000300.SS')
21 #g.security = ['600570.SS']
22 # 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
23 set_universe(g.security)
24
25 def handle_data(context, data):
26 # 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
27 # 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
28 close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
29 #如果是停牌不进行计算
30 for security in g.security:
31 if data[security].is_open >0:
32 global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
33 if init_price is None:
34 init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
35 EXPMA12_1 = init_price
36 EXPMA26_1 = init_price
37 DIF1 = init_price
38 DEA1 = init_price
39 # m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
40 m = 2.0
41 #设定指数平滑基期数
42 N1 = 12
43 N2 = 26
44 N3 = 9
45 EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
46 # 取得当前价格
47 current_price = data[security].price
48 # 取得当前的现金
49 cash = context.portfolio.cash
50 # DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
51 if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
52 # 计算可以买多少只股票
53 number_of_shares = int(cash/current_price)
54 # 购买量大于0时,下单
55 if number_of_shares > 0:
56 # 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
57 order(security, +number_of_shares)
58 # 记录这次买入
59 log.info("Buying %s" % (security))
60 # DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
61 elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
62 # 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
63 order_target(security, 0)
64 # 记录这次卖出
65 log.info("Selling %s" % (security))
66 # 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
67 DEA1 = DEA2
68 DIF1 = DIF2
69 EXPMA12_1 = EXPMA12_2
70 EXPMA26_1 = EXPMA26_2

 
同时也支持可转债T+0交易,笔者平时也主要是进行的可转债的交易。
 
软件与交易接口开通条件,

开通改券商后,存入资金50W放2周即可开通,开通后可取出。

本身券商的交易费率为股票万一免五,可转债百万分之二,非常厚道,因为不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,笔者之前在国金渠道开的就是,坑的一比。所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
 
需要可以关注公众号获取开通链接:

高考结束有什么兼职适合没有经验的高中生

闲聊绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 403 次浏览 • 2021-06-28 17:09 • 来自相关话题

首先不推荐做的:
1. 做写手写软文。一个是付出收益比太低。并且市面上有很多骗子,写完稿是不给费用的。
 
2. 淘宝客推广商品。现在线上推广已经成了红海。如果你到处在论坛,贴吧之类的发广告,效果很差的。基本没有出路。为啥? 因为已经有不少平台级别的推广,比如什么值得买,还有很多程序员自己写的微信小程序,做推广下单返佣的。 人家的流量比新起的个人开始做的要大很多。
 
3. 麦当劳,肯德基类的兼职。 这个完全是出卖个人的时间。不过对于一些内向的同学,我倒是建议他们可以去尝试一下,锻炼你们的胆量。
 
建议你们去做的:
 
1. 直播领域的探索。 目前这个行业,颜值就是流量。对于很高年少青春的同学来说,这个是最大的资本。 并且,成本不大,就一个手机即可。人人皆可做。
 
2. 证券市场上的无风险套利: 比如可转债打新,或者港股,美股打新。不过后者会有一定破发风险。并且入金有一定的门槛。 
 
对于可转债打新,你只需要开通一个证券账户,然后就可以每天都打,如果当天有新债可打。 打中后才给钱。并且这个转债,一般情况下,破发的概率比较小,即使破发了,后面也会来到100元以上。这个可以放心。历史上没有哪一只转债没有上过100元。
不过对于打新族来说,正确的做法就是上市就卖。不然就没有剩余资金来已经下一只转债了。
 
目前如果需要开户,可以联系wx:

可转债交易费率目前全市场最低,达到百万分之二,对于学生而言,每一分都值得节约。百万分之二的费率,意味着一百万的交易,收费只有2元,而1万元的交易额,费用就只有2分钱。 而卖出的1000元转债,那么收费只有0.是的,不用钱哦。
 
  查看全部
首先不推荐做的:
1. 做写手写软文。一个是付出收益比太低。并且市面上有很多骗子,写完稿是不给费用的。
 
2. 淘宝客推广商品。现在线上推广已经成了红海。如果你到处在论坛,贴吧之类的发广告,效果很差的。基本没有出路。为啥? 因为已经有不少平台级别的推广,比如什么值得买,还有很多程序员自己写的微信小程序,做推广下单返佣的。 人家的流量比新起的个人开始做的要大很多。
 
3. 麦当劳,肯德基类的兼职。 这个完全是出卖个人的时间。不过对于一些内向的同学,我倒是建议他们可以去尝试一下,锻炼你们的胆量。
 
建议你们去做的:
 
1. 直播领域的探索。 目前这个行业,颜值就是流量。对于很高年少青春的同学来说,这个是最大的资本。 并且,成本不大,就一个手机即可。人人皆可做。
 
2. 证券市场上的无风险套利: 比如可转债打新,或者港股,美股打新。不过后者会有一定破发风险。并且入金有一定的门槛。 
 
对于可转债打新,你只需要开通一个证券账户,然后就可以每天都打,如果当天有新债可打。 打中后才给钱。并且这个转债,一般情况下,破发的概率比较小,即使破发了,后面也会来到100元以上。这个可以放心。历史上没有哪一只转债没有上过100元。
不过对于打新族来说,正确的做法就是上市就卖。不然就没有剩余资金来已经下一只转债了。
 
目前如果需要开户,可以联系wx:

可转债交易费率目前全市场最低,达到百万分之二,对于学生而言,每一分都值得节约。百万分之二的费率,意味着一百万的交易,收费只有2元,而1万元的交易额,费用就只有2分钱。 而卖出的1000元转债,那么收费只有0.是的,不用钱哦。
 
 

可转债发行的流程

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 458 次浏览 • 2021-06-17 15:52 • 来自相关话题

发行流程:董事会预案 → 股东大会批准 → 证监会受理 → 发审委通过 → 证监会核准/同意注册 → 发行公告 
 
可转债低费率开户,百万分之二,没有最低收费限制。
可联系: 查看全部
发行流程:董事会预案 → 股东大会批准 → 证监会受理 → 发审委通过 → 证监会核准/同意注册 → 发行公告 
 
可转债低费率开户,百万分之二,没有最低收费限制。
可联系:

可转债T+0 零手续费 零费率 免佣金

券商万一免五李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 937 次浏览 • 2021-04-06 18:26 • 来自相关话题

一般而言,可转债的手续费都会比股票低
 
佣金最低的可以达到沪市百万分之二,也就是买入1百万的可转债,全部费用才2元钱,如果买入1万块,那么手续费才1分钱。 
那么如果你是很抠的人,这里并不是贬义词,在菜市场,你会比较价格,而在证券市场上,为什么不挑选便宜的佣金的券商呢? 而且还有个方法使你下单不用一分钱。
 
看交割单
 

 
券商交割单只是统计到分,也就是一分钱以下是不会收取的,那么买入转债的时候,如果你的交易金额较大,那么可以使用拆单功能,就是把一个大单拆分为多个小单,如果你每个小单小于5千元,那么券商的交割费用系统就会舍弃分钱后面的金额,也就是交易费用原来是 0.003元,但只能取到分钱位置,也就是0.00,后面的3就被舍弃了,这样手续费就是为0了。
 
所以你要做的就是找一个可转债低佣的券商,越低越好,最低的可以到百万分之二,并且没有资金要求,不需要你存个十万八万的。开通即可。
 
需要可以扫描开户:


备注:开户
非诚勿扰。
  查看全部
一般而言,可转债的手续费都会比股票低
 
佣金最低的可以达到沪市百万分之二,也就是买入1百万的可转债,全部费用才2元钱,如果买入1万块,那么手续费才1分钱。 
那么如果你是很抠的人,这里并不是贬义词,在菜市场,你会比较价格,而在证券市场上,为什么不挑选便宜的佣金的券商呢? 而且还有个方法使你下单不用一分钱。
 
看交割单
 

 
券商交割单只是统计到分,也就是一分钱以下是不会收取的,那么买入转债的时候,如果你的交易金额较大,那么可以使用拆单功能,就是把一个大单拆分为多个小单,如果你每个小单小于5千元,那么券商的交割费用系统就会舍弃分钱后面的金额,也就是交易费用原来是 0.003元,但只能取到分钱位置,也就是0.00,后面的3就被舍弃了,这样手续费就是为0了。
 
所以你要做的就是找一个可转债低佣的券商,越低越好,最低的可以到百万分之二,并且没有资金要求,不需要你存个十万八万的。开通即可。
 
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python判断可转债是否强赎

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 692 次浏览 • 2021-04-02 13:41 • 来自相关话题

占坑,后期把代码整理下放上来
占坑,后期把代码整理下放上来

可转债费率百分之二 全市场最便宜

券商万一免五李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1330 次浏览 • 2021-03-14 02:03 • 来自相关话题

开户费率有优惠,有利于做可转债方向的朋友







 
可转债沪市百万分之二,深市十万分之四。支持同花顺交易
没有最低5元限制,也没有任何最低限制。
需要的朋友欢迎扫码加我开户吧
 
 

备注:开户
非诚勿扰!
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开户费率有优惠,有利于做可转债方向的朋友


qAF2Py9qxD.png


 
可转债沪市百万分之二,深市十万分之四。支持同花顺交易
没有最低5元限制,也没有任何最低限制。
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非诚勿扰!
 

2020-10-20 可转债市场成交量较昨天多一倍

股票绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1064 次浏览 • 2020-10-20 17:51 • 来自相关话题

因为可转债的t0属性,所以并不一定是增量资金进场,不过,因为成交量放大得太多,所以,肯定可以说明的是活跃资金在不断换手。
最近的策略就是减仓。
因为可转债的t0属性,所以并不一定是增量资金进场,不过,因为成交量放大得太多,所以,肯定可以说明的是活跃资金在不断换手。
最近的策略就是减仓。

深圳转债转股后不可以撤单

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1808 次浏览 • 2019-06-25 09:12 • 来自相关话题

亲身经历,深圳转债转股后可以撤单操作,并显示已撤单,但是晚上正常转股了。
说明转股后也是不能撤单的。
亲身经历,深圳转债转股后可以撤单操作,并显示已撤单,但是晚上正常转股了。
说明转股后也是不能撤单的。

【可转债剩余转股比例数据排序】【2019-05-06】

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3246 次浏览 • 2019-05-06 15:28 • 来自相关话题

数据如下:










 
剩余的比例越少,上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着,不会积极拉正股。
 
数据定期更新。
 
原创文章,
转载请注明出处:
http://30daydo.com/article/472
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数据如下:

剩余比例1.PNG


剩余比例2.PNG

 
剩余的比例越少,上市公司下调转股价的欲望就越少。 也就是会任由可转债在那里晾着,不会积极拉正股。
 
数据定期更新。
 
原创文章,
转载请注明出处:
http://30daydo.com/article/472
 

可转债如何配债

股票李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 9443 次浏览 • 2019-03-29 16:24 • 来自相关话题

由于还是有很多人不断问我如何配债的问题,这里以歌尔声学为例简单说明下。

1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话,那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张,如图,





 
由于我只有800股歌尔声学,因此获得了13张配债,1张对应100元,这时双击它,左侧出现了卖出菜单,价格和配债代码都自动填好了,输入13张或者点击全部,然后点“卖出”。(需要注意的是:有些券商这里是买入。)

2、不管是卖出还是买入,然后检查下委托情况和扣款情况,如下图:










 

可以看到我已经被扣款1300元,这样就算成功完成了这次的13张配债.
 
可转债低佣金开户,沪市转债费率百分之二,全市场最低。
有兴趣的朋友可以扫描开户:



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由于还是有很多人不断问我如何配债的问题,这里以歌尔声学为例简单说明下。

1、如果你在登记日也就是12月11日收盘时还持有一定数量歌尔声学正股的话,那么你在配债日也就是12月12日就会看到账户里有相应数量的歌尔配债。注意这里的单位是张,如图,

1.jpg

 
由于我只有800股歌尔声学,因此获得了13张配债,1张对应100元,这时双击它,左侧出现了卖出菜单,价格和配债代码都自动填好了,输入13张或者点击全部,然后点“卖出”。(需要注意的是:有些券商这里是买入。)

2、不管是卖出还是买入,然后检查下委托情况和扣款情况,如下图:

2.jpg


3.jpg

 

可以看到我已经被扣款1300元,这样就算成功完成了这次的13张配债.
 
可转债低佣金开户,沪市转债费率百分之二,全市场最低。
有兴趣的朋友可以扫描开户:



 

可转债价格分布堆叠图 绘制 可视化 python+pyecharts

量化交易李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 4281 次浏览 • 2019-01-30 10:59 • 来自相关话题

这一节课带大家学习如何利用可视化,更好的呈现数据。
即使你有很多数据,可是,你无法直观地看到数据的总体趋势。使用可视化的绘图,可以帮助我们看到数据背后看不到的数据。 比如我已经有每一个可转债的价格,评级。数据如下:





 点击查看大图

如果我用下面的图形就可以看出规律:




 点击查看大图

横坐标是价格,纵坐标是落在该价格的可转债数量,不同颜色代表不同评级的可转债。
 
可以看到大部分AA-评级(浅橙色)的可转债价格都在100元以下,而AA(浅蓝色)的可转债价格分布较为平均,从90到110都有。而AA+和AAA的一般都在100以上。
 
那么如何使用代码实现呢?from setting import get_mysql_conn,get_engine
import pandas as pd
import pymongo
from pyecharts import Geo,Style,Map
engine = get_engine('db_stock',local='local')
# 堆叠图
from pyecharts import Bar
df = pd.read_sql('tb_bond_jisilu',con=engine)

result ={}
for name,grades in df.groupby('评级'):
# print(name,grades[['可转债名称','可转债价格']])
for each in grades['可转债价格']:
result.setdefault(name,)
result[name].append(each)


# 确定价格的范围

value = [str(i) for i in range(85,140)]
ret = [0]*len(value)
ret1 = dict(zip(value,ret))

ret_A_add = ret1.copy()
for item in result['A+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
ret_A_add[k]+=1

retAA_ = ret1.copy()
for item in result['']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_[k]+=1

retAA = ret1.copy()
for item in result['AA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA[k]+=1

retAA_add = ret1.copy()
for item in result['AA+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_add[k]+=1

retAAA = ret1.copy()
for item in result['AAA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAAA[k]+=1

bar = Bar('可转债价格分布')
bar.add('A+',value,list(ret_A_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('',value,list(retAA_.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA',value,list(retAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA+',value,list(retAA_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AAA',value,list(retAAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
如果没有安装pyecharts,需要用pip安装即可。
 

 

原创文章
转载请注明出处:
 http://30daydo.com/article/400 

  查看全部
这一节课带大家学习如何利用可视化,更好的呈现数据。
即使你有很多数据,可是,你无法直观地看到数据的总体趋势。使用可视化的绘图,可以帮助我们看到数据背后看不到的数据。 比如我已经有每一个可转债的价格,评级。数据如下:

可转债数据.JPG

 点击查看大图

如果我用下面的图形就可以看出规律:
可转债价格分布.JPG

 点击查看大图

横坐标是价格,纵坐标是落在该价格的可转债数量,不同颜色代表不同评级的可转债。
 
可以看到大部分AA-评级(浅橙色)的可转债价格都在100元以下,而AA(浅蓝色)的可转债价格分布较为平均,从90到110都有。而AA+和AAA的一般都在100以上。
 
那么如何使用代码实现呢?
from  setting import get_mysql_conn,get_engine
import pandas as pd
import pymongo
from pyecharts import Geo,Style,Map
engine = get_engine('db_stock',local='local')
# 堆叠图
from pyecharts import Bar
df = pd.read_sql('tb_bond_jisilu',con=engine)

result ={}
for name,grades in df.groupby('评级'):
# print(name,grades[['可转债名称','可转债价格']])
for each in grades['可转债价格']:
result.setdefault(name,)
result[name].append(each)


# 确定价格的范围

value = [str(i) for i in range(85,140)]
ret = [0]*len(value)
ret1 = dict(zip(value,ret))

ret_A_add = ret1.copy()
for item in result['A+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
ret_A_add[k]+=1

retAA_ = ret1.copy()
for item in result['']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_[k]+=1

retAA = ret1.copy()
for item in result['AA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA[k]+=1

retAA_add = ret1.copy()
for item in result['AA+']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAA_add[k]+=1

retAAA = ret1.copy()
for item in result['AAA']:
for k in ret1:
if float(k)+0.5>item and float(k)-0.5<=item:
retAAA[k]+=1

bar = Bar('可转债价格分布')
bar.add('A+',value,list(ret_A_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('',value,list(retAA_.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA',value,list(retAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AA+',value,list(retAA_add.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)
bar.add('AAA',value,list(retAAA.values()),is_stack=True,yaxis_max=11)

如果没有安装pyecharts,需要用pip安装即可。
 

 

原创文章
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 http://30daydo.com/article/400