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Mejor ayúdese usted mismo en el comercio de acciones (perder dinero-.-)

2022-12-08 Actualización

El código del proyecto se está reconstruyendo actualmente. La estructura del directorio puede ser ligeramente diferente a la descripción a continuación. Se actualizará y modificará lentamente más adelante.

parte de análisis/análisis de datos

centro de datos/parte de recopilación de datos

fondo/parte de análisis relacionada con el fondo

*futu/Uso básico de la interfaz Futu Niuniu*

hk_stock/ Sección de acciones de Hong Kong

parte del formulario técnico k-line/ K-line

machine_learning/predicción de aprendizaje automático

comerciante/parte comercial

ptrade/ptrade código real de comercio automático

registro/ registro de almacenamiento

funciones y bibliotecas comunes/ comunes

configurar la conexión y configuración de la base de datos

Tutorial de uso:

Modificar configure/sample_config.json El archivo de configuración se llama configure/config.json Según los diferentes proyectos, modifique los campos internos y modifique su nombre de usuario y contraseña de mysql, mongodb si mysql, mongodb, etc. , no se requiere ninguna modificación. La relación de mapeo correspondiente se puede encontrar en el código fuente de este archivo. Esta configuración tiene como objetivo principal facilitar el cambio entre bases de datos locales y en línea con el mismo conjunto de código y no utiliza variables de entorno para almacenar contraseñas de usuario. Los amigos que lo necesiten también pueden cambiarlo ellos mismos.

configurar/configurar.py

    def config(self, db_type='mysql', local='ubuntu'):
        db_dict = self.json_data[db_type][local]
        user = db_dict['user']
        password = db_dict['password']
        host = db_dict['host']
        port = db_dict['port']
        return (user, password, host, port)

    def get_engine(self, db, type_='ubuntu'):
        from sqlalchemy import create_engine
        user, password, host, port = self.config(db_type='mysql', local=type_)
        try:
            engine = create_engine(
                'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(user, password, host, port, db))
        except Exception as e:
            print(e)
            return None
        return engine

    def get_mysql_conn(self, db, type_='ubuntu'):
        import pymysql
        user, password, host, port = self.config(db_type='mysql', local=type_)
        try:
            conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, db=db, charset='utf8')
        except Exception as e:
            print(e)
            return None
        else:
            return conn

    def mongo(self, location_type='ubuntu', async_type=False):
        user, password, host, port = self.config('mongo', location_type)
        connect_uri = f'mongodb://{user}:{password}@{host}:{port}'
        if async_type:
            from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
            client = AsyncIOMotorClient(connect_uri)
        else:
            import pymongo
            client = pymongo.MongoClient(connect_uri)
        return client

Al final del artículo, hay beneficios para los corredores: proporcionar una interfaz de colocación de pedidos automatizada para los corredores

Comercio cuantitativo para programadores, escriba sus experiencias en código y envíelo a github. El código y las estrategias se mantendrán actualizados. Si tiene buenas estrategias o ideas y preguntas que desee comunicar, puede agregar un mensaje de WeChat al final del artículo.

Nuevo:

sección de análisis de datos del directorio de análisis

análisis/get_zt_info Analizar la fuerza del límite diario en el nuevo sector
análisis/diagnose_stock diagnóstico de stock, si hay una historia negra y stock del noreste
análisis/ipospeed Correlación entre la velocidad de emisión de IPO y el índice
análisis/fd_money El límite de precio de las órdenes de acciones A dentro de un cierto período de tiempo

financiar

fund/LOFShareDection.py monitorea los cambios en la participación de mercado de LOF y ETF
fund/ark_funds.py obtiene los datos de posición diaria de ARK ETF y los escribe en mongodb
fund/fund_share_update.py Bolsa de Valores de Shanghai, Bolsa de Valores de Shenzhen, bolsa de fondos, monitoreo de acciones de fondos
fund/fund_share_monitor.py Bolsa de Valores de Shanghai, consulta de acciones de fondos de la Bolsa de Valores de Shenzhen, cambios de tamaño
fund/fund_info_spider.py Fondo Jisilu, tasa de descuento del Fondo Tencent Securities, rastreador de tasas premium
fund/etf_info.py Seguimiento de tenencias de fondos indexados de mercado
fund/ttjj.py Obtener datos diarios de fondos
fund/xueqiu_private_fund.py Adquisición de capital privado en forma de bola de nieve
fund/danjuan_fund.py Adquisición de datos del Fondo Snowball Egg Roll
fund/danjuan_fund_data_analysis.py Análisis de fondos de bola de nieve

centro de datos (fuente de datos)

datahub/foreignexchange.py Monitoreo del tipo de cambio USD/CNY
datahub/niwen.py Descargar bonos convertibles de Ningwen
datahub/public_private_fund_members.py Datos de miembros del fondo de capital privado del cementerio
datahub/jucao_ammouncement.py Adquisición por lotes del anuncio de Juchao + descarga en PDF
datahub/bond_industry_info.py Distribución industria bonos convertibles
datahub/ceiling_break.py monitoreo de cierre de tablero de límite diario

k-line (reconocimiento de formulario técnico K-line)

k-line/recognize_form.py Reconoce formas comunes a través de talib, como tres cuervos, etc.

Ya tengo:

datahub/black_list_sql.py registra la lista de todas las acciones con historial negro en el mercado de acciones A y las almacena en la base de datos.
big_deal.py monitorea grandes transacciones diarias en el mercado de acciones A
bond_monitor seguimiento de bonos convertibles
techo_break.py ¿Cuántos días después de la apertura del nuevo mercado de valores pueden las nuevas acciones volver al precio de apertura?
delivery_order.py exporta la orden de entrega a Mysql, lo que facilita encontrar rastros del historial de operaciones de un determinado stock en liquidación y puede ver sus registros de operaciones de un vistazo.
fetch_each_day.py: obtenga las 50 acciones más populares con tasa de rotación diaria
filter_stock.py Seleccione acciones a través de diferentes estrategias de factores, las más comunes como relación precio-beneficio, liquidez, número de accionistas, número de tenencias de fondos, etc.
Foreign_exchange.py obtiene la tendencia diaria del tipo de cambio del dólar estadounidense y la almacena en Mysql
get_break_high.py: obtenga las acciones que superaron los máximos de 50 días ese día. ¿Por qué no conseguir 60 días? Porque todo el mundo lo usa, y si hay demasiada gente usándolo, no estará permitido.
ipospeed.py cuenta la correlación entre la velocidad diaria de emisión de nuevas acciones de la IPO y el mercado
ipo_stock.py nuevas estadísticas de acciones
jisilu.py Obtenga información sobre el mercado de bonos convertibles de Jisilu
jubi.py: obtenga datos en tiempo real de plataformas nacionales de altcoins
new_stock_break Analizar el momento de apertura de nuevas acciones
new_stock_fund Obtenga nuevos fondos y seleccione los fondos que ganaron la Junta de Innovación Científica y Tecnológica
promesa_validación.py Compilación de datos de promesas de acciones
push_msn.py: SMS para recordarle que el precio o el aumento de una determinada acción que estableció cumple con sus requisitos
Relationship_case.py La relación entre las acciones publicadas y el índice de mercado cada mes.
select_stock.py: estrategia de selección de acciones, acciones seleccionadas según su propia experiencia.
SPSIOP_PRICE.py: la valoración del petróleo y el gas de Huabao obtiene datos a través de rastreadores y luego los calcula
stockInfo.py rastrea mensajes de noticias sobre acciones del mercado y los almacena en la base de datos ElasticSearch
Strategy_verify.py obtiene la estrategia de Snowball y la verifica
simulación.py registra su propio almacén de simulación
Strategy_verify.py: obtenga la estrategia comercial en vivo de Snowball
win_or_lost_each_day.py: evalúe sus ganancias y pérdidas diarias de cada acción con un 100% de finalización
zdt.py --El límite diario de popularidad del mercado de valores

Bienestar

Interfaz de orden cuantitativa de corretaje

Admite el lenguaje Python, se puede implementar en la nube o ejecutar localmente y admite acciones del mercado de acciones A, bonos convertibles, fondos y otras variedades.

Documentación de la interfaz

Tasa

Tarifas de transacción bajas:
Acciones en caso; bonos convertibles 0,4 millones; fondo ETF, LOF 0,5 millones

Después de abrir la interfaz cuantitativa, no hay ningún cargo adicional y se puede utilizar de forma permanente.

Condiciones de activación: diferentes corredores tienen diferentes umbrales

Corredor 1: Deposite 1W después de abrir una cuenta para abrir la cuenta
Agente 2: después de abrir una cuenta, puede abrirla depositando 20.000 yuanes.

Por supuesto, también hay otros corredores principales para elegir, como Huatai, GF, Huabao, China Merchants, China International Finance Corporation, Galaxy Securities, etc., que básicamente pueden cubrir a los corredores principales.