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python做股票軟體開發

發布時間: 2023-10-12 11:43:57

⑴ 股票池如何用python構建

股票池用python構建的方法是:使用第三方平台,目前可以使用的是聚寬,對比一下聚寬、優礦、大寬網(已經倒閉了),都大同小異,選哪個都一樣。

雖然這些平台都大同小異,但是代碼可不能簡單復制粘貼,因為底層函數庫是不一樣的,有可能在別的平台根本用不了某個函數,並且簡單復制到自己電腦中的python的話百分之百用不了。

代碼的思路是,每個月底進行調倉,選出市值最小的股票交易,去掉ST/*ST/停牌/漲停的股票,然後選擇最小市值的10隻,基準是創業板綜指,看看結果。

python構建數據獲取方法是:

這里使用為了接下來的操作需要將一定歷史范圍的股票數據下載下來,這里下載起始時間為20160101,截至時間為運行代碼的時間范圍的歷史日線數據。

這里以tushare為例, tushare獲取歷史數據有兩種方式。

第一種是以迭代歷史交易日的方式獲取所有歷史數據,假設獲取三年的歷史數據,一年一般220個交易日左右,那麼3年需要請求660多次左右,如果以這種方式的話,就下載數據的時間只需要1分鍾多點的樣子。

第二種是以迭代所有股票代碼的方式獲取所有歷史數據,股票數量有大概3800多個,需要請求3800多次,但是在積分有限的情況下一分鍾最多請求500次,也就意味著僅下載數據的時間至少需要大概8分鍾時間。

理論上,你獲取的歷史范圍超過17.3年,那麼使用第一種方式才比第二種方式快。

⑵ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序

股票自動交易助手提供了一個 Python 自動下單介面,參考代碼

#股票自動交易助手Python自動下單使用例子
#把此腳本和StockOrderApi.pyOrder.dll放到你自己編寫的腳本同一目錄

fromStockOrderApiimport*

#買入測試
#Buy(u"600000",100,0,1,0)

#賣出測試,是持倉股才會有動作
#Sell(u"000100",100,0,1,0)

#賬戶信息
print("股票自動交易介面測試")
print("賬戶信息")
print("--------------------------------")

arrAccountInfo=["總資產","可用資金","持倉總市值","總盈利金額","持倉數量"];
foriinrange(0,len(arrAccountInfo)):
value=GetAccountInfo(u"",i,0)
print("%s%f"%(arrAccountInfo[i],value))

print("--------------------------------")
print("")

print("股票持倉")
print("--------------------------------")
#取出所有的持倉股票代碼,結果以','隔開的
allStockCode=GetAllPositionCode(0)
allStockCodeArray=allStockCode.split(',')
foriinrange(0,len(allStockCodeArray)):
vol=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],0,0)
changeP=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],4,0)
print("%s%d%.2f%%"%(allStockCodeArray[i],vol,changeP))

print("--------------------------------")

⑶ 怎樣用Python寫一個股票自動交易的程序

方法一前期的數據抓取和分析可能python都寫好了慶察,所以差這交易指令介面最後一步。

對於股票的散戶,正規的法子是華寶,國信,興業這樣願意給介面的券商,但貌似開戶費很高才給這權利,而且只有lts,ctp這樣的c++介面,沒python版就需要你自己封裝。方法二是wind這樣的軟體也有直鎮攔接的介面,支持部分券商,但也貴,幾萬一年是要的。方法三滑鼠鍵盤模擬法,很復雜的,就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體,比如券商版交易軟體和大智慧之類的。方法四就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改,不過T+1的規則下,預譽旅茄測准確率的重要性高於交易的及時性,花功夫做數據分析就好,交易就人工完成吧

⑷ 怎麼製作一款股票軟體

自己如果會編寫程序,同時自己有自己的選股模型其實也非常簡單。我以前也用過證券公司的軟體裡面自帶的公式,好些模型無法實現,而且還出現過數據缺失(同一個公式跑出來的數據完全不一樣,當然也導致巨大損失)。去年開始自己開始弄了個小軟體在不斷完善,目前一個選股模型跑完滬深兩市數據大概10-12分鍾。軟體還是存在缺陷,沒有把機器學習演算法融入,模,工地上的事情忙完了(本人非計算機專業,業余喜歡玩玩java,Python機器學習而已),把機器演算法融入進去試試。上個自己的弄的股票軟體的圖片

⑸ 學python能做什麼

一、常規軟體開發

支持函數式編程和OOP面向對象編程,能夠承擔任何種類軟體的開發工作,因此常規的軟體開發、腳本編寫、網路編程等都屬於標配能力。

二、科學計算

隨著NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys等眾多程序庫的開發,Python越來越適合於做科學計算、繪制高質量的2D和3D圖像。是一門通用的程序設計語言,比Matlab所採用的腳本語言的應用范圍更廣泛,有更多的程序庫的支持。雖然Matlab中的許多高級功能和toolbox目前還是無法替代的,不過在日常的科研開發之中仍然有很多的工作是可以用Python代勞的。

三、人工智慧

在人工智慧大范疇領域內的機器學習、神經網路、深度學習等方面都是主流的編程語言,得到廣泛的支持和應用。

四、WEB開發

基於Python的Web開發框架不要太多,比如耳熟能詳的Django,還有Tornado,Flask。其中的Python+Django架構,應用范圍非常廣,開發速度非常快,學習門檻也很低,能夠幫助你快速搭建起可用的WEB服務。

五、網路爬蟲

也稱網路蜘蛛,是大數據行業獲取數據的核心工具。沒有網路爬蟲自動地、不分晝夜地、高智能地在互聯網上爬取免費的數據,那些大數據相關的公司恐怕要少四分之三。能夠編寫網路爬蟲的編程語言有不少,但Python絕對是其中的主流之一,其Scripy爬蟲框架應用非常廣泛。

六、數據分析

在大量數據的基礎上,結合科學計算、機器學習等技術,對數據進行清洗、去重、規格化和針對性的分析是大數據行業的基石。Python是數據分析的主流語言之一。

⑹ 想編寫股票自動交易軟體,學什麼語言好

Python 作為自動化交易的入門編程的計算機語言還不錯。也可參考現有的雲交易(或自動炒股交易)軟體,畢竟已投入使用的產品相對來說會更成熟和穩定。

⑺ 用Python 進行股票分析 有什麼好的入門書籍或者課程嗎

單產品趨勢交易系統,用c語言二次開發來搞,直接圖形化輸出買賣點,回測即可。通達信最新版可以開發dll了,不過介面不太爽,可以改用飛狐、金字塔及其他軟體。
多產品組合投資,用SAS收集價格數據、財務數據等設計策略並回測。sas比python強大很多,不過入門要花1個月(指業余時間學習)。


不推薦先看書籍,關於程序的書應該作為工具書,不當程序員的話按部就班學是浪費時間,而關於股票的書沒經驗就看是空對空。關鍵是你自己怎麼想的,然後就怎
么實踐,重要的是想法,之後就是邊編邊查工具書或論壇。過擬合、滑點之類的問題,真實交易一下才有體會,然後繼續調試即可。

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