百度英语中文语音识别为文字服务 python demo【使用requests重写官方demo】
官方使用的稍微底层的urllib写的，用过了requests库的人看着不习惯。故重写之，并做了封装。
官方demo：
https://github.com/Baidu-AIP/speech-demo
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/4/24 20:50
# @File : baidu_voice_service.py
# @Author : Rocky C@www.30daydo.com
import os
import requests
import sys
import pickle
sys.path.append('..')
from config import API_KEY,SECRET_KEY
from base64 import b64encode
from pathlib import PurePath
BASE = PurePath(__file__).parent
# 需要识别的文件
AUDIO_FILE = r'C:\OtherGit\speech-demo\rest-api-asr\python\audio\2.m4a' # 只支持 pcm/wav/amr 格式，极速版额外支持m4a 格式
# 文件格式
FORMAT = AUDIO_FILE[-3:] # 文件后缀只支持 pcm/wav/amr 格式，极速版额外支持m4a 格式
CUID = '24057753'
# 采样率
RATE = 16000 # 固定值
ASR_URL = 'http://vop.baidu.com/server_api'
#测试自训练平台需要打开以下信息， 自训练平台模型上线后，您会看见 第二步：“”获取专属模型参数pid:8001，modelid:1234”，按照这个信息获取 dev_pid=8001，lm_id=1234
'''
http://vop.baidu.com/server_api
1537 普通话(纯中文识别) 输入法模型 有标点 支持自定义词库
1737 英语 英语模型 无标点 不支持自定义词库
1637 粤语 粤语模型 有标点 不支持自定义词库
1837 四川话 四川话模型 有标点 不支持自定义词库
1936 普通话远场
'''
DEV_PID = 1737
SCOPE = 'brain_enhanced_asr' # 有此scope表示有asr能力，没有请在网页里开通极速版
class DemoError(Exception):
pass
TOKEN_URL = 'http://openapi.baidu.com/oauth/2.0/token'
def fetch_token():
params = {'grant_type': 'client_credentials',
'client_id': API_KEY,
'client_secret': SECRET_KEY}
r = requests.post(
url=TOKEN_URL,
data=params
)
result = r.json()
if ('access_token' in result.keys() and 'scope' in result.keys()):
if SCOPE and (not SCOPE in result['scope'].split(' ')): # SCOPE = False 忽略检查
raise DemoError('scope is not correct')
return result['access_token']
else:
raise DemoError('MAYBE API_KEY or SECRET_KEY not correct: access_token or scope not found in token response')
""" TOKEN end """
def dump_token(token):
with open(os.path.join(BASE,'token.pkl'),'wb') as fp:
pickle.dump({'token':token},fp)
def load_token(filename):
if not os.path.exists(filename):
token=fetch_token()
dump_token(token)
return token
else:
with open(filename,'rb') as fp:
token = pickle.load(fp)
return token['token']
def recognize_service(token,filename):
with open(filename, 'rb') as speech_file:
speech_data = speech_file.read()
length = len(speech_data)
if length == 0:
raise DemoError('file %s length read 0 bytes' % AUDIO_FILE)
b64_data = b64encode(speech_data)
params = {'cuid': CUID, 'token': token, 'dev_pid': DEV_PID,'speech':b64_data,'len':length,'format':FORMAT,'rate':RATE,'channel':1}
headers = {
'Content-Type':'application/json',
}
r = requests.post(url=ASR_URL,json=params,headers=headers)
return r.json()
def main():
filename = 'token.pkl'
token = load_token(filename)
result = recognize_service(token,AUDIO_FILE)
print(result['result'])
if __name__ == '__main__':
main()
只需要替换自己的key就可以使用。
自己录了几段英文测试了下，还是蛮准的。 收起阅读 »
银河证券拖拉机如何开通 一拖六 一拖七
首先你得先开通一个银河证券的账户，笔者这里目前开通的费率是股票万一免5，转债沪市百万分之五，深市十万分之五，基金申购打一折，基金买卖费率万0.5，没有最低5元限制。需要可以文末扫描开通。
有了银河证券账户就就可以开通拖拉机了。
效果图如下：
选择场内基金
选择基金申购！ 不要选认购，不要选认购，不要选认购！
选择你要申购的标的代码，比如华宝油气，原油基金 折价品种。
笔者公众号内有银河证券的autojs 拖拉机+多账户 自动申购脚本，自动卖出脚本
拖拉机开通很简单。
在首页点击开户：
底下有个加挂户的，点击之
然后填入相关的信息。
如果没有开过深基金户的，添加新加，如果已经开过的，那么只要把旧的深基金账户贴上去就可以。
新开的话，一天只能开一个，如果开多次，会提示已经有一个在办理中，继续加挂会有提示错误信息。
收益率，绝对值不高，但是单个标的的收益率绝对高的爆棚
所以只是套一户的话，就没多大意思了。 不过银河就是可以一个账户开6个股东号，也就是以你一个人在限购的情况。所以如果限购500，那么如果一次循环套利收益率50%，250元，6个股东号，收益1500元。 然后把家人的身份证拿过来开了户，一个家庭6户，1500*6=9000元，所以理论套利下来，一个家庭收益率就有9000元，如果成员数更多，收益更多。
所以这个套利的核心是一个支持 多开股东户的券商，且券商支持申购打折，（不打折的话一次套利会损失1%）多张身份证账户，笔者这里适合的银河券商，股票费率可以做到万一免五，申购一折。
扫描联系开户，备注：开户
非诚勿扰，墨迹勿扰。
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有了银河证券账户就就可以开通拖拉机了。
效果图如下：
选择场内基金
选择基金申购！ 不要选认购，不要选认购，不要选认购！
选择你要申购的标的代码，比如华宝油气，原油基金 折价品种。
笔者公众号内有银河证券的autojs 拖拉机+多账户 自动申购脚本，自动卖出脚本
拖拉机开通很简单。
在首页点击开户：
底下有个加挂户的，点击之
然后填入相关的信息。
如果没有开过深基金户的，添加新加，如果已经开过的，那么只要把旧的深基金账户贴上去就可以。
新开的话，一天只能开一个，如果开多次，会提示已经有一个在办理中，继续加挂会有提示错误信息。
收益率，绝对值不高，但是单个标的的收益率绝对高的爆棚
所以只是套一户的话，就没多大意思了。 不过银河就是可以一个账户开6个股东号，也就是以你一个人在限购的情况。所以如果限购500，那么如果一次循环套利收益率50%，250元，6个股东号，收益1500元。 然后把家人的身份证拿过来开了户，一个家庭6户，1500*6=9000元，所以理论套利下来，一个家庭收益率就有9000元，如果成员数更多，收益更多。
所以这个套利的核心是一个支持 多开股东户的券商，且券商支持申购打折，（不打折的话一次套利会损失1%）多张身份证账户，笔者这里适合的银河券商，股票费率可以做到万一免五，申购一折。
扫描联系开户，备注：开户
非诚勿扰，墨迹勿扰。
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基金常见误区
1. C类规模一定比A大吗：
错，只能说明大部分情况下是这样，不过实际上查了下相关的基金数据，C类也会比A类的规模大。
比如这两只：
错，只能说明大部分情况下是这样，不过实际上查了下相关的基金数据，C类也会比A类的规模大。
比如这两只：
直接买入 红利增强与易基综债 【2021-04-22】
试验一下策略的灵敏度。
收盘再来更新一波。
### 盘后更新 #####
当天两个都埋伏失败。。。看看明天的情况。如果没拉升，平盘卖出，如果暴跌，则7天后选择赎回。
收盘再来更新一波。
### 盘后更新 #####
当天两个都埋伏失败。。。看看明天的情况。如果没拉升，平盘卖出，如果暴跌，则7天后选择赎回。
南方聚利160131 开放申购 2021年5月14日
当前的溢价率其高，当前溢价率是150%。
大概率是基金公司在做局，让你们进去套利的啦。
不过目前该基金的规模在5千万，看起来规模不算特别大，并且是一只债基。
跟520弘盈差不多的套路。
大概率是基金公司在做局，让你们进去套利的啦。
不过目前该基金的规模在5千万，看起来规模不算特别大，并且是一只债基。
跟520弘盈差不多的套路。
本地代码 搜索脚本 python实现
本来用find+grep可以搞定的，不过如果搜索多个路径和多个规则，写正则可能写过不来
上面语句是在py文件中查找redis的字符。
不过如果要在指定多个位置查找，可能要拼接几个管道，并且如果我要几个字符的关系是并集，就是多个关键字要在文本中同时出现，而且不一定在同一行，所以也不好写。
所以写了个python脚本，也方便在centos下运行
运行： python main.py --kw=asyncio,gather
收起阅读 »
find . -type f -name "*.py" | xargs grep "redis"
上面语句是在py文件中查找redis的字符。
不过如果要在指定多个位置查找，可能要拼接几个管道，并且如果我要几个字符的关系是并集，就是多个关键字要在文本中同时出现，而且不一定在同一行，所以也不好写。
所以写了个python脚本，也方便在centos下运行
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time : 2021/4/14 1:46
# @File : search_string_in_folder.py
# @Author : Rocky C@www.30daydo.com
'''
搜索代码脚本
'''
import fire
import glob
import re
# TODO 用PYQT重写一个
PATH_LIST = [r'C:\git\\',r'C:\OtherGit\\',r'C:\OneDrive\viewed_code\\']
POST_FIX = 'py' # 后缀文件
# 关键词
WORDS=[]
EXCLUDE_PATH=[r'C:\OtherGit\cpython']
DEBUG = True
class FileSearcher:
def __init__(self,kw):
self.root_path_list = PATH_LIST
self.default_coding ='utf-8'
self.exception_handle_coding='gbk'
self.kw=[]
if not isinstance(kw,tuple):
kw=(kw,)
for k in kw:
k=k.strip()
self.kw.append(k)
def search(self,file,encoding):
match_dict = dict()
for w in self.kw:
match_dict.setdefault(w, False)
line_number = 0
line_list=list()
with open(file, 'r', encoding=encoding) as fp:
while 1:
try:
line = fp.readline()
except UnicodeDecodeError as e:
if DEBUG:
print(f'Error coding in file {file}')
print(e)
return None,None,None
except Exception as e:
if DEBUG:
print(f'Error in file {file}')
print(e)
break
if not line:
break
line = line.strip()
if not line:
continue
for w in self.kw:
m=re.search(w,line,re.IGNORECASE)
if m:
match_dict.update({w:True})
line_list.append(line_number)
line_number+=1
return True,match_dict.copy(),line_list.copy()
def print_match_result(self,file,line_list,encoding):
with open(file, 'r', encoding=encoding) as fp:
line_number = 0
while 1:
try:
line = fp.readline()
except Exception as e:
if DEBUG:
print(f'Error in file {file}')
print(e)
break
if not line:
break
line=line.strip()
if not line:
continue
if line_number in line_list:
print(f'{file} :: {line_number} ====>\n {line[:50]}\n')
line_number += 1
def run(self):
for path in self.root_path_list:
search_path=path+'**/*.'+POST_FIX
for file in glob.iglob(search_path,recursive=True):
for ex_path in EXCLUDE_PATH:
ex_path=ex_path.replace('\\','')
temp_file=file.replace('\\','')
if ex_path in temp_file:
continue
use_encoding=self.default_coding
encode_proper,match_dict,line_list=self.search(file,use_encoding)
if not encode_proper:
use_encoding = self.exception_handle_coding
encode_proper,match_dict,line_list=self.search(file, use_encoding)
if match_dict is not None and len(match_dict)>0 and all(match_dict.values()):
# print(match_dict.values())
self.print_match_result(file,line_list,use_encoding)
# print(line_list)
def test_error_file():
path=r'C:\git\CodePool\example-code\19-dyn-attr-prop\oscon\schedule2.py'
with open(path,'r',encoding='utf8') as fp:
while 1:
x=fp.readline()
if not x:
break
print(x)
def main(kw):
app = FileSearcher(kw)
app.run()
if __name__ == '__main__':
fire.Fire(main)
运行： python main.py --kw=asyncio,gather
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万一免五 银河证券 非网红营业部 转债免五低佣金 百万分之五
最新更新（2022年3月19日）：
【银河万一免五又开了！ 难得的机会，需要开的赶紧，过了这个时间窗口就没有啦】
======================= 以前的内容 ======================================
目前市面上的银河默认不是免五的，需要找到特定的营业部才能开通。
本营业部非网红营业部，可以一加六拖拉机。以防为了套利时出不去哈。
股票费率万一免五，
可转债（新规后）也是免五，沪市费率十万分之五，深市十万分之五。
因为经常会被同行举报，所以优惠会不定期关闭，需要的朋友要抓紧时间开，开了以后即使后面银河关闭了免五的通道，后面的费率还是以你现在开的费率来计算，也是免五的。
需要的朋友可以扫描关注： 备注 ： 开户，非诚勿扰。
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【银河万一免五又开了！ 难得的机会，需要开的赶紧，过了这个时间窗口就没有啦】
======================= 以前的内容 ======================================
目前市面上的银河默认不是免五的，需要找到特定的营业部才能开通。
本营业部非网红营业部，可以一加六拖拉机。以防为了套利时出不去哈。
股票费率万一免五，
可转债（新规后）也是免五，沪市费率十万分之五，深市十万分之五。
因为经常会被同行举报，所以优惠会不定期关闭，需要的朋友要抓紧时间开，开了以后即使后面银河关闭了免五的通道，后面的费率还是以你现在开的费率来计算，也是免五的。
需要的朋友可以扫描关注： 备注 ： 开户，非诚勿扰。
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绿盟下载官网被黑了？
以前一个不错的绿色软件下载网站。
现在这样子了。
不知道是网站换人了还是被黑了？
现在这样子了。
不知道是网站换人了还是被黑了？
判读一个函数是不是协程
传入的是函数名，不需要加入括号：
调用：
收起阅读 »
def check_coroutine(fun):
if iscoroutinefunction(fun):
print('是协程')
else:
print('不是协程')
async def visit_web():
browser = await pyppeteer.launch(
{'headless': False,
'userDataDir': UserDataDir,
'defaultViewport': {'width': 1800, 'height': 1000},
'ignoreDefaultArgs':True,
}
)
page = await browser.newPage()
# 可以在launch下配置
# await page.setViewport({
# "width": 1900,
# "height": 1020
# })
# 先执行下面的JS 再去goto
await page.evaluate(
'''() =>{ Object.defineProperties(navigator,{ webdriver:{ get: () => false } }) }''')
# await page.screenshot({'path': 'test.png', 'fullPage': True})
# await page.pdf({'path': 'test.pdf'})
# await asyncio.sleep(5)
await page.goto(url=URL)
# 这里的js是异步的写法
dimensions = await page.evaluate(
'''
()=>{
return {
width:document.documentElement.clientWidth,
height:document.documentElement.clientHeight,
deviceScaleFactor_:window.devicePixelRatio,
}
}
'''
)
result = await page.evaluate(
'''
()=>{
var title = document.title;
return {title:title};
}
'''
)
await browser.close()
调用：
check_coroutine(visit_web)注意，上面不能用visit_web()
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可转债T+0 零手续费 零费率 免佣金
一般而言，可转债的手续费都会比股票低
可转债新规后，佣金沪深市十万分之五
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？
看交割单
以前看到一个案例，发现低佣是多么难得：
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
需要可以扫描开户：
备注：开户
非诚勿扰。
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可转债新规后，佣金沪深市十万分之五
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？
看交割单
以前看到一个案例，发现低佣是多么难得：
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
需要可以扫描开户：
备注：开户
非诚勿扰。
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pyppeteer禁用自动化提示栏 --enable-automation参数关闭
在启动的时候加入一个参数即可：
忽略默认参数：
'ignoreDefaultArgs':['--enable-automation'],
即可，
如果需要去除更多的特征，在列表里面加入更多即可。
如果全部不要，那么 就把它设置为True即可。
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browser = await pyppeteer.launch(
{'headless': False,
'userDataDir': UserDataDir,
'defaultViewport': {'width': 1800, 'height': 1000},
# 'enable-automation':False,
'ignoreDefaultArgs':['--enable-automation'],
}
)
忽略默认参数：
'ignoreDefaultArgs':['--enable-automation'],
即可，
如果需要去除更多的特征，在列表里面加入更多即可。
如果全部不要，那么 就把它设置为True即可。
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pyppeteer设置浏览器大小
在初始化时加入 defaultViewport字典值即可：
更多参数可以查看pyppeteer的源码。
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browser = await pyppeteer.launch(
{'headless': False,
'userDataDir': UserDataDir,
'defaultViewport': {'width': 1800, 'height': 1000}
}
)
更多参数可以查看pyppeteer的源码。
self.handleSIGINT = options.get('handleSIGINT', True)
self.handleSIGTERM = options.get('handleSIGTERM', True)
self.handleSIGHUP = options.get('handleSIGHUP', True)
self.ignoreHTTPSErrors = options.get('ignoreHTTPSErrors', False)
self.defaultViewport = options.get('defaultViewport', {'width': 800, 'height': 600}) # noqa: E501
self.slowMo = options.get('slowMo', 0)
self.timeout = options.get('timeout', 30000)
self.autoClose = options.get('autoClose', True)
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python判断可转债是否强赎
占坑，后期把代码整理下放上来。
更新：
制作好了一个接口，用户可以直接调用。
数据来源与集思录。
具体用户可以关注知识星球：
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更新：
制作好了一个接口，用户可以直接调用。
数据来源与集思录。
获取 排除满足强赎天数剩余N天的可转债，排除强赎可转债。
比如：DAY=4 ，那么假设强赎满足天数为15天，那么返回市场上强赎强赎倒数天数大于4天的可转债，即返回小于或者等于11天以下的转债。把满足条件还差4天的转债排除掉了，当然，已经公告强赎的也会被排除。
import requests
URL = 'http://11.11.11.11/api/redeem/'
# DAY 强赎倒数剩余天数小于 DAY （4）天， 已经公告强赎的也是被排除的
DAY = 4
SIGN = '私信星主获取' # sign和以前一致
data = {'day': DAY,
'sign': SIGN}
r = requests.post(URL, data=data)
print(r.json())
具体用户可以关注知识星球：
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可转债市场最低费率是多少
最近不少过来开户的人，都是因为之前很早前开的券商户，比如像华泰这种，在4,5年前开的。
有些人也不怎么看交割单，不看不知道，一看吓一跳。
交易最低1元，也就是如果买1手转债（10张），共1000元，或者中签了，中了一手可转债，也就是1000元，卖出最低给1元。
而费率就是千分之一，也就是交易1万元，要给10元的交易费率。
本身可转债是T+0了，每天可以来回做T， 沪市转债（新规）费率是十万分之5，是深市的稍微贵一些，十万分之5
具体费率：
如果需要开户的可以扫描以下二维码，保证费率市场最低
备注开户。
PS：本人不是券商人员。如果你需要开通其他券商，也可以找我开，我这里有大部分券商的开户资源，也清楚每个品种的费率情况，也希望推荐一个适合的券商给你，免得被手续费吸走你的盈利哈。 收起阅读 »
有些人也不怎么看交割单，不看不知道，一看吓一跳。
交易最低1元，也就是如果买1手转债（10张），共1000元，或者中签了，中了一手可转债，也就是1000元，卖出最低给1元。
而费率就是千分之一，也就是交易1万元，要给10元的交易费率。
本身可转债是T+0了，每天可以来回做T， 沪市转债（新规）费率是十万分之5，是深市的稍微贵一些，十万分之5
具体费率：
如果需要开户的可以扫描以下二维码，保证费率市场最低
备注开户。
PS：本人不是券商人员。如果你需要开通其他券商，也可以找我开，我这里有大部分券商的开户资源，也清楚每个品种的费率情况，也希望推荐一个适合的券商给你，免得被手续费吸走你的盈利哈。 收起阅读 »
pyppeteer下载chromedriver失败的解决办法
因为网址变了！
然后谷歌了一下它的镜像，实际链接为：
https://commondatastorage.googleapis.com/chromium-browser-snapshots/Win_x64/575458/chrome-win32.zip
所以，哎，这个库真的有点烂。
直接下载上面的链接，然后解压到本地路径，然后在设置一个环境变量指向这个目录即可。
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urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='storage.googleapis.com', port=443): Max retries exceeded with url: /chromium-browser-snapshots/Win_用浏览器看了，发现根本打不开。
x64/588429/chrome-win32.zip (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x00000000037D3880>: Failed to establish a new connect
ion: [Errno 11004] getaddrinfo failed'))
然后谷歌了一下它的镜像，实际链接为：
https://commondatastorage.googleapis.com/chromium-browser-snapshots/Win_x64/575458/chrome-win32.zip
所以，哎，这个库真的有点烂。
直接下载上面的链接，然后解压到本地路径，然后在设置一个环境变量指向这个目录即可。
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转换很多逗号的,,,,,,,,, JS的数组为python列表
不知道JS的写法就是这样还是这样的，一个列表可以这么写
var arr = [,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2,3,4,5] 前面的逗号就是没有数据，None或者0.
然后JS的代码可以不填充任何数据。python要把它转为list，要怎么做的？
有2个方法：
1. 最简单，因为，，的意思是0,0， 那么我们可以把两个逗号替换成0,0，
但是如果前面的逗号数是单数，比如是3个逗号，
arr=[,,,1,2,3]
直接替换2个逗号为0,0，的话，结果是0,0,，1,2,3
结果也不对。
多了一对逗号
然后可以直接再替换一次，， 把两个的地方替换为1个，
2. 使用finditer找出每个多余2个逗号的起始和结束，然后替换为0， 即可。
for m in re.finditer(',{2,}'):
start=m.start()
end=m.end()
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var arr = [,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2,3,4,5] 前面的逗号就是没有数据，None或者0.
然后JS的代码可以不填充任何数据。python要把它转为list，要怎么做的？
有2个方法：
1. 最简单，因为，，的意思是0,0， 那么我们可以把两个逗号替换成0,0，
但是如果前面的逗号数是单数，比如是3个逗号，
arr=[,,,1,2,3]
直接替换2个逗号为0,0，的话，结果是0,0,，1,2,3
结果也不对。
多了一对逗号
然后可以直接再替换一次，， 把两个的地方替换为1个，
2. 使用finditer找出每个多余2个逗号的起始和结束，然后替换为0， 即可。
for m in re.finditer(',{2,}'):
start=m.start()
end=m.end()
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imgtu的设计有毛病吧？ 垃圾路过图床
这个站点是不允许别人用梯子上传图片。
然后自己官方的联系方式里面放一个电报telegram的链接。
还有那个发送后台消息给官方邮件的验证码，也是一个谷歌的验证码，没有梯子哪有能耐发消息给你呀？
反正就是莫名其妙的被封禁了。 导致个人存放在上面的图片变成了死链接，主要要回去硬盘里面一张张图片找回来，补回去原来的博客文章里面，够呛的了。
这个垃圾网站就是一个坑逼，谁用谁傻逼！
还是老老实实用阿里云或者腾讯，七牛的空间，访问量不高的费用又不高。
主要是被人坑的感觉不爽。
免费图床虽然可以不花钱，但我悲观地认为，大多免费且赚不了钱的服务终究走不了长远，也许未来的某一天，你就会突然收到「XX 关停」的通知。 收起阅读 »
然后自己官方的联系方式里面放一个电报telegram的链接。
还有那个发送后台消息给官方邮件的验证码，也是一个谷歌的验证码，没有梯子哪有能耐发消息给你呀？
反正就是莫名其妙的被封禁了。 导致个人存放在上面的图片变成了死链接，主要要回去硬盘里面一张张图片找回来，补回去原来的博客文章里面，够呛的了。
这个垃圾网站就是一个坑逼，谁用谁傻逼！
还是老老实实用阿里云或者腾讯，七牛的空间，访问量不高的费用又不高。
主要是被人坑的感觉不爽。
免费图床虽然可以不花钱，但我悲观地认为，大多免费且赚不了钱的服务终究走不了长远，也许未来的某一天，你就会突然收到「XX 关停」的通知。 收起阅读 »
在2015年山顶5178点 开始定投所有大A股票 结果会是怎样？
对于定投，一般人印象是，如果你最终结果是亏损的，那么原因就是：耐心不够，跌的时候不够定力，不敢继续加仓。
而事实真的是这样吗？
笔者使用2015年6月12日上一轮全面牛市的高点5178点，作为定投的起始点。而定投标的股票为大A所有股票。
股票池为2015年6月12日没有停牌的股票，共 2415 只。使用的量化平台是优矿。
（没错，以前股票数就才两千多只，这几年股票数接近翻倍了）
部分股票样本数据
接着从2015年6月12日开始定投，这里笔者按照一个月定投一次，也就是22个交易日定投一次。
每次定投金额10000元。定投到2021年3月28日。
如果定投当天遇到股票停牌，则顺势延续到复牌后继续定投。
这里定投采用净值法定投，为的是让数据更加准确。因为如果按照实际定投股票，10000元的金额可能连1手的茅台也买不进去，这里计算买入的份额为=10000元/股票股价， 比如茅台的股价是2000元，那么这里买入的份额就是5股，并没按照实际股票的1手来算。这样计算得到结果更加精准。
python计算代码如下：
最终得到的数据保存在stock_profit_list变量里面。在计算过程也记录里每一个股票当前一期定投阶段的阶段收益率，组合成一个列表。
为的是倒后镜看看，曾经的历史定投收益率，也可以看看曾经的历史定投收益率的最大值。便于和现在最后一期收益率的对比。
得到数据按照profit_rate收益率排个序：
得到下面的数据：
上面的股票熟悉不？基本都是年初那一批基金ikun们的抱团股。
定投收益率最高的是山西汾酒，收益率达到8.56，即856%，从股灾高点定投下来，到现在2021年3月28日，收益率是8倍！
其月K线如下：
牛气冲天的5年十倍股，股灾时山西汾酒的股价徘徊在21-26之间左右。如果股灾的时候采用一把梭，收益率是336/26=12.9 倍。
而采用定投方式的收益率也不差，8.56倍。
再继续看看定投收益排在倒数的
真是好家伙，亏得底裤都不见了。清一色的退市股，定投收益率基本在0.1以下，意味着投资了100元，最后就剩10元以下。
在前面计算的时候，特意加了一个数据列，定投期数和定投停止日期，也就是股票退市或者停牌导致无法交易的日子。
invest_count为定投期数，定投一次此值加1. last_date 为最后一个交易日期。倒数第一个国恒退，只交易1期，7月10日退市，等不来第2期的定投，不过也好，这样子只也不至于越陷越深。
国恒退日K
total_money 列是投资得到总金额，cost是投入的成本。投资期数越多，随着股价上涨，该金额会越高，而股价不断下跌，则该金额会越来越少。所以遇到国恒退这种股票，当期只投了10000元就无法继续投下去，还是运气比较好的。类似于止损操作了。
toal_money减去cost得到的是绝对收益。之前因为没有加这一列，可以通过以下公式计算得到：
按绝对收益计算，最多的还是前面那20位个股，赚最多的山西汾酒，129W的定投金额，盈利金额达到900W。
同样倒序排一下，绝对亏损最多的，肯定也是定投期数较多的。
[图片]
亏损最多的天夏退，目前还没有完全退市，定投了114期，总亏损金额达到100W，定投总金额是110W。额，只剩10W。
它的月K线是这样的。其跌到4元多的时候还放量了，可能一堆人冲进去抄底了，然后按亏损幅度，4元跌到0.22元，亏损幅度也是94.5%，这个亏损幅度其实和在山顶29元站岗的亏损率其实没什么区别了。高手死于抄底，呵呵。
接着看看上面所有股票的定投的平均收益率：
得到的收益率的平均值为：1.043，减去本金1，收益为1.043-1=0.043，也就是4.3%个点。
换句话说，如果在股票高点5178点定投全市场股票，5年多来的最后收益率为4.3%.
中位数是0.87-1=-0.13，= -13%，中位数是亏损13%，定投金额约126W，亏损金额为14W。
看到这里，笔者想要表述的是，即使是定投也需要挑选一个好标的股票或者基金，也就是择股择时能力。
如果在一个垃圾股或者基金上定投，只会让你越陷越深，亏损越来越多。假如你在定投康得新或者乐视，定投了100期，投入了不少的金额和时间，突然暴雷，然后ST，那么你会继续定投下去吗？
另外，定投也需要一定的择时能力，比如在前春节前，基金抱团股热度不减，对于大部分没有择股能力的人来说，当时是应该止盈离场的。当然，如果倒后镜看，如果有能力抓取上面的大牛股，也不一定能够把上面的8倍收益落袋而安。
上面数据有一列max_profit，total_money/cost, 也就是定投期间，获得的最大收益率。按此列排序：
在定投期间，最大收益率的是ST中安，最大收益率是14.6-1=13.6倍。最后到这个月最终定投收益率是0.67，亏损状态，0.67-1=-0.37，亏损为-37%，绝对收益absolute_profit为-29W.
排在第4是是乐视退，定投期间最大收益max_profit达到10倍，最后如果坚持定投，是亏损93%的。
如果把定投时间放在2018年1月12日，那么得到的定投收益率排名前20名是这样的：
得到不一样的前20排名，定投收益率最高的是英科医疗，疫情手套涨了10倍的大牛股。而山西汾酒跌到第10，并且收益率也只有4倍左右。而茅台也没出现在前20的榜单上。
不同的定投时间，得到的是不一样的结果。当然择股能力强的大神，就不屑定投而采用一把梭了，大神向往的是英科医疗的一年十倍，而不是十年十倍（大V组合抱团，抱团基金的组合）。
其改变定投时间的定投收益率的平均值以及中位数数据如下：
平均收益率达到了1.14-1=0.14=14%，也就是如果你在18年开始定投全市场股票，当前平均收益率是14%，不过中位数的收益率是1-1=0%，因为这两年股票大小票分化得太严重（24%的个股跌破2440的低点，指数涨41%），四分一分位的定投收益率为27%，到了中位数就为0%了。其定投收益率较2015年山顶定投也有了很大的区别。
今天就到这里吧，感觉文章太长了，本来还想把全市场的基金加进来比较的（不同时间点定投全市场所有基金），碍于篇幅原因，留在下一篇再写吧，敬请留意！
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可转债量化分析
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而事实真的是这样吗？
笔者使用2015年6月12日上一轮全面牛市的高点5178点，作为定投的起始点。而定投标的股票为大A所有股票。
股票池为2015年6月12日没有停牌的股票，共 2415 只。使用的量化平台是优矿。
（没错，以前股票数就才两千多只，这几年股票数接近翻倍了）
def get_all_code(date):
'''
获取某天的股市运行的股票，排除停牌
'''
df=DataAPI.MktEqudAdjGet(secID=u"",ticker=u"",
tradeDate=date,
beginDate=u"",
endDate=u"",
isOpen="",
field=u"",
pandas="1")
df=df[df['turnoverValue']>0] # 停牌
return df['ticker'].tolist()
部分股票样本数据
接着从2015年6月12日开始定投，这里笔者按照一个月定投一次，也就是22个交易日定投一次。
每次定投金额10000元。定投到2021年3月28日。
如果定投当天遇到股票停牌，则顺势延续到复牌后继续定投。
这里定投采用净值法定投，为的是让数据更加准确。因为如果按照实际定投股票，10000元的金额可能连1手的茅台也买不进去，这里计算买入的份额为=10000元/股票股价， 比如茅台的股价是2000元，那么这里买入的份额就是5股，并没按照实际股票的1手来算。这样计算得到结果更加精准。
python计算代码如下：
1import time
2import datetime
3
4stock_profit_list=
5start=time.time()
6
7today=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
8
9def get_trade_date():
10 df=DataAPI.TradeCalGet(exchangeCD=u"XSHG,XSHE",
11 beginDate=high_date,
12 endDate=today,isOpen=u"1",
13 field=u"",pandas="1")
14 return df['calendarDate'].tolist()
15
16def fixed_investment(code):
17 stock_profit_dict={}
18 stock_profit_dict['code']=code
19 df=DataAPI.MktEqudAdjGet(secID=u"",ticker=code,tradeDate=u'',beginDate=high_date,endDate=today,isOpen="1",field=u"",pandas="1")
20 total_amount=0
21 invest_count=0
22 every_invest_cash=10000
23 total_money_list=list()
24 last_date=None
25 for trade_date in trade_date_list_interval:
26 trade_df = df[df['tradeDate']==trade_date]
27 if len(trade_df)>0:
28 invest_count+=1
29 price=trade_df['closePrice'].iloc[0]
30 amount=every_invest_cash/price
31 cost=invest_count*every_invest_cash
32 profit=total_amount*price/cost
33 total_money_list.append(profit)
34 total_amount=total_amount+amount
35 total_money=price*total_amount
36 last_date=trade_date
37
38
39 stock_profit_dict['profit_rate']=profit
40 stock_profit_dict['last_date']=last_date
41 stock_profit_dict['invest_count']=invest_count
42 stock_profit_dict['total_amount']=total_amount
43 stock_profit_dict['total_money']=total_money
44 stock_profit_dict['profit_list']=total_money_list
45 stock_profit_dict['cost']=cost
46 return stock_profit_dict
47
48for code in target_codes:
49 profit_dict = fixed_investment(code)
50 stock_profit_list.append(profit_dict)
51
52print(time.time()-start)
最终得到的数据保存在stock_profit_list变量里面。在计算过程也记录里每一个股票当前一期定投阶段的阶段收益率，组合成一个列表。
为的是倒后镜看看，曾经的历史定投收益率，也可以看看曾经的历史定投收益率的最大值。便于和现在最后一期收益率的对比。
得到数据按照profit_rate收益率排个序：
profi_df_sorted = profit_df.sort_values(by='profit_rate',ascending=False)
得到下面的数据：
上面的股票熟悉不？基本都是年初那一批基金ikun们的抱团股。
定投收益率最高的是山西汾酒，收益率达到8.56，即856%，从股灾高点定投下来，到现在2021年3月28日，收益率是8倍！
其月K线如下：
牛气冲天的5年十倍股，股灾时山西汾酒的股价徘徊在21-26之间左右。如果股灾的时候采用一把梭，收益率是336/26=12.9 倍。
而采用定投方式的收益率也不差，8.56倍。
再继续看看定投收益排在倒数的
真是好家伙，亏得底裤都不见了。清一色的退市股，定投收益率基本在0.1以下，意味着投资了100元，最后就剩10元以下。
在前面计算的时候，特意加了一个数据列，定投期数和定投停止日期，也就是股票退市或者停牌导致无法交易的日子。
invest_count为定投期数，定投一次此值加1. last_date 为最后一个交易日期。倒数第一个国恒退，只交易1期，7月10日退市，等不来第2期的定投，不过也好，这样子只也不至于越陷越深。
国恒退日K
total_money 列是投资得到总金额，cost是投入的成本。投资期数越多，随着股价上涨，该金额会越高，而股价不断下跌，则该金额会越来越少。所以遇到国恒退这种股票，当期只投了10000元就无法继续投下去，还是运气比较好的。类似于止损操作了。
toal_money减去cost得到的是绝对收益。之前因为没有加这一列，可以通过以下公式计算得到：
profit_df['absolute_profit']=profit_df['total_money']-profit_df['cost']
按绝对收益计算，最多的还是前面那20位个股，赚最多的山西汾酒，129W的定投金额，盈利金额达到900W。
同样倒序排一下，绝对亏损最多的，肯定也是定投期数较多的。
[图片]
亏损最多的天夏退，目前还没有完全退市，定投了114期，总亏损金额达到100W，定投总金额是110W。额，只剩10W。
它的月K线是这样的。其跌到4元多的时候还放量了，可能一堆人冲进去抄底了，然后按亏损幅度，4元跌到0.22元，亏损幅度也是94.5%，这个亏损幅度其实和在山顶29元站岗的亏损率其实没什么区别了。高手死于抄底，呵呵。
接着看看上面所有股票的定投的平均收益率：
profi_df_sorted['profit_rate'].mean()得到的收益率的平均值为：1.043，减去本金1，收益为1.043-1=0.043，也就是4.3%个点。
换句话说，如果在股票高点5178点定投全市场股票，5年多来的最后收益率为4.3%.
中位数是0.87-1=-0.13，= -13%，中位数是亏损13%，定投金额约126W，亏损金额为14W。
看到这里，笔者想要表述的是，即使是定投也需要挑选一个好标的股票或者基金，也就是择股择时能力。
如果在一个垃圾股或者基金上定投，只会让你越陷越深，亏损越来越多。假如你在定投康得新或者乐视，定投了100期，投入了不少的金额和时间，突然暴雷，然后ST，那么你会继续定投下去吗？
另外，定投也需要一定的择时能力，比如在前春节前，基金抱团股热度不减，对于大部分没有择股能力的人来说，当时是应该止盈离场的。当然，如果倒后镜看，如果有能力抓取上面的大牛股，也不一定能够把上面的8倍收益落袋而安。
上面数据有一列max_profit，total_money/cost, 也就是定投期间，获得的最大收益率。按此列排序：
在定投期间，最大收益率的是ST中安，最大收益率是14.6-1=13.6倍。最后到这个月最终定投收益率是0.67，亏损状态，0.67-1=-0.37，亏损为-37%，绝对收益absolute_profit为-29W.
排在第4是是乐视退，定投期间最大收益max_profit达到10倍，最后如果坚持定投，是亏损93%的。
如果把定投时间放在2018年1月12日，那么得到的定投收益率排名前20名是这样的：
得到不一样的前20排名，定投收益率最高的是英科医疗，疫情手套涨了10倍的大牛股。而山西汾酒跌到第10，并且收益率也只有4倍左右。而茅台也没出现在前20的榜单上。
不同的定投时间，得到的是不一样的结果。当然择股能力强的大神，就不屑定投而采用一把梭了，大神向往的是英科医疗的一年十倍，而不是十年十倍（大V组合抱团，抱团基金的组合）。
其改变定投时间的定投收益率的平均值以及中位数数据如下：
平均收益率达到了1.14-1=0.14=14%，也就是如果你在18年开始定投全市场股票，当前平均收益率是14%，不过中位数的收益率是1-1=0%，因为这两年股票大小票分化得太严重（24%的个股跌破2440的低点，指数涨41%），四分一分位的定投收益率为27%，到了中位数就为0%了。其定投收益率较2015年山顶定投也有了很大的区别。
今天就到这里吧，感觉文章太长了，本来还想把全市场的基金加进来比较的（不同时间点定投全市场所有基金），碍于篇幅原因，留在下一篇再写吧，敬请留意！
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cronsun 执行计划任务是报错 exec format error
把执行的python命令写到shell里面，也给了+x权限，还是报这个错误
单独执行shell的脚本是没有问题的。
经过试验测试，是因为shell脚本的开头没有没有添加：
在shell脚本的第一行添加上后就没有问题了。
附一个脚本批量处理： 自动在首行添加 #！/bin/bash
fork/exec /root/crontab_script/hello.sh: exec format error
单独执行shell的脚本是没有问题的。
经过试验测试，是因为shell脚本的开头没有没有添加：
#!/bin/bash的标记。
在shell脚本的第一行添加上后就没有问题了。
附一个脚本批量处理： 自动在首行添加 #！/bin/bash
In [1]: folder='/root/crontab_script'收起阅读 »
In [2]: import os
In [3]: filelist=os.listdir(folder)
In [6]: def change_file(filename):
...: with open(filename,'r') as fp:
...: content=fp.read()
...: content=content.strip()
...: concat='#!/bin/bash\n'
...: content=concat+content
...: with open(filename,'w') as fp:
...: fp.write(content)
...:
In [7]: for file in filelist:
...: if file.endswith('.sh'):
...: full_path = os.path.join(folder,file)
...: change_file(full_path)
可转债费率最低5元 坑爹券商 -附市面上大部分主流券商的销户流程
最近看了家人的账户的交割单，没想到以前开的账户是这么坑的。 可转债的交易费率万2.5就算了，居然还没有免5。也就是买10张转债（1000元市值左右），就给了5元。。。。
新规后，现在转债费率沪深十万分5，而且没有最低5元这个坑。
所以果断销户，也不打算联系客服了。现在网上销户很简单。
附一个22个券商的网上销户流程表。里面涵盖了每个券商的销户截图流程
涵盖的销户券商列表：
有具体每个券商的销户截图
可以到百度网盘下载这个excel表。
各大券商销户流程表
链接：https://pan.baidu.com/s/1VJMY5grLkghXZGktjpWupA
提取码：40ov
复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
更多券商开户，请扫码联系：
可以在这里获取到更多券商的费率信息。
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新规后，现在转债费率沪深十万分5，而且没有最低5元这个坑。
所以果断销户，也不打算联系客服了。现在网上销户很简单。
附一个22个券商的网上销户流程表。里面涵盖了每个券商的销户截图流程
涵盖的销户券商列表：
国泰君安
中信建投
兴业证券
光大证券
方正证券
中信证券
海通证券
中泰证券
申万宏源
东方证券
安信证券
东兴证券
东北证券
中投证券
银河证券
长江证券
国信证券
招商证券
平安证券
国金证券
华泰证券
东方财富
有具体每个券商的销户截图
可以到百度网盘下载这个excel表。
各大券商销户流程表
链接：https://pan.baidu.com/s/1VJMY5grLkghXZGktjpWupA
提取码：40ov
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可转债投资体系
可转债投资体系
今天总结以前这段时间的经验，形成自己的一套可转债投资体系。
1. 买入价位决定成败。
在买入的那一刻，就可以知道这边买卖的胜算。不能买价格超过110以上的转债，切记。不要看标的，再好的标的，价格不美丽，买入也让自己陷入被动。不要说好公司的转债可以放宽买贵的，如果觉得是好公司，直接买正股。
2. 如果没有可以买的标的，一定要有耐心。 时刻未到而已。
2020年10月到12月，妖债横行，是个转债都被随便拉，无视正股涨跌，有些转债还涨破天际，一天100%+的涨幅。 把整体水位拉伸到一个120+的水平。 但是，这又如何？ 2021年1月底，新债上市一只，破发一只。 最终满地90多元的转债，而且不断有跌破面值，跌破80多的。
记得当时自己的心态是贪心！ 因为瞄定了鸿达转债，广汇转债，亚药转债，搜特转债，以为80多的转债要往70多，60多下移，事后看，当时没有及时大力加仓，错过了一个好价位。
所以设定的规则：跌破5元加仓一格，波动可以在-1到+1之间，也就是94-96之间加仓，89-91之间加仓，如此类推。
3. 110元以下，不能频繁做卖出操作
这个位置110以下卖出，会失去心理优势位置。比如90买的，105卖出，然后涨到115，跌到109，这个时候会有一种冲动要买回来，因为心理上怕后续涨到115或更高后的卖飞心态。 110以下尽量忍住不动。 130以后可以分批卖。所以这里要保证，100面值以下要尽量多买，不能经常做T把筹码给出掉了，失去心理优势价位。 因为如果你90卖的，95卖出，然后涨到98，这个时候你反而不会买，心理是想着它跌回到95以下才买入。从而造成后续该转债一飞冲天而你已经失去仓位了。
上面规则适合上班族，无时间看盘者。
如果有时间看盘，那么可以使用部分仓位进行市场风格的参与博弈。当然这部分是高波动部分，一般人不建议操作。
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