国信iquant requests 爬虫 获取数据 还有使用 tushare,akshare 无法连接,提示超时
经过验证,比如把下面的代码放入到国信的iquant里运行
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:
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。

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#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。

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QMT如何获取持仓成本 盈亏比例
比如多次买入一个股票,每次买入不同的数量,如果中间又有分红除权,虽然可以通过自己写一个计算函数记录,但是会非常复杂。
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:
得到的输出结果:
扫码免费开通QMT:

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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:

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python Ptrade获取热门板块,连板股票 python代码
之前有人咨询,ptrade如何获取不同的概念板块个股。其实很容易,本身有获取板块信息的API函数:
Ptrade API文档:https://ptradeapi.com/#get_sort_msg
get_sort_msg – 获取板块、行业的涨幅排名
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
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:
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!
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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)
接下来完成代码实现部分:
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)
然后主要部分在 execution 这个监控函数这里。
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)
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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)
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【保姆教程】使用ptrade做一个持仓监控提醒软件 (一)
背景:
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
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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
这几年A股股市走势有目共睹。跌的让人头晕目眩。
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。
(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。
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。
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
也可以导出到excel
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
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:
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:
可转债量化分析
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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。
原文数据可在公众号:
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vs code 插件推荐:标注某个代码位置,快速跳转回该位置
相信大部分会有这样的体验,在一个文件中,经常回修改某一个函数,比如A文件的B function。然后不断打开其他文件C,D,来回切换修改。
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
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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
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华宝证券 华宝期权宝 钱龙 客户端 无法下载的原因
本来想下载一个期权软件下来看看T型交易图。
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:
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?
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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然后点击继续访问
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
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?
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ptrade获取的历史数据最长到哪一年?ptrade如何获取上证指数
Ptrade获取日线,分钟线数据最长可以到2005年。
文档里面也有说明:
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
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:
收起阅读 »
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:

python自动生成网站sitemap.xml 代码
sitemap格式为:
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:
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。
收起阅读 »
<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。
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QMT获取持仓信息报错:AttributeError: 'NoneType' object has no attribute 'request_id'
这个是新手经常遇到的问题。读取持仓信息的时候报错:
代码如下:
原因就是不能init之前去读取
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。
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Ptrade成交回调函数无法执行的原因? | ptrade bug
目前的ptrade有一个隐藏很深的bug。
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!
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python redis 是没有 blpush这个操作的
上面的redis代码里面:
报错:
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。
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迅投官网的实例代码好多问题,惨不忍睹
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
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QMT里定时任务运行时间操作定时任务的间隔,会怎么样?
代码很简单,就是在run_time这个定期运行的任务里面,定期1秒执行一次任务
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。
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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
连基本的历史数据都无法保证数据正确。
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:
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。
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不同券商的数据质量简单对比:国金QMT vs 国信QMT(iquant)
同一段代码,先在国信上跑回测,先获取可转债的1分钟的分笔数据,发现一些时间段里的成交额居然是0. (数据已经先下载好了)
点击打开大图
上面的amount字段(成交额),返回的是0。
看了一下对应的转债,没有停牌,是有正常数据交易的。
然后用国金的QMT记性交叉验证。同样的代码
点击打开大图
国金的是正常的。只是成交量的小数浮点位是不是有点多了? 可能用的numy的默认9位,没有做处理而已。
【在写这个文章的时候发现国信的qmt的volume成交量是有数据的,那么其实可以用价格x成交量=成交额,间接获取成交额,大坑】
点击打开大图
附测试源码:
点击打开大图
上面的amount字段(成交额),返回的是0。
看了一下对应的转债,没有停牌,是有正常数据交易的。
然后用国金的QMT记性交叉验证。同样的代码
点击打开大图
国金的是正常的。只是成交量的小数浮点位是不是有点多了? 可能用的numy的默认9位,没有做处理而已。
【在写这个文章的时候发现国信的qmt的volume成交量是有数据的,那么其实可以用价格x成交量=成交额,间接获取成交额,大坑】
点击打开大图
附测试源码:
# coding:gbk收起阅读 »
# 公众号:可转债量化分析
DEBUG = True
import time
def get_datetime(ContextInfo):
# 获取当前时间
index = ContextInfo.barpos
realtime = ContextInfo.get_bar_timetag(index)
date = timetag_to_datetime(realtime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S")
if DEBUG:
print('当前日期 ', date)
return date
def init(ContextInfo):
print("==============start==========")
ContextInfo.start = '2024-03-27 10:00:00'
ContextInfo.end = '2024-03-29 10:00:00'
#
#ContextInfo.end = '2023-01-05'
#ContextInfo.start = '2023-01-16'
print('init')
def handlebar(ContextInfo):
# 回测的时候不需要
#if not ContextInfo.is_last_bar():
# print('return')
# return
get_datetime(ContextInfo)
print('handlebar')
data = ContextInfo.get_market_data(['quoter'], stock_code = ['123167.SZ'], skip_paused = True, period = 'tick', dividend_type = 'front')
#data = ContextInfo.get_market_data(['close'], stock_code = ['113567.SH'], skip_paused = True, period = '1d', dividend_type = 'front')
#print(type(data))
print(data)
def stop(ContextInfo):
print( 'strategy is stop !')
国金证券的融券数量多吗?什么是专项券源?
因为国金的两融开通太方便了,不用跑柜台。app就可以开通,而且融资利率低,5%。
那么融券呢?
今天特意问了下经理,他发了一个融券的表格给我。
目前国金里面一般开通了融资融券的投资者,可用的券源有290个左右,随借随还的。说实话,这个数量不算太多。
而且里面的个股,部分也只能融100股,几百股的。所以即使被你融到券,实际下来的绝对收益也不会太高。
不过它也有一个专项券源。
它有资金要求,前20个交易日日均资产不低于300万元,才能够申请。
发现里面的券,主要是深圳交易所的为主,占了90%以上。
而且专项券源里面的可融券数量也比普通券源的要多很多,几千股,上万股的。
公共券源 :
实时可借 ,随时可融券卖出, 随借随还,融券卖出开仓后最快下一交易日方可归还融券负债 信用账户融券费率 按使用天数计息,算头不算尾
操作步骤: 融券卖出(所有客户端)
专项券源:
实时可借 ,审批划拨成功后当日专项融券卖出, 固定期限(一般28天以内),不可提前归还 ;
专项融券头寸占用费率 : 按专项头寸合约期限计息,不论合约期限内客户是否使用券源,均需支付专项头寸合约占用利息,算头算尾
操作步骤:
第1步:专项融券头寸申请(佣金宝APP/国金太阳至强版)
第2步:专项融券卖出(佣金宝APP/国金太阳至强版)
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那么融券呢?
今天特意问了下经理,他发了一个融券的表格给我。
目前国金里面一般开通了融资融券的投资者,可用的券源有290个左右,随借随还的。说实话,这个数量不算太多。
而且里面的个股,部分也只能融100股,几百股的。所以即使被你融到券,实际下来的绝对收益也不会太高。
不过它也有一个专项券源。
它有资金要求,前20个交易日日均资产不低于300万元,才能够申请。
发现里面的券,主要是深圳交易所的为主,占了90%以上。
而且专项券源里面的可融券数量也比普通券源的要多很多,几千股,上万股的。
公共券源 :
实时可借 ,随时可融券卖出, 随借随还,融券卖出开仓后最快下一交易日方可归还融券负债 信用账户融券费率 按使用天数计息,算头不算尾
操作步骤: 融券卖出(所有客户端)
专项券源:
实时可借 ,审批划拨成功后当日专项融券卖出, 固定期限(一般28天以内),不可提前归还 ;
专项融券头寸占用费率 : 按专项头寸合约期限计息,不论合约期限内客户是否使用券源,均需支付专项头寸合约占用利息,算头算尾
操作步骤:
第1步:专项融券头寸申请(佣金宝APP/国金太阳至强版)
第2步:专项融券卖出(佣金宝APP/国金太阳至强版)
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程序自动获取限购-溢价LOF基金套利,并推送到微信消息
最近2个月QDII的套利机会挺多的。
如前面的印度基金LOF,嘉实原油LOF,全球芯片LOF,到现在的标普500LOF。
如果平时工作繁忙,没有时间每天翻看基金的公告,或者没时间看大V们公众号消息推送。
或者自己想要遍历所有限购状态的LOF基金,并自动筛选出溢价的可套利标的,提前埋伏。
那么可以自己动手,写个简单的监控推送程序。
微信推送电脑安装必要的python环境,和pandas,akshare库。
获取所有基金的数据
得到大概2万个基金数据。
然后剩下的就是过滤条件了,因为这里面包含了很多货基,债基等我们不需要的基金类型。
用value_counts 就知道有多少种类型:
平时我们做套利的,一般以QDII基金为主,大部分的情况是因为外汇额度用完而导致的限购。
所以监控的品种可以选择QDII类型或者海外股票等。
示例里笔者选一个 指数型-海外股票
然后过来条件按照个人喜好来设定:
比如选择限购1万以下的LOF:
得到下面的结果:
因为上面的返回数据没有溢价率,所以我们就需要自己写个获取溢价率的函数去处理一下:
上面循环里会自动把没有对应场内基金的数据过滤掉。
运行2秒就得到了数据:
然后我们发现这几只限购的是处于轻微折价状态,只有易方达标普500LOF是溢价26%,只有它可以开拖拉机去套的。
微信推送
最后是发消息通知自己。早期开通的个人企业微信API,可以直接使用微信的API发送消息。如果现在申请,需要有自己的个人域名和备案。
可以设定溢价率大于某个阈值才发送消息。比如溢价率大于4以上才发送。
为了演示,去掉这个条件,把全部数据的都发送吧。
效果图
然后就可以把全部代码放在一起,用windows的定时任务或者linux的crontab自动运行了。
目前QMT,Ptrade不支持拖拉机账号,所以自动化拖拉机的功能就实现不了了哈。
PS:顺便附录一份全部限购1万以下的基金全表。
需要的关注公众号后台回复:基金限购名单
获取即可。
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如前面的印度基金LOF,嘉实原油LOF,全球芯片LOF,到现在的标普500LOF。
如果平时工作繁忙,没有时间每天翻看基金的公告,或者没时间看大V们公众号消息推送。
或者自己想要遍历所有限购状态的LOF基金,并自动筛选出溢价的可套利标的,提前埋伏。
那么可以自己动手,写个简单的监控推送程序。
微信推送电脑安装必要的python环境,和pandas,akshare库。
获取所有基金的数据
import akshare as ak
fund_purchase_em_df = ak.fund_purchase_em()
得到大概2万个基金数据。
然后剩下的就是过滤条件了,因为这里面包含了很多货基,债基等我们不需要的基金类型。
用value_counts 就知道有多少种类型:
平时我们做套利的,一般以QDII基金为主,大部分的情况是因为外汇额度用完而导致的限购。
所以监控的品种可以选择QDII类型或者海外股票等。
示例里笔者选一个 指数型-海外股票
然后过来条件按照个人喜好来设定:
比如选择限购1万以下的LOF:
def filter_func(df,type='指数型-海外股票'):
df = df[~df['基金代码'].str.startswith('0')]
condition1 = df['申购状态']=='限大额'
condition2 = df['基金类型']==type
df = df[condition1 & condition2]
df= df[~df['基金简称'].str.contains('ETF')]
df = df[(df['日累计限定金额']>0) & (df['日累计限定金额']<=10000)]
df['基金代码'] = df['基金代码'].map(lambda x: 'SH'+x if x.startswith('5') else 'SZ'+x)
return df
得到下面的结果:
因为上面的返回数据没有溢价率,所以我们就需要自己写个获取溢价率的函数去处理一下:
import requests
cookies = # 雪球上获取,不一定需要登录状态
headers = {
'authority': 'stock.xueqiu.com',
'origin': 'https://xueqiu.com',
'user-agent': 'Mozilla/5.0 (iPhone; U; CPU like Mac OS X; en) AppleWebKit/420+ (KHTML, like Gecko) Version/3.0 Mobile/1C28 Safari/419.3',
}
def fund_premium_rate(code):
params = {
'symbol': code,
'extend': 'detail',
}
response = requests.get('https://stock.xueqiu.com/v5/stock/quote.json', params=params,
cookies=cookies,
headers=headers)
try:
rate = response.json()['data']['quote']['premium_rate']
except Exception as e:
return None
else:
return rate
上面循环里会自动把没有对应场内基金的数据过滤掉。
运行2秒就得到了数据:
然后我们发现这几只限购的是处于轻微折价状态,只有易方达标普500LOF是溢价26%,只有它可以开拖拉机去套的。
微信推送
最后是发消息通知自己。早期开通的个人企业微信API,可以直接使用微信的API发送消息。如果现在申请,需要有自己的个人域名和备案。
可以设定溢价率大于某个阈值才发送消息。比如溢价率大于4以上才发送。
for code,name in code_name_mapper.items():
rate = fund_premium_rate(code)
if rate is not None:
print(f'{code} - {name}的溢价率是: {rate}')
if rate > 4:
send_message_via_wechat(f'{code} - {name}的溢价率是: {rate}, 可以关注套利。 公众号:可转债量化分析')
为了演示,去掉这个条件,把全部数据的都发送吧。
效果图
然后就可以把全部代码放在一起,用windows的定时任务或者linux的crontab自动运行了。
目前QMT,Ptrade不支持拖拉机账号,所以自动化拖拉机的功能就实现不了了哈。
PS:顺便附录一份全部限购1万以下的基金全表。
需要的关注公众号后台回复:基金限购名单
获取即可。

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08
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网易见外
https://sight.youdao.com
字幕、音频转写、同传、文档翻译……
09
AI搜索引擎
天工AI搜索(昆仑万维)
https://search.tiangong.cn
找资料、查信息、搜答案、搜文件,还会对海量搜索结果做AI智能聚合
360AI搜索
https://ai.360.com
AI搜索能够从海量的网站中主动寻找、提炼精准答案
秘塔AI搜索
https://metaso.cn
没有广告,直达结果
perplexity.ai
www.perplexity.ai
黄仁勋带货的AI搜索引擎
sciphi.ai
https://search.sciphi.ai
AI搜索引擎
devv.ai
https://devv.ai
为开发人员打造的人工智能驱动的搜索引擎
10
聊天/内容生成
通义万相
https://tongyi.aliyun.com
AI生成图片,人工智能艺术创作大模型
文心一格
https://yige.baidu.com
文生图像
剪映AI
https://www.capcut.cn
剪映一键生成AI绘画
腾讯ARC
https://arc.tencent.com
人像修复、人像抠图、动漫增强
360智绘
https://ai.360.com
风格化AI绘画、Lora训练
无限画
https://588ku.com/ai/wuxianhua/Home
智能图像设计,整合千库网的设计行业知识经验、资源数据
美图设计室
https://www.x-design.com
图像智能处理,海报设计……
liblib.ai
https://www.liblib.ai
AI 模型分享平台-各种风格的图像微调模型
Tusi.Art
https://tusiart.com
AI 模型分享平台
标小智Logo生成
https://www.logosc.cn
在线LOGO设计,生成企业VI
佐糖
https://picwish.cn
丰富的图像处理工具
Vega AI
https://vegaai.net
文生图,图生图,姿态生图,文生视频,图生视频……
美图WHEE
https://www.whee.com
文生图,图生图,文生视频,扩图改图超清……
无界AI
https://www.wujieai.com
文生图
BgSub
https://bgsub.cn
抠图
阿里PicCopilot
https://www.piccopilot.com
阿里巴巴国际,AI驱动图片优化工具,专门为电商领域提供服务
搜狐简单AI
https://ai.sohu.com 智能图片生成平台和社区
6pen
https://6pen.art
文本描述生成绘画艺术作品
11
AI设计
阿里堆友
https://d.design
面向设计师群体的AI设计社区
稿定AI
https://www.gaoding.com
图像设计
墨刀AI
https://modao.cc
产品设计协作平台
莫高设计MasterGo AI
https://mastergo.com
AI时代的企业级产品设计平台,界面设计、交互设计……
创客贴AI
https://www.chuangkit.com
图形图像设计
即时AI
https://js.design/ai
文生UI,文生图,图生UI……
PixsO AI
https://pixso.cn
新生代UI设计工具
抖音即创
https://aic.oceanengine.com
抖音电商智能创作平台,提供AI视频创作、图文创作和直播创作
腾讯 AIDesign
https://ailogo.qq.com
腾讯的logo设计
美间
https://www.meijian.com
AI软装设计、海报和提案生成工具
12
AI音频
度加创作工具
https://aigc.baidu.com
热搜一键成稿,文稿一键成片
魔音工坊
https://www.moyin.com
AI配音工具
网易天音
https://tianyin.music.163.com
智能编曲,海量风格
TME Studio
https://y.qq.com/tme_studio
腾讯音乐智能音乐生成工具
讯飞智作
https://www.xfzhizuo.cn
配音、声音定制、虚拟主播、音视频处理……
13
AI视频
PixVerse
https://pixverse.ai
文生视频
绘影字幕
https://huiyingzimu.com
AI字幕,翻译、配音……
万彩微影
https://www.animiz.cn/microvideo
真人手绘视频、翻转文字视频、文章转视频、相册视频工具……
芦笋AI提词器
https://tcq.lusun.com
持AI写稿、隐形提词效果、支持智能跟读
360快剪辑
https://kuai.360.cn 专业视频剪辑
万彩AI
https://ai.kezhan365.com
高效、好用的AI写作和短视频创作平台
14
数字人
腾讯智影
https://zenvideo.qq.com
数字人、文本配音、文章转视频……
来画
https://www.laihua.com
动画、数字人智能制作
一帧秒创
https://aigc.yizhentv.com
AI视频,数字人、AI作画……
万兴播爆
https://virbo.wondershare.cn
数字人,真人营销视频
15
AI写代码
昇思MindSpore
https://www.mindspore.cn
面向开发者的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成
百度飞桨PaddlePaddle AI Code assistant https://www.paddlepaddle.org.cn
在线编程,海量数据集
ZelinAI
https://www.zelinai.com
零代码构建AI应用
aiXcoder
https://www.aixcoder.com
基于深度学习代码生成技术的智能编程机器人
商汤代码小浣熊
https://raccoon.sensetime.com/code
代码生成补全翻译重构……
CodeArtsSnap https://www.huaweicloud.com/pr ... .html
覆盖代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、代码翻译、代码调试、代码检查等八大研发场景
天工智码
https://sky-code.singularity-ai.com/index.html#/
基于昆仑天工模型的AI代码工具
16
模型训练/部署
火山方舟
https://www.volcengine.com/product/ark 模型训练、推理、评测、精调等全方位功能与服务
魔搭社区
https://modelscope.cn
阿里达摩院,提供模型探索体验、推理、训练、部署和应用的一站式服务
文心大模型
https://wenxin.baidu.com
产业级知识增强大模型
17
AI提示词
提示工程指南
www.promptingguide.ai
如何使用提示词来完成不同的任务
词魂
https://icihun.com/
AIGC精品提示词库
收起阅读 »
https://yiyan.baidu.com
·简介:综合型AI:内容生成、文档分析、图像分析、图表制作、脑图……
·通义千问
https://tongyi.aliyun.com
·综合型AI:内容生成、文档分析、图像分析……
·Kimi(月之暗面)
https://kimi.moonshot.cn
· 综合型AI:内容生成、文档分析、灵感推荐……
·腾讯混元
https://hunyuan.tencent.com/bot/chat
·综合型AI:内容生成、文档分析、灵感推荐……
·讯飞星火
https://xinghuo.xfyun.cn
·综合型AI:内容生成……
抖音豆包
https://www.doubao.com
综合型AI:内容生成,偏互联网运营方向……
智谱AI
https://open.bigmodel.cn
综合型AI:内容生成、知识问答……
百川智能
https://www.baichuan-ai.com/chat
综合型AI:内容生成、文档分析、互联网搜索……
360智脑
https://ai.360.com
综合型AI:360智脑全家桶……
字节小悟空
https://wukong.com/tool
综合型AI:字节跳动内容生成工具集
达观数据曹植
http://www.datagrand.com/
行业垂域大模型
02
聊天/内容生成
360数字员工
https://ai.360.com
团队协作共享,企业知识库、AI文档分析、AI营销文案、AI文书写作等智能工具
有道AI
https://ai.youdao.com
文档、翻译、视觉、语音、教育……
03
AI办公-Office
AiPPT
https://www.aippt.cn
自动生成PPT大纲、模板、Word-PPT……
iSlide
https://www.islide.cc
AI 一键设计 PPT
WPS AI
https://ai.wps.cn
WPS的AI插件(智能PPT、表格、文档整理……)
ChatPPT
http://www.chat-ppt.com
AI插件,支持Office、WPS,自动文档生成
360苏打办公
https://bangong.360.cn
AI办公工具集:文档、视频、设计、开发……
酷表ChatExcel
https://chatexcel.com
智能Excel公式
商汤办公小浣熊
https://raccoon.sensetime.com
智能图表
04
AI办公-会议纪要
讯飞听见
https://www.iflyrec.com
音视频转文字,实时录音转文字,同传,翻译……
阿里通义听悟
https://tingwu.aliyun.com
实时转录,音视频转文字,互联网内容提炼……
飞书妙记
https://www.feishu.cn/product/ ... e.com
飞书文档中的会议纪要工具,实时转录,音视频转文字
腾讯会议AI
https://meeting.tencent.com/ai/index.html
腾讯会议录制后会议纪要整理
05
AI办公-脑图
ProcessOn
https://www.processon.com
AI思维导图
亿图脑图
https://www.edrawsoft.cn/mindmaster
AI思维导图
GitMind思乎
https://gitmind.cn/
AI思维导图
boardmix 博思白板
https://boardmix.cn/ai-whiteboard
实时协作的智慧白板上,一键生成PPT、用AI协助创作思维导图、AI绘画、AI写作,共享资源素材
妙办画板
https://imiaoban.com
生成流程图、思维导图
06
AI办公-文档
司马阅AI文档
https://smartread.cc/
每天免费100次提问,AI文档阅读分析工具,通过聊天互动形式,精准地从复杂文档提取并分析信息
360AI浏览器
https://ai.360.com
智能摘要、文章脉络、思维导图等
07
AI写作
有道云笔记AI
https://note.youdao.com
有道云笔记写作插件,改写扩写润色……
腾讯 Effidit
https://effidit.qq.com
智能纠错、文本补全、文本改写、文本扩写、词语推荐、句子推荐与生成等功能
讯飞写作
https://huixie.iflyrec.com
AI对话写作、模板写作、素材、润色……
深言达意
https://www.shenyandayi.com
根据模糊描述,找词找句的智能写作工具
阿里悉语
https://login.taobao.com
淘宝专用的商品文案生成,输入商品的淘宝链接即可获得文案
字节火山写作
https://www.writingo.net
全文润色的AI智能写作
秘塔写作猫
https://xiezuocat.com
AI写作模板,AI写作工具,指令扩写润色……
光速写作
https://guangsuxie.com
作业帮旗下:全文生成、PPT生成、问答助手、写作助手
WriteWise
https://www.ximalaya.com/gatek ... ot.cn
喜马拉雅小说创作工具
笔灵AI
https://ibiling.cn
一键生成工作计划、文案方案……
易撰
https://www.yizhuan5.com
自媒体内容
Giiso写作机器人
https://www.giiso.com
写作、文配图、风格转换、文生图……
5118 SEO优化精灵
https://www.5118.com/seometa
快速生成高质量SEO标题、Meta描述和关键字,轻松提升网站搜索引擎排名
08
AI翻译
沉浸式翻译
https://immersivetranslate.com
翻译外语网页,PDF翻译,EPUB电子书翻译,视频双语字幕翻译等
彩云小译
https://fanyi.caiyunapp.com
多种格式文档的翻译、同声传译、文档翻译和网页翻译。
网易见外
https://sight.youdao.com
字幕、音频转写、同传、文档翻译……
09
AI搜索引擎
天工AI搜索(昆仑万维)
https://search.tiangong.cn
找资料、查信息、搜答案、搜文件,还会对海量搜索结果做AI智能聚合
360AI搜索
https://ai.360.com
AI搜索能够从海量的网站中主动寻找、提炼精准答案
秘塔AI搜索
https://metaso.cn
没有广告,直达结果
perplexity.ai
www.perplexity.ai
黄仁勋带货的AI搜索引擎
sciphi.ai
https://search.sciphi.ai
AI搜索引擎
devv.ai
https://devv.ai
为开发人员打造的人工智能驱动的搜索引擎
10
聊天/内容生成
通义万相
https://tongyi.aliyun.com
AI生成图片,人工智能艺术创作大模型
文心一格
https://yige.baidu.com
文生图像
剪映AI
https://www.capcut.cn
剪映一键生成AI绘画
腾讯ARC
https://arc.tencent.com
人像修复、人像抠图、动漫增强
360智绘
https://ai.360.com
风格化AI绘画、Lora训练
无限画
https://588ku.com/ai/wuxianhua/Home
智能图像设计,整合千库网的设计行业知识经验、资源数据
美图设计室
https://www.x-design.com
图像智能处理,海报设计……
liblib.ai
https://www.liblib.ai
AI 模型分享平台-各种风格的图像微调模型
Tusi.Art
https://tusiart.com
AI 模型分享平台
标小智Logo生成
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在线LOGO设计,生成企业VI
佐糖
https://picwish.cn
丰富的图像处理工具
Vega AI
https://vegaai.net
文生图,图生图,姿态生图,文生视频,图生视频……
美图WHEE
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无界AI
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文生图
BgSub
https://bgsub.cn
抠图
阿里PicCopilot
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阿里巴巴国际,AI驱动图片优化工具,专门为电商领域提供服务
搜狐简单AI
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6pen
https://6pen.art
文本描述生成绘画艺术作品
11
AI设计
阿里堆友
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面向设计师群体的AI设计社区
稿定AI
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图像设计
墨刀AI
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产品设计协作平台
莫高设计MasterGo AI
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AI时代的企业级产品设计平台,界面设计、交互设计……
创客贴AI
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图形图像设计
即时AI
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文生UI,文生图,图生UI……
PixsO AI
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新生代UI设计工具
抖音即创
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AI音频
度加创作工具
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魔音工坊
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AI配音工具
网易天音
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智能编曲,海量风格
TME Studio
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讯飞智作
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AI视频
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持AI写稿、隐形提词效果、支持智能跟读
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数字人
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来画
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动画、数字人智能制作
一帧秒创
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万兴播爆
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AI写代码
昇思MindSpore
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面向开发者的一站式AI开发平台,提供海量数据预处理及半自动化标注、大规模分布式Training、自动化模型生成
百度飞桨PaddlePaddle AI Code assistant https://www.paddlepaddle.org.cn
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零代码构建AI应用
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代码生成补全翻译重构……
CodeArtsSnap https://www.huaweicloud.com/pr ... .html
覆盖代码生成、研发知识问答、单元测试用例生成、代码解释、代码注释、代码翻译、代码调试、代码检查等八大研发场景
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模型训练/部署
火山方舟
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AI提示词
提示工程指南
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如何使用提示词来完成不同的任务
词魂
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chatGPT一键生成漫画故事!| 手把手保姆教程
鲨鱼与美女
鲨鱼与美女
上面的漫画图是通过一句话描述生成的漫画图片。
下面小编手把手带大家来使用chatGPT生成属于你的漫画。
首先打开网站:
https://dashtoon.com/
官网根据提示注册账号,用邮箱注册就可以了,或者如果你有Google账号,直接用Google账号关联登录。[注册]
注册然后就可以开始创作属于你的漫画故事。
点击顶部的“Create new dashtoon"
开始创作
填入故事情节在故事描述栏里面,详细描述你的故事情节。可以用中文去写。
比如上面的例子是:一个年轻的亚洲姑娘,因为炒股失败,没有钱,沦落到去KTV做陪唱小姐然后它会自动帮你生成一段有具体情节的故事。
生成情节生成的情节是用英文描述的,你可以根据其中的细节修改润色。然后直接点击“Next” 下一步。
风格选择漫画色调和风格。
人物选择人物角色风格,我选一个清纯的中国妹子风格。
点击下一步,进入生成漫画过程:
生成中这一步比较慢,要等个1-2分钟。
生成之后点击右下角的“Publish"发布
发布然后会生成一张长长的漫画大图。[效果图]
效果图
效果图你可以不用点击publish发布。直接点击手机里面的图片,右键,另存为图片。
然后图片就可以下载下来了。
沦落到KTV陪唱还这么开心?因为小编是直接一步生成,中间没有微调,所以故事看起来差强人意。
中间还有很多细节可以调节,比如故事情节,人脸细节,服饰等等。
篇幅有限,接下来读者朋友可以自己上去网站动手创作,属于你的漫画集吧
中间还有很多细节可以调节,比如故事情节,人脸细节,服饰等等。 收起阅读 »
鲨鱼与美女
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中间还有很多细节可以调节,比如故事情节,人脸细节,服饰等等。
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