python判断可转债是否强赎

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 55 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

PTrade新手入门教程 二

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 89 次浏览 • 2021-03-29 11:41 • 来自相关话题

1. 执行顺序:
最开始是initialize,然后是before_trading_start,然后handle_data,后来到after_trading_end
 
2. log.debug 的输出是不在控制台的。难道这个是个bug??? 官方回复:是的,除了log.info 可以输出,其他都无法输出
 
3. 在中午休息时间,handle_data 是停止不运行的,其他放在run_interval函数里面调用的也是处于停滞状态。
 
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1. 执行顺序:
最开始是initialize,然后是before_trading_start,然后handle_data,后来到after_trading_end
 
2. log.debug 的输出是不在控制台的。难道这个是个bug??? 官方回复:是的,除了log.info 可以输出,其他都无法输出
 
3. 在中午休息时间,handle_data 是停止不运行的,其他放在run_interval函数里面调用的也是处于停滞状态。
 
 

在2015年山顶5178点 开始定投所有大A股票 结果会是怎样?

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 174 次浏览 • 2021-03-29 00:41 • 来自相关话题

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)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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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。


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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()


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ITIQ1MinNt.png



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:


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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:


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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


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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。



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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。


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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。


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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%.


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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:


chrome_vMYDUIaC00.png


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:


chrome_6UAh6Vp6vE.png


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:


chrome_W3tYI5Sj74.png


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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pandas dataframe 切片与python列表切片的区别

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 707 次浏览 • 2020-10-29 23:34 • 来自相关话题

 
有一个Dataframedf = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((8,2)),index=list('abcdefgh'),columns=['COL1','COL2'])COL1 COL2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
d 6 7
e 8 9
f 10 11
g 12 13
h 14 15那么如果我用df['a':'e'] 返回的结果是:
  COL1 COL2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
d 6 7
e 8 9是包含e尾部的,
 
而python的切片 
a = [0,1,2,3,4,5]
a[1:5] 是不包含最后一个元素的。
 
原文链接:
http://30daydo.com/article/630
  查看全部
 
有一个Dataframe
df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((8,2)),index=list('abcdefgh'),columns=['COL1','COL2'])
COL1	COL2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
d 6 7
e 8 9
f 10 11
g 12 13
h 14 15
那么如果我用df['a':'e'] 返回的结果是:
 
	COL1	COL2
a 0 1
b 2 3
c 4 5
d 6 7
e 8 9
是包含e尾部的,
 
而python的切片 
a = [0,1,2,3,4,5]
a[1:5] 是不包含最后一个元素的。
 
原文链接:
http://30daydo.com/article/630
 

华宝油气自动化申购脚本 AutoJS

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1304 次浏览 • 2020-09-24 23:40 • 来自相关话题

运行效果图:https://v.qq.com/x/page/u3155gvuxvt.html
 
 因为最近两周的华宝油气都呈现很大的折价,但是限购,所以拖拉机申购非常的麻烦,需要一路点击,非常的耗时间,而且容易出错,容易点重复了,导致另外一个股东号没有申购。


所以自己用appium写了个手机自动化申购的脚本,只是它的部署相当不方便,对于一般小白几乎很难独立实现。在上一篇文章中埋了个伏笔 转债水位在降低 当时还准备基于appium写个教程来着。

最近发现有一个叫auto.js的app,基于JS代码的自动化工具,可以很方便的操控手机,只需要在手机上安装一个app,然后写一段JS脚本,然后运行就可以了,部署简化了不少。

后台回复:autojs  会提供相应的app下载与源码打包。


先看运行效果图:





 
运行的视频文件下面:
https://v.qq.com/x/page/u3155gvuxvt.html
 
脚本代码入口函数:main("162411", "6", "100");其中第二个参数是申购的次数,场内的最多6个股东号,所以设置为6。

完整代码://可转债量化分析
function main(code, count, money) {
log(code, count, money);
if (!code) {
toast("请输入基金代码");
return;
}
if (!count) {
toast("股东账户数量");
return;
}
if (!money) {
toast("申购金额");
return;
}
app.launchApp("中国银河证券");
waitForPackage("com.galaxy.stock");
log("成功打开银河证券");
sleep(1000);
// 切换到【交易】tab
const tradeBtn = text("交易")
.findOne()
.parent()
.parent();
log(tradeBtn);
tradeBtn.click();

//点击【场内基金】
sleep(1000);
const internalFund = text("场内基金")
.findOnce()
.parent();
internalFund.click();

//点击【基金申购】
waitForActivity("cn.com.chinastock.trade.activity.LofActivity");
const fundPurchase = text("基金申购")
.findOnce()
.parent();
fundPurchase.click();

// 自动填信息
sleep(1000);

purchaseFund(code, count, money);
}

function purchaseFund(code, count, money) {
for (let i = 0; i < count; i++) {
log(code, count, money);
const codeInput = id("stockCode").findOne();
codeInput.click();
codeInput.setText(code);
sleep(1000);
const accountSelect = id("secuidList").findOne();
accountSelect.click();
sleep(1000);
const options = className("CheckedTextView").find();
click(options[i].bounds().left + 2, options[i].bounds().top + 2);
sleep(300);
const orderAmount = id("orderAmount")
.findOnce()
.children()[0];
log(orderAmount);
orderAmount.setText(money);
sleep(300);
id("order")
.findOnce()
.click();
sleep(6000);
id("acceptedCb")
.findOnce()
.click();
id("okBtn")
.findOnce()
.click();
sleep(6000);
click("本人已认真阅读并理解上述内容");
sleep(200);
click("我接受");
sleep(200);
click("本人已认真阅读并理解上述内容");
sleep(200)
click("我接受");
sleep(7000);
click("本人已认真阅读并理解上述内容");
sleep(200);
click("我接受");
sleep(500);
text('确认申购').findOnce().click();
sleep(1000);
text("确定")
.findOnce()
.click();

sleep(1000);
}
}

main("162411", "6", "100");[/i][/i]
[i]安装使用步骤:


安装autojs app
 [/i]
[i]手机设置无障碍模式,把autojs添加进去,一般按住app的时候会提示引导你这么操作[/i][list][*][i]打开autojs app,把上面的JS代码复制进去[/i][list][*][i]登录你的X河牌拖拉机[/i][list][*][i]在autojs app里面点击执行[/i]

[/*]
[/list]

[/*]
[/list]

[/*]
[/list]

[i] 
然后就静静的等待脚本执行完成,你的6个股东号就全部打完啦。如果你有多个证券账户,需要你退出当前的账户,然后登陆下一个账号,然后继续运行这个脚本即可。


后台回复:autojs 就可以获取autojs的app与上面的源码打包。

PS:如果你有有趣的想法要验证或者苦于没有数据无从下手,可以后台留言,一起交流,笔者会尝试帮你们验证分析。
 
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运行效果图:https://v.qq.com/x/page/u3155gvuxvt.html
 
 因为最近两周的华宝油气都呈现很大的折价,但是限购,所以拖拉机申购非常的麻烦,需要一路点击,非常的耗时间,而且容易出错,容易点重复了,导致另外一个股东号没有申购。


所以自己用appium写了个手机自动化申购的脚本,只是它的部署相当不方便,对于一般小白几乎很难独立实现。在上一篇文章中埋了个伏笔 转债水位在降低 当时还准备基于appium写个教程来着。

最近发现有一个叫auto.js的app,基于JS代码的自动化工具,可以很方便的操控手机,只需要在手机上安装一个app,然后写一段JS脚本,然后运行就可以了,部署简化了不少。

后台回复:autojs  会提供相应的app下载与源码打包。


先看运行效果图:

微信图片_20200924201837.jpg

 
运行的视频文件下面:
https://v.qq.com/x/page/u3155gvuxvt.html
 
脚本代码入口函数:
main("162411", "6", "100");
其中第二个参数是申购的次数,场内的最多6个股东号,所以设置为6。

完整代码:
//可转债量化分析
function main(code, count, money) {
log(code, count, money);
if (!code) {
toast("请输入基金代码");
return;
}
if (!count) {
toast("股东账户数量");
return;
}
if (!money) {
toast("申购金额");
return;
}
app.launchApp("中国银河证券");
waitForPackage("com.galaxy.stock");
log("成功打开银河证券");
sleep(1000);
// 切换到【交易】tab
const tradeBtn = text("交易")
.findOne()
.parent()
.parent();
log(tradeBtn);
tradeBtn.click();

//点击【场内基金】
sleep(1000);
const internalFund = text("场内基金")
.findOnce()
.parent();
internalFund.click();

//点击【基金申购】
waitForActivity("cn.com.chinastock.trade.activity.LofActivity");
const fundPurchase = text("基金申购")
.findOnce()
.parent();
fundPurchase.click();

// 自动填信息
sleep(1000);

purchaseFund(code, count, money);
}

function purchaseFund(code, count, money) {
for (let i = 0; i < count; i++) {
log(code, count, money);
const codeInput = id("stockCode").findOne();
codeInput.click();
codeInput.setText(code);
sleep(1000);
const accountSelect = id("secuidList").findOne();
accountSelect.click();
sleep(1000);
const options = className("CheckedTextView").find();
click(options[i].bounds().left + 2, options[i].bounds().top + 2);
sleep(300);
const orderAmount = id("orderAmount")
.findOnce()
.children()[0];
log(orderAmount);
orderAmount.setText(money);
sleep(300);
id("order")
.findOnce()
.click();
sleep(6000);
id("acceptedCb")
.findOnce()
.click();
id("okBtn")
.findOnce()
.click();
sleep(6000);
click("本人已认真阅读并理解上述内容");
sleep(200);
click("我接受");
sleep(200);
click("本人已认真阅读并理解上述内容");
sleep(200)
click("我接受");
sleep(7000);
click("本人已认真阅读并理解上述内容");
sleep(200);
click("我接受");
sleep(500);
text('确认申购').findOnce().click();
sleep(1000);
text("确定")
.findOnce()
.click();

sleep(1000);
}
}

main("162411", "6", "100");[/i][/i]

[i]安装使用步骤:


安装autojs app
 
[/i]
  • [i]手机设置无障碍模式,把autojs添加进去,一般按住app的时候会提示引导你这么操作[/i][list][*][i]打开autojs app,把上面的JS代码复制进去[/i][list][*][i]登录你的X河牌拖拉机[/i][list][*][i]在autojs app里面点击执行[/i]


[/*]
[/list]

[/*]
[/list]

[/*]
[/list]

[i] 
然后就静静的等待脚本执行完成,你的6个股东号就全部打完啦。如果你有多个证券账户,需要你退出当前的账户,然后登陆下一个账号,然后继续运行这个脚本即可。


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[/i]

个人的知识星球

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1370 次浏览 • 2020-02-23 11:10 • 来自相关话题

最近开通了知识星球,尝试在里面分享一些量化投资套利的学习教程。在里面你可以对不懂的问题进行提问,球主会一一的耐心解答。





 
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星球的第一篇文章
python获取全市场LOF基金折溢价数据并进行套利
 
 
市场是总共的LOF基金有301只(上图右下角的圈圈是所有基金的条数),而集思录上只有120只左右,所以有些溢价厉害(大于10%)的LOF基金并没有在集思录的网站上显示,这对于专注于套利的投资者来说,会损失很多潜在的套利机会。






点击查看大图

我回复了该贴后,有大量的人私信我,问我能否提供一份这个数据,或者教对方如何获取这些数据。 因为人数众多,也没有那么多精力来一一回答。毕竟不同人的水平背景不一样,逐个回答起来也很累,所以就回答了几个朋友的问题后就一一婉拒了。


然后在几个投资群里,居然也有人提到这个数据,在咨询如何才能获取到这个完整的数据,并且可以实时更新显示。 因为我的微信群昵称和集思录是一样的,所以不少人@我,我也都简单的回复了下,是使用python抓取的数据,数据保存到Mysql和MongoDB。 代码行数不多,100行都不到。
 
具体实现在星球会有完整代码。 查看全部
最近开通了知识星球,尝试在里面分享一些量化投资套利的学习教程。在里面你可以对不懂的问题进行提问,球主会一一的耐心解答。

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lof.PNG

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我回复了该贴后,有大量的人私信我,问我能否提供一份这个数据,或者教对方如何获取这些数据。 因为人数众多,也没有那么多精力来一一回答。毕竟不同人的水平背景不一样,逐个回答起来也很累,所以就回答了几个朋友的问题后就一一婉拒了。


然后在几个投资群里,居然也有人提到这个数据,在咨询如何才能获取到这个完整的数据,并且可以实时更新显示。 因为我的微信群昵称和集思录是一样的,所以不少人@我,我也都简单的回复了下,是使用python抓取的数据,数据保存到Mysql和MongoDB。 代码行数不多,100行都不到。
 
具体实现在星球会有完整代码。

dataframe 根据日期重采样 计算个数

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1286 次浏览 • 2019-12-19 09:07 • 来自相关话题

按照日期重新采样,计算每天的个数new_df = df.resample('D').count()
按照日期重新采样,计算每天的个数new_df = df.resample('D').count()

python分析目前为止科创板企业省份分布

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2198 次浏览 • 2019-08-26 00:45 • 来自相关话题

科创板上市以来已经有一个多月了,我想看看到目前为止,上市企业都是归属哪些地方的。 因为个人觉得科创板是上证板块的,那么来自江浙一带的企业会更多。 毕竟现在深市和沪市在争夺资源,深市希望把深圳企业留回在深市的主板或者中小创版块。
 
首先获取行情数据,借助tushare这个框架:
在python3环境下,pip install tushare --upgrade ,记得要更新,因为用的旧版本会获取不到科创板的数据。
安装成功后试试import tushare as ts,看看有没有报错。没有就是安装成功了。
 
接下来抓取全市场的行情.




(点击查看大图)
查看前5条数据
 现在行情数据存储在df中,然后分析数据。
因为提取的是全市场的数据,然后获取科创板的企业:




(点击查看大图)

使用的是正则表达式,匹配688开头的代码。
 
接下来就是分析企业归属地:




(点击查看大图)

使用value_counts函数,统计该列每个值出现的次数。

搞定了! 是不是很简单?
 
而且企业地区分布和自己的构想也差不多,江浙沪一带占了一半,加上北京地区,占了80%以上的科创板企业了。
 
每周会定期更新一篇python数据分析股票的文章。
 
原创文章,欢迎转载
请注明出处:
 http://30daydo.com/article/528 

  查看全部
科创板上市以来已经有一个多月了,我想看看到目前为止,上市企业都是归属哪些地方的。 因为个人觉得科创板是上证板块的,那么来自江浙一带的企业会更多。 毕竟现在深市和沪市在争夺资源,深市希望把深圳企业留回在深市的主板或者中小创版块。
 
首先获取行情数据,借助tushare这个框架:
在python3环境下,pip install tushare --upgrade ,记得要更新,因为用的旧版本会获取不到科创板的数据。
安装成功后试试import tushare as ts,看看有没有报错。没有就是安装成功了。
 
接下来抓取全市场的行情.

a1.PNG
(点击查看大图)
查看前5条数据
 现在行情数据存储在df中,然后分析数据。
因为提取的是全市场的数据,然后获取科创板的企业:

a2.PNG
(点击查看大图)

使用的是正则表达式,匹配688开头的代码。
 
接下来就是分析企业归属地:

a3.PNG
(点击查看大图)

使用value_counts函数,统计该列每个值出现的次数。

搞定了! 是不是很简单?
 
而且企业地区分布和自己的构想也差不多,江浙沪一带占了一半,加上北京地区,占了80%以上的科创板企业了。
 
每周会定期更新一篇python数据分析股票的文章。
 
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numpy indices的用法

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 5890 次浏览 • 2019-07-08 17:58 • 来自相关话题

Suppose you have a matrix M whose (i,j)-th element equals

M_ij = 2*i + 3*j
One way to define this matrix would be

i, j = np.indices((2,3))
M = 2*i + 3*j
which yields

array([[0, 3, 6],
[2, 5, 8]])
In other words, np.indices returns arrays which can be used as indices. The elements in i indicate the row index:

In [12]: i
Out[12]:
array([[0, 0, 0],
[1, 1, 1]])
The elements in j indicate the column index:

In [13]: j
Out[13]:
array([[0, 1, 2],
[0, 1, 2]]) 
上面是Stack Overflow的解释。 翻译一下:

np.indices((2,3))
 
返回的是一个行列的索引,然后可以用这个索引快速的创建二维数据。
 
比如我要画一个圆:
img = np.zeros((400,400))
ir,ic = np.indices(img.shape)
circle = (ir-135)**2+(ic-150)**2 < 30**2 # 半径30,圆心在135,150
img[circle]=1
 
img现在就是一个圆啦
  查看全部
Suppose you have a matrix M whose (i,j)-th element equals

M_ij = 2*i + 3*j
One way to define this matrix would be

i, j = np.indices((2,3))
M = 2*i + 3*j
which yields

array([[0, 3, 6],
[2, 5, 8]])
In other words, np.indices returns arrays which can be used as indices. The elements in i indicate the row index:

In [12]: i
Out[12]:
array([[0, 0, 0],
[1, 1, 1]])
The elements in j indicate the column index:

In [13]: j
Out[13]:
array([[0, 1, 2],
[0, 1, 2]])
 
上面是Stack Overflow的解释。 翻译一下:

np.indices((2,3))
 
返回的是一个行列的索引,然后可以用这个索引快速的创建二维数据。
 
比如我要画一个圆:
img = np.zeros((400,400))
ir,ic = np.indices(img.shape)
circle = (ir-135)**2+(ic-150)**2 < 30**2 # 半径30,圆心在135,150
img[circle]=1
 
img现在就是一个圆啦
 

nunpy中的std标准差是样本差吗

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1535 次浏览 • 2019-07-01 10:08 • 来自相关话题

写个代码测试下:
# 测试一下那个方差
x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
X = np.array(x)
X.mean()
5.5
 
X.std() # 标准差
2.8722813232690143
 
手工计算一下:
def my_fangca(X):
l=len(X)
mean=X.mean()
sum_ = 0
sum_std=0
for i in X:
sum_+=(i-mean)**2
var_=sum_/l
std_=(sum_/(l))**0.5
return var_,std_
result = my_fangca(X)
得到的result

(8.25, 2.8722813232690143)
 
说明numpy的std是标准差,不是样本差 查看全部
写个代码测试下:
# 测试一下那个方差
x=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
X = np.array(x)
X.mean()
5.5
 
X.std() # 标准差
2.8722813232690143
 
手工计算一下:
def my_fangca(X):
l=len(X)
mean=X.mean()
sum_ = 0
sum_std=0
for i in X:
sum_+=(i-mean)**2
var_=sum_/l
std_=(sum_/(l))**0.5
return var_,std_

result = my_fangca(X)
得到的result

(8.25, 2.8722813232690143)
 
说明numpy的std是标准差,不是样本差

修改easytrader国金证券的默认启动路径

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1925 次浏览 • 2019-06-17 10:23 • 来自相关话题

如果你的国金证券不是安装在默认路径的话,会无法启动。报错:

pywinauto.application.AppStartError: Could not create the process "C:\全能行证券交易终端\xiadan.exe"
Error returned by CreateProcess: (2, 'CreateProcess', '系统找不到指定的文件。')

 
看了配置文件,也是没有具体的参数可以修改,只好修改源代码。
别听到改源代码就害怕,只是需要改一行就可以了。
 
找到文件:
site-package\easytrader\config\client.py
 
找过这一行:
class GJ(CommonConfig):
DEFAULT_EXE_PATH = "C:\\Tool\\xiadan.exe"只要修改上面的路径就可以了。注意用双斜杠。
  查看全部
如果你的国金证券不是安装在默认路径的话,会无法启动。报错:


pywinauto.application.AppStartError: Could not create the process "C:\全能行证券交易终端\xiadan.exe"
Error returned by CreateProcess: (2, 'CreateProcess', '系统找不到指定的文件。')


 
看了配置文件,也是没有具体的参数可以修改,只好修改源代码。
别听到改源代码就害怕,只是需要改一行就可以了。
 
找到文件:
site-package\easytrader\config\client.py
 
找过这一行:
class GJ(CommonConfig):
DEFAULT_EXE_PATH = "C:\\Tool\\xiadan.exe"
只要修改上面的路径就可以了。注意用双斜杠。
 

numpy flatten函数的用法

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2281 次浏览 • 2019-04-30 10:01 • 来自相关话题

把数据展平,无论多少维的数据,变为1维

例子:
x=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])x
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])
然后对x进行flatten操作
x.flatten()
得到的数据:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])
你也可以指定展平的轴,设定axis就可以了. 查看全部

把数据展平,无论多少维的数据,变为1维

例子:
x=np.array([[1,2,3,4],[5,6,7,8]])
x
array([[1, 2, 3, 4],
[5, 6, 7, 8]])

然后对x进行flatten操作
x.flatten()

得到的数据:
array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8])

你也可以指定展平的轴,设定axis就可以了.

发现numpy一个很坑的问题,要一定级别的高手才能发现问题

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2182 次浏览 • 2019-04-30 00:04 • 来自相关话题

一个二元一次方程:
y=X0**2+X1**2   # **2 是平方def function_2(x):
return x[0]**2+x[1]**2

 
下面是计算y的偏导数,分布计算X0和X1的偏导def numerical_gradient(f,x):
grad = np.zeros_like(x)
h=1e-4
for idx in range(x.size):
temp_v = x[idx]
x[idx]=temp_v+h
f1=f(x)
print(x,f1)
x[idx]=temp_v-h
f2=f(x)
print(x,f2)
ret = (f1-f2)/(2*h)
print(ret)
x[idx]=temp_v
grad[idx]=ret

return grad
然后调用numerical_gradient(function_2,np.array([3,4]))
计算的是二元一次方程 y=X0**2+X1**2  在点(3,4)的偏导的值
得到的是什么结果?
为什么会得到这样的结果? 
小白一般要花点时间才能找到原因。
  查看全部
一个二元一次方程:
y=X0**2+X1**2   # **2 是平方
def function_2(x):
return x[0]**2+x[1]**2

 
下面是计算y的偏导数,分布计算X0和X1的偏导
def numerical_gradient(f,x):
grad = np.zeros_like(x)
h=1e-4
for idx in range(x.size):
temp_v = x[idx]
x[idx]=temp_v+h
f1=f(x)
print(x,f1)
x[idx]=temp_v-h
f2=f(x)
print(x,f2)
ret = (f1-f2)/(2*h)
print(ret)
x[idx]=temp_v
grad[idx]=ret

return grad

然后调用
numerical_gradient(function_2,np.array([3,4]))

计算的是二元一次方程 y=X0**2+X1**2  在点(3,4)的偏导的值
得到的是什么结果?
为什么会得到这样的结果? 
小白一般要花点时间才能找到原因。
 

numpy和dataframe轴的含义,axis为负数的含义

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2375 次浏览 • 2019-04-28 14:22 • 来自相关话题

比如有数组:
a=np.array([[[1,2],[3,4]],[[11,12],[13,14]]])
a
array([[[ 1, 2],
[ 3, 4]],

[[11, 12],
[13, 14]]])
 a有3个中括号,那么就有3条轴,从0开始到2,分别是axis=0,1,2
那么我要对a进行求和,分别用axis=0,1,2进行运行。
 
a.sum(axis=0)得到:
array([[12, 14],
[16, 18]])意思是去掉一个中括号,然后运行。
 
同理:
a.sum(axis=1)对a去掉2个中括号,然后运行。
得到:
array([[ 4, 6],
[24, 26]])那么对a.sum(axis=2)的结果呢?读者可以自己上机去尝试吧。
 
而轴的负数,axis=-3和axis=0的意思是一样的,对于有3层轴的数组来说的话。
 
a.sum(axis=-3)
array([[12, 14],
[16, 18]])
  查看全部
比如有数组:
a=np.array([[[1,2],[3,4]],[[11,12],[13,14]]])

a
array([[[ 1,  2],
[ 3, 4]],

[[11, 12],
[13, 14]]])

 a有3个中括号,那么就有3条轴,从0开始到2,分别是axis=0,1,2
那么我要对a进行求和,分别用axis=0,1,2进行运行。
 
a.sum(axis=0)
得到:
array([[12, 14],
[16, 18]])
意思是去掉一个中括号,然后运行。
 
同理:
a.sum(axis=1)
对a去掉2个中括号,然后运行。
得到:
array([[ 4,  6],
[24, 26]])
那么对a.sum(axis=2)的结果呢?读者可以自己上机去尝试吧。
 
而轴的负数,axis=-3和axis=0的意思是一样的,对于有3层轴的数组来说的话。
 
a.sum(axis=-3)

array([[12, 14],
[16, 18]])

 

np.nonzero()的用法【numpy小白】

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 3109 次浏览 • 2019-04-28 10:16 • 来自相关话题

numpy函数返回非零元素的位置。

返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值。
 
比如:
n1=np.array([0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1])
n1.nonzero()
返回的是:
(array([ 1, 6, 13], dtype=int64),)注意上面是一个yu元组
要获取里面的值,需要用 n1.nonzero()[0] 来获取。
 
原创文章
转载请注明出处:
http://30daydo.com/article/466
  查看全部
numpy函数返回非零元素的位置。

返回值为元组, 两个值分别为两个维度, 包含了相应维度上非零元素的目录值。
 
比如:
n1=np.array([0,1,0,0,0,0,1,0,0,0,0,0,0,1])
n1.nonzero()

返回的是:
(array([ 1,  6, 13], dtype=int64),)
注意上面是一个yu元组
要获取里面的值,需要用 n1.nonzero()[0] 来获取。
 
原创文章
转载请注明出处:
http://30daydo.com/article/466