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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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可转债量化分析





  查看全部
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()


chrome_gvrulmavY7.png







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：


chrome_2ssHwV7kIF.png


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：


chrome_5YfTfpQeGO.png


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


chrome_70AmS82Klu.png


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：


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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 • 1305 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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 [/i] 查看全部
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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个人的知识星球

李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1371 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。

ZSXQ_20200223_104730797.png

 
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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 • 2282 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 • 2183 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 • 2376 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。
 
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