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投资海外市场,有哪些标的可以考虑?| 多个QDII基金数据分析
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 459 次浏览 • 2023-07-10 23:21
这是过去十几年纳斯达克指数的月K线走势。
去年2022年回调了一年,下跌了33%,而今年截至到今天,已经涨了31%。
以前老司机曾经说过,对于纳指的每次回调都是买入的机会。老司机果诚不欺我也!
2016年的时候不少大V就在喊美股冲顶风险很大泡沫要破云云之类。再来看看我们那低估的沪深300。
最近十五年来的月K线。上涨的时光总是短暂的。如果十多年前山顶位置买的投资者,熬到现在也可能未解套。
怪不得网友们的吐槽
所以放眼全球,可选标的更为丰富,那投资标的就可以更为分散,篮子里的品种相关性就会越低,那么遭遇系统性风险的概率就越低。好比买了一揽子基于A股的基金,然后A股大盘崩了,覆巢之下无完卵,那一篮子的鸡蛋也碎了。而投资全球基金,就是把鸡蛋装到不同的篮子,甚至不同的车子里。
本期雪球老司基评测选出了8只全球市场主题基金,我们来对其进行评测,来看看各自的风格,哪一只的风格适合你。
本次评测的8个全球基金如下:
其中,易方达标普消费品,广发全球医疗保健,华安标普全球石油,诺安全球黄金这4个基金为跟踪指数型基金,主要考察基金经理对指数跟踪误差的控制能力。
工银全球精选股票,国富全球科技互联,富国全球科技互联,银华抗通胀主题主要考验基金经理的选股,择时能力。
同为投资标的为科技互联网的国富全球科技互联和富国全球科技互联,名字很像,只不过是两个基金公司发行的基金。不过它俩最近三年的收益率差距很大,国富全球科技互联(006373)最近三年的收益率为32%,而富国全球科技互联(100055)的最近三年的收益率却为-7%, 同为全球科技型股票基金,为何二者差距会有这么大呢?
根据最新的季报信息,二者的规模与持仓比较如下:
二者都属于小规模基金,规模小于3个亿,而国富全球科技互联(006373)其基金规模更加低于一个亿。国富全球科技互联(006373)的持仓股票占比比富国全球科技互联(100055)要高近20%(79% vs 61%)
而对比一下二者的十大持仓股,黄色标注的为中概股(港股),富国全球科技(100055)十大持仓里有8个中概股。
这种情况下,很难躲过中概股的这一轮下跌的。
而最近2年的中概股走势你们也是有目共睹的。
就这样跌跌跌的走势,还想着赚钱? 能保本不亏已经算是人上人了。
因此富国全球科技(100055)在评测的这8个海外基金里面,最近3年的收益率是最低的。见最上面的近三年收益率图
而这两只海外QDII基金的规模有点小,尤其是国富全球科技互联(006373),当前规模只有8千万,遇到暴跌行情时会有赎回的流动性问题,且有触发低于规定规模(一般3千万)而清盘的风险。
在这8只全球海外基金里,还有一只重仓科技互联网的基金,工银全球精选股票,目前该基金经理为林念。而且它的基金规模接近4个亿,比富国全球科技和国富全球科技互联的规模要大。
其十大持仓股:
工银全球精选股票
从上图可以看到该基金的十大持仓里基本囊括了微软谷歌META这种美国优秀互联网企业,也有国内腾讯,台积电这样的互联网,芯片龙头企业。
而该基金从成立到现在,该基金的累计收益率为200%,最大回撤为-28%, 回撤控制得相当不错。对于厌恶风险的朋友,又想投资互联网科技股的朋友可以考虑考虑此基金。
工银全球精选最大回撤
如果你想像买国内贵州茅台股票那样的消费品,来对标买入全球范围内类似茅台此类优秀的股票,那么买入跟踪全球的消费指数的基金----易方达标普消费品,是一个很不错的选择。
从它的跟踪标的来看,它的确如茅台一样,在国内看来,持有的都是些奢华的消费品。
易方达标普消费品十大持仓
国内百姓日常能买的,这里面也只有耐克了。。。。。
这些公司的奢侈品如茅台一样具有很高的溢价,为了维持品牌形象,它们的定价策略是不轻易走降价路线的,况且也不愁卖不出。
正如雪球上的主流投资理念,买股票就是买公司;买入易方达标普消费品QDII基金,等于一篮子买入了这些奢侈品公司,何不美哉?
如何选择适合我的QDII基金?
先看最近5年每年度的收益率以及近5年的收益率:
最近5年的年度收益率
5年累计收益
石油,黄金,抗通胀类的基金,属于周期性的品种,个人觉得是不能长持的,一旦在上涨周期的冲顶阶段迈入了,很可能就是要被套个几年了。如果一直持有会一直坐过山车;这类基金适合在周期底部开始买入;一般而言,底部要比顶部要好判断的多。有反弹了,可以继续持有,等待上涨周期的到来;而且不能买入过早,不然前期会比较煎熬,比较考验耐心。
而医疗和消费是可以长期持有并穿越牛熊的。从最近5年的广发全球医疗和易方达标普消费的每年收益率和近5年总收益率来看,绝大部分年份都不是涨幅最大的,但跌幅也不是最大的,波动不如其他几个科技,石油来的大,但累计收益却是最大的2个。这其实和股票交易的很像,每天上蹿下跳的,实际几年下来可能还是原地踏步甚至倒退。
广发全球医疗成立以来的业绩曲线
广发全球医疗
波动率和最大回撤都要比沪深300低,截止当前的累计收益率为141%,高于沪深300的56%,典型的长牛走势。
虽然石油类QDII具有强周期属性,但作为基金市场上场内外购买渠道里,直接对标全球原油的基金只有华安标普全球石油和广发石油指数,人气更高的华宝油气挂钩的则是上游油气开采的企业,和石油价格相关性比华安石油和广发石油要低不少。原来的银行渠道的可以直接购买的原油宝等高风险产品,因负油价事件已经被暂停了。
华安标普全球石油跟踪的石油指数为标普全球石油指数,其指数走势如下:
标普全球石油指数
从这近10年的走势图,2014-2015的高点在2022年中才被收复。
该指数的成分股为全球内石油巨头。
标普全球石油指数成分股
由于跟踪的是石油公司,而非石油本身,且分散买入这些石油公司,所以指数波动要比石油价格要小得多,但也是和油价呈现出强相关关系。
2020年5月的负油价事件,把该指数和跟踪它的华安标普全球石油砸了个大坑。但不会像石油期货交割那样亏完本金还要倒亏。毕竟基金持有的石油公司的资产,品牌等各类资源还在。
下图为华安标普全球石油160416场内的月K线图。
华安标普全球石油
所以华安标普全球石油这种QDII基金是普通投资者参与国际大宗商品最便捷,最简单的方式,没有换汇的繁琐和每年5W美刀的限制,不需要开通复杂的商品期货账户,只要有个雪球账户或支付宝账户就可以直接参与国际原油的交易当中了。
## 总结
在这8个全球QDII基金里,如果想参与到当下的chatGPT等AI科技浪潮中,看好AI继续引领全球经济,可以选择科技型QDII基金工银全球精选股票;
如果要长持稳妥能有够硬的抵御风险能力的QDII基金,那么可以选择易方达标普消费品和广发全球医疗保健;
如果对俄乌战事继续悲观,平时对国际时事战争比较关心,那么可以根据事件预测,适时埋伏华安标普全球石油和诺安全球黄金,做一波事件驱动的短线操作。 查看全部
这是过去十几年纳斯达克指数的月K线走势。
去年2022年回调了一年,下跌了33%,而今年截至到今天,已经涨了31%。
以前老司机曾经说过,对于纳指的每次回调都是买入的机会。老司机果诚不欺我也!
2016年的时候不少大V就在喊美股冲顶风险很大泡沫要破云云之类。再来看看我们那低估的沪深300。
最近十五年来的月K线。上涨的时光总是短暂的。如果十多年前山顶位置买的投资者,熬到现在也可能未解套。
怪不得网友们的吐槽
所以放眼全球,可选标的更为丰富,那投资标的就可以更为分散,篮子里的品种相关性就会越低,那么遭遇系统性风险的概率就越低。好比买了一揽子基于A股的基金,然后A股大盘崩了,覆巢之下无完卵,那一篮子的鸡蛋也碎了。而投资全球基金,就是把鸡蛋装到不同的篮子,甚至不同的车子里。
本期雪球老司基评测选出了8只全球市场主题基金,我们来对其进行评测,来看看各自的风格,哪一只的风格适合你。
本次评测的8个全球基金如下:
其中,易方达标普消费品,广发全球医疗保健,华安标普全球石油,诺安全球黄金这4个基金为跟踪指数型基金,主要考察基金经理对指数跟踪误差的控制能力。
工银全球精选股票,国富全球科技互联,富国全球科技互联,银华抗通胀主题主要考验基金经理的选股,择时能力。
同为投资标的为科技互联网的国富全球科技互联和富国全球科技互联,名字很像,只不过是两个基金公司发行的基金。不过它俩最近三年的收益率差距很大,国富全球科技互联(006373)最近三年的收益率为32%,而富国全球科技互联(100055)的最近三年的收益率却为-7%, 同为全球科技型股票基金,为何二者差距会有这么大呢?
根据最新的季报信息,二者的规模与持仓比较如下:
二者都属于小规模基金,规模小于3个亿,而国富全球科技互联(006373)其基金规模更加低于一个亿。国富全球科技互联(006373)的持仓股票占比比富国全球科技互联(100055)要高近20%(79% vs 61%)
而对比一下二者的十大持仓股,黄色标注的为中概股(港股),富国全球科技(100055)十大持仓里有8个中概股。
这种情况下,很难躲过中概股的这一轮下跌的。
而最近2年的中概股走势你们也是有目共睹的。
就这样跌跌跌的走势,还想着赚钱? 能保本不亏已经算是人上人了。
因此富国全球科技(100055)在评测的这8个海外基金里面,最近3年的收益率是最低的。见最上面的近三年收益率图
而这两只海外QDII基金的规模有点小,尤其是国富全球科技互联(006373),当前规模只有8千万,遇到暴跌行情时会有赎回的流动性问题,且有触发低于规定规模(一般3千万)而清盘的风险。
在这8只全球海外基金里,还有一只重仓科技互联网的基金,工银全球精选股票,目前该基金经理为林念。而且它的基金规模接近4个亿,比富国全球科技和国富全球科技互联的规模要大。
其十大持仓股:
工银全球精选股票
从上图可以看到该基金的十大持仓里基本囊括了微软谷歌META这种美国优秀互联网企业,也有国内腾讯,台积电这样的互联网,芯片龙头企业。
而该基金从成立到现在,该基金的累计收益率为200%,最大回撤为-28%, 回撤控制得相当不错。对于厌恶风险的朋友,又想投资互联网科技股的朋友可以考虑考虑此基金。
工银全球精选最大回撤
如果你想像买国内贵州茅台股票那样的消费品,来对标买入全球范围内类似茅台此类优秀的股票,那么买入跟踪全球的消费指数的基金----易方达标普消费品,是一个很不错的选择。
从它的跟踪标的来看,它的确如茅台一样,在国内看来,持有的都是些奢华的消费品。
易方达标普消费品十大持仓
国内百姓日常能买的,这里面也只有耐克了。。。。。
这些公司的奢侈品如茅台一样具有很高的溢价,为了维持品牌形象,它们的定价策略是不轻易走降价路线的,况且也不愁卖不出。
正如雪球上的主流投资理念,买股票就是买公司;买入易方达标普消费品QDII基金,等于一篮子买入了这些奢侈品公司,何不美哉?
如何选择适合我的QDII基金?
先看最近5年每年度的收益率以及近5年的收益率:
最近5年的年度收益率
5年累计收益
石油,黄金,抗通胀类的基金,属于周期性的品种,个人觉得是不能长持的,一旦在上涨周期的冲顶阶段迈入了,很可能就是要被套个几年了。如果一直持有会一直坐过山车;这类基金适合在周期底部开始买入;一般而言,底部要比顶部要好判断的多。有反弹了,可以继续持有,等待上涨周期的到来;而且不能买入过早,不然前期会比较煎熬,比较考验耐心。
而医疗和消费是可以长期持有并穿越牛熊的。从最近5年的广发全球医疗和易方达标普消费的每年收益率和近5年总收益率来看,绝大部分年份都不是涨幅最大的,但跌幅也不是最大的,波动不如其他几个科技,石油来的大,但累计收益却是最大的2个。这其实和股票交易的很像,每天上蹿下跳的,实际几年下来可能还是原地踏步甚至倒退。
广发全球医疗成立以来的业绩曲线
广发全球医疗
波动率和最大回撤都要比沪深300低,截止当前的累计收益率为141%,高于沪深300的56%,典型的长牛走势。
虽然石油类QDII具有强周期属性,但作为基金市场上场内外购买渠道里,直接对标全球原油的基金只有华安标普全球石油和广发石油指数,人气更高的华宝油气挂钩的则是上游油气开采的企业,和石油价格相关性比华安石油和广发石油要低不少。原来的银行渠道的可以直接购买的原油宝等高风险产品,因负油价事件已经被暂停了。
华安标普全球石油跟踪的石油指数为标普全球石油指数,其指数走势如下:
标普全球石油指数
从这近10年的走势图,2014-2015的高点在2022年中才被收复。
该指数的成分股为全球内石油巨头。
标普全球石油指数成分股
由于跟踪的是石油公司,而非石油本身,且分散买入这些石油公司,所以指数波动要比石油价格要小得多,但也是和油价呈现出强相关关系。
2020年5月的负油价事件,把该指数和跟踪它的华安标普全球石油砸了个大坑。但不会像石油期货交割那样亏完本金还要倒亏。毕竟基金持有的石油公司的资产,品牌等各类资源还在。
下图为华安标普全球石油160416场内的月K线图。
华安标普全球石油
所以华安标普全球石油这种QDII基金是普通投资者参与国际大宗商品最便捷,最简单的方式,没有换汇的繁琐和每年5W美刀的限制,不需要开通复杂的商品期货账户,只要有个雪球账户或支付宝账户就可以直接参与国际原油的交易当中了。
## 总结
在这8个全球QDII基金里,如果想参与到当下的chatGPT等AI科技浪潮中,看好AI继续引领全球经济,可以选择科技型QDII基金工银全球精选股票;
如果要长持稳妥能有够硬的抵御风险能力的QDII基金,那么可以选择易方达标普消费品和广发全球医疗保健;
如果对俄乌战事继续悲观,平时对国际时事战争比较关心,那么可以根据事件预测,适时埋伏华安标普全球石油和诺安全球黄金,做一波事件驱动的短线操作。
2022年上半年 顶流基金亏损排行榜
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 829 次浏览 • 2022-09-16 12:49
太惨了。。。。
论绝对金额,亏损最大的是蔡经理,哦不,是蔡狗。
然后就是谢治宇,ikun。。
雪球上卖号的大V 集合【合适新人拉黑的伪大V】 定期更新
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1053 次浏览 • 2022-07-04 11:43
小七滚雪球
没啥干货,一堆广告,喜欢拉黑别人。 伪大v的一大特点就是喜欢拉黑别人。
--------------------------------
释老毛 【已被雪球禁言】
查看全部
美股指数成分股历史数据
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1024 次浏览 • 2022-06-06 12:53
找到的都是当前日期的数据。
所以搞了个程序定期获取。
每隔一个月获取一次。
图中数据为纳指100ETF成分股的历史数据
需要数据的可以关注公众号获取
后台回复:纳指100
查看全部
讯投QMT python API文档
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 2125 次浏览 • 2022-04-23 01:35



需要的可以到公众号后台留言获取: qmt接口文档

需要开通qmt可以联系微信: (目前交易费率万一免五)

券商交割单是什么时候才能出来的?
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3230 次浏览 • 2022-04-12 16:32
其实真实的费率是在交割单里面。交割单一般是当天网上中登网交割后,才会出来。
交割单制度就是优化了资金流转效率。
比如你当天买卖,买了1000元股票,又卖出了1100元股票,净差额是100元,所以最后中登 只需要转入100元给券商,其余部分的券商内部流转,并没有真实的发生资金流转。
需要万一免五开户的朋友可以扫码开通: 查看全部
获取所有可转债日线数据 日K数据 溢价率
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1532 次浏览 • 2022-01-24 17:46
除了正常的 开盘,收盘,最高,最低,成交量,换手率等,还加入了溢价率。
数据过于久远的就没有导出来,时间跨度从2017年1月开始,到当前2022-01-21的所有日线数据都有。
存储格式为csv。
可以直接使用pandas导入:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('可转债日线数据.csv')
数据获取方式:
扫码关注公众号,后台回复: 可转债日线数据 查看全部
现在还有哪些券商可以万一免五?
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 2738 次浏览 • 2021-12-16 12:40
不过如果要开免五还是有办法的,一些券商即使没有免五,费率也是很优惠的。
普遍转债都是是百万分之二,etf万0.5的费率,股票万1到万1.2,基本这里的券商到手的费率都是最低的。如果有更低的券商,也欢迎推荐,可以给你发个大大的红包。
需要的可以联系:
查看全部
不过如果要开免五还是有办法的,一些券商即使没有免五,费率也是很优惠的。


普遍转债都是是百万分之二,etf万0.5的费率,股票万1到万1.2,基本这里的券商到手的费率都是最低的。如果有更低的券商,也欢迎推荐,可以给你发个大大的红包。

需要的可以联系:

毕业7年,白手起家到资产千万,我的6个致富发财赚钱秘诀 --观后感
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1729 次浏览 • 2021-12-09 15:46
她总结了几点,并且有人在评论里面总结了。
1、有时候选择大于努力(投资炒股->炒美股)
2、不努力就没有选择的机会(名校本科+研究生+充分准备面试技巧+争取工作调动)
3、关键点很重要,在最关键的时候,必须全力一击!
4、富贵险中求,适当冒一点险(风控能力)
5、越早开始存钱,越好
6、打工是发不了财的、但是前期要积累工作经验和锻炼品质,竭尽全力把工作做好!再想办法开拓其他的赚钱方式!
基本都是很认同她的说法。
以后需要不断地思考,思考未来。该集中努力的地方得一定努力才行。
最后附上视频链接:
https://www.youtube.com/watch?v=094BcDIc0LM
查看全部

她总结了几点,并且有人在评论里面总结了。
1、有时候选择大于努力(投资炒股->炒美股)
2、不努力就没有选择的机会(名校本科+研究生+充分准备面试技巧+争取工作调动)
3、关键点很重要,在最关键的时候,必须全力一击!
4、富贵险中求,适当冒一点险(风控能力)
5、越早开始存钱,越好
6、打工是发不了财的、但是前期要积累工作经验和锻炼品质,竭尽全力把工作做好!再想办法开拓其他的赚钱方式!
基本都是很认同她的说法。
以后需要不断地思考,思考未来。该集中努力的地方得一定努力才行。
最后附上视频链接:
https://www.youtube.com/watch?v=094BcDIc0LM
券商的盘后理财产品 踩坑记
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3019 次浏览 • 2021-12-02 10:13
比如这个银河证券的盘后 财富星 理财产品
实际是一个盘后自动逆回购。本身收益率就低下,估计年化是2%-3%不到。
结果后面还有更坑的,是它的手续费。万0.3
1万的收益,收取的手续费是0.3元(其他的0.9,1元的是因为周4算3天的逆回购)
等同于你的收益30%左右还要被券商吸走。
不过这个应该写在开通协议的合同里面,只怪自己没有去看。 不过大部分人应该都不会去看的。券商就是要的这种效果。
查看全部
比如这个银河证券的盘后 财富星 理财产品
实际是一个盘后自动逆回购。本身收益率就低下,估计年化是2%-3%不到。
结果后面还有更坑的,是它的手续费。万0.3

1万的收益,收取的手续费是0.3元(其他的0.9,1元的是因为周4算3天的逆回购)
等同于你的收益30%左右还要被券商吸走。
不过这个应该写在开通协议的合同里面,只怪自己没有去看。 不过大部分人应该都不会去看的。券商就是要的这种效果。
证券app直接开户的费率为什么那么高
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1446 次浏览 • 2021-12-02 00:06
1.不能直接上APP开户,否则会被随机分配营业部,然后就百分之一万只能开到默认的万3佣金。
2.低佣必须用特殊的渠道才能开到。
你要是认识一些网上的大V或者券商朋友,那就好办了,有他们的渠道的话,就可以开到万一的超低佣金。
所以说关键在于,怎么才能找到低佣的渠道呢?
找到渠道也不难,就像网上千奇百怪的优惠券,虽然不会轻易被发现,但也总有人找得到一样;就算你实在找不到,想想有没有谁是开了的,问一问也一定能得到答案。
备注:开户
否则不通过
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1.不能直接上APP开户,否则会被随机分配营业部,然后就百分之一万只能开到默认的万3佣金。
2.低佣必须用特殊的渠道才能开到。
你要是认识一些网上的大V或者券商朋友,那就好办了,有他们的渠道的话,就可以开到万一的超低佣金。
所以说关键在于,怎么才能找到低佣的渠道呢?
找到渠道也不难,就像网上千奇百怪的优惠券,虽然不会轻易被发现,但也总有人找得到一样;就算你实在找不到,想想有没有谁是开了的,问一问也一定能得到答案。

备注:开户
否则不通过
今年预估相关的依赖港美股打新大陆券商收益大幅下跌
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1178 次浏览 • 2021-12-01 15:58
2. 场内的人就想往外跑。
3. 年底最后一个月,一些港股新股拼命发,不少是二婚股,像网易云音乐,微博这种。可能也是券商有压力,有这个发新股的需求,冷清的时候IPO上市费用相对会比热门是要低吧。排队也相对没有那么拥挤。
4. 富途,老虎,雪盈等可能都不好过。
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2. 场内的人就想往外跑。
3. 年底最后一个月,一些港股新股拼命发,不少是二婚股,像网易云音乐,微博这种。可能也是券商有压力,有这个发新股的需求,冷清的时候IPO上市费用相对会比热门是要低吧。排队也相对没有那么拥挤。
4. 富途,老虎,雪盈等可能都不好过。
炒美股需要知道的3个工具
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1231 次浏览 • 2021-11-26 11:29
- tradingview.com K线王
- finviz.com 找股器、个股信息
- koyfin.com 免费的 Bloomberg
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- finviz.com 找股器、个股信息
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集思录这个网站的管理运营人员人品
_闪枫 回复了问题 • 1 人关注 • 1 个回复 • 1649 次浏览 • 2021-11-25 13:25
国金证券可转债转股怎么操作
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3852 次浏览 • 2021-11-09 00:00
如果溢价率为负,且其值越大(绝对值),比如 溢价率为-5% 的时候
具体溢价率可以参考集思录。
这个时候进行对可转债进行转股,也就是相同金额的可转债换成股票, 当天就可以盈利5%。
不过还得要第二天早上卖出,才能落地为安。 一般如果溢价率为负的越大,比如-5%, 这情况下,第二天对应的正股会承受很大的抛压, 所以经常会低开。 也就是实际情况下,一般是吃不到5%,不过也不会亏。就看赚多赚少。
所以在负溢价很大的情况时,在当天收盘前需要进行转股操作。
而对于国金而言,其手机app 佣金宝 是不支持转股操作的,并且其默认的PC端软件 国金独立交易 ,也是不支持转股操作的。 这一点,之前已经问过其官方客服了。
唯一可以进行转股的,就需要 国金金太阳至强版 , 在官网可以下载的,别在其他地方下载盗版。
在软件的交易菜单下,有一个可转债业务,里面就有一个转股的功能,这个时候只需要把可转债的转股代码填入转股代码里面,数量随意填个很大的数,比如99999张, 那就可以在收盘后正常转股了。
晚上交割后,你的账户里面就会出现对应的正股了。 第二天开盘就可以卖啦。
如果需要国金万1.5开户的,可以扫码联系。费率比官网的万2.5要便宜很多
可转债费率是百万分之5。
查看全部
如果溢价率为负,且其值越大(绝对值),比如 溢价率为-5% 的时候
具体溢价率可以参考集思录。
这个时候进行对可转债进行转股,也就是相同金额的可转债换成股票, 当天就可以盈利5%。
不过还得要第二天早上卖出,才能落地为安。 一般如果溢价率为负的越大,比如-5%, 这情况下,第二天对应的正股会承受很大的抛压, 所以经常会低开。 也就是实际情况下,一般是吃不到5%,不过也不会亏。就看赚多赚少。
所以在负溢价很大的情况时,在当天收盘前需要进行转股操作。
而对于国金而言,其手机app 佣金宝 是不支持转股操作的,并且其默认的PC端软件 国金独立交易 ,也是不支持转股操作的。 这一点,之前已经问过其官方客服了。
唯一可以进行转股的,就需要 国金金太阳至强版 , 在官网可以下载的,别在其他地方下载盗版。

在软件的交易菜单下,有一个可转债业务,里面就有一个转股的功能,这个时候只需要把可转债的转股代码填入转股代码里面,数量随意填个很大的数,比如99999张, 那就可以在收盘后正常转股了。
晚上交割后,你的账户里面就会出现对应的正股了。 第二天开盘就可以卖啦。
如果需要国金万1.5开户的,可以扫码联系。费率比官网的万2.5要便宜很多
可转债费率是百万分之5。

“大V带货”、“大V引流”迎来监管规范 , 万一免五何去何从?
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1518 次浏览 • 2021-11-08 22:28
比如b站上充斥着大量的开户广告:
监管通报要求,证券公司作为持牌机构,要坚持“回归主业、突出专业”的基本要求。一方面,如法律法规有明确要求,应做到严格守法,按规定要求展业;另一方面,即使法律法规没有强制要求,也要从专业机构角度审慎评估,主动维护自身和行业形象,保护投资者和客户的合法权益。
具体来看,监管要求主要包括三个方面,一是“大V”引流开户给奖励不符合监管规定,证券公司不得开展相关合作;二是证券公司组织工作人员公开发表言论应符合规范要求;三是证券公司应强化组织外部人士发表评论的管理。
此前,多地基金公司和基金销售机构相继收到了当地证监局下发的《关于规范基金投资建议活动的通知》,一些基金“大V”的投资组合也从各基金销售机构下架,仅保留了赎回功能。
监管关注到两类券商与“大V”的合作模式
机构监管情况通报显示,近期,在日常监管中关注到部分券商与“大V”合作开展网络直播、客户引流等活动,引发媒体广泛关注和报道,监管层对相关行为的法律性质进行了研究,明确了相应的监管要求。
通报内容显示,证券公司与“大V”合作有两种模式,一是投放开户链接模式,即通过微信“大V”投放开户链接,投资者通过点击开户链接转到相关公司开户页面进行开户操作。在付费方式上,主要是通过支付广告费的形式付给“大V”。该做法在形式上与开户数量不直接挂钩,但实质上仍是按照实施效果,如点击量、投放时间等付费。二是投资者教育形式的直播,如某证券公司与经济学家等知名“大V”合作开展直播活动,开展投资者教育,介绍投资理财知识,宣传公司品牌,对国家经济形势进行分析点评等。
监管要求,证券公司作为持牌机构,要坚持“回归主业、突出专业”的基本要求。一方面,如法律法规有明确要求,应做到严格守法,按规定要求展业;另一方面,即使法律法规没有强制要求,也要从专业机构角度审慎评估,主动维护自身和行业形象,保护投资者和客户的合法权益。
三方面监管要求
监管要求主要包括三个方面:一是“大V”引流开户给奖励不符合监管规定,证券公司不得开展相关合作;二是证券公司组织工作人员公开发表言论应符合规范要求;三是证券公司应强化组织外部人士发表评论的管理。
监管通知称,引流开户是一种客户招揽行为,属于证券经纪业务的一个环节。目前,监管仅规定了证券公司可以委托证券经纪人代理客户招揽活动,且证券经纪人应当是证券从业人员,并专职从事客户招揽和客户服务活动。互联网“大V”不属于专职从事证券经纪业务的证券经纪人,证券公司利用“大V”引流开户给奖励不符合监管规定,证券公司应停止相关合作。
此外,对通过“直播”等方式,配合开展内幕交易、操纵市场等违法违规行为,监管部门将“发现一起,查处一起”,绝不姑息。
四方面规范券商人士公开发表言论
监管通报要求,证券公司组织工作人员公开发表言论时,一方面禁止以直播的方式开展投资品种选择、投资组合推介等荐股行为。另一方面,证券公司工作人员通过网络直播等形式发表评论,应当保持客观、专业态度,主要聚焦经济形势分析、市场变动情况点评、经济数据解读等宏观层面,并严格遵循四方面要求。
一是确保信息来源合法合规、研究方法专业审慎。
二是坚守专业形象,不得使用低俗、夸大、诱导性、煽动性标题或者用语,不得通过着奇装异服、在特殊地点直播等方式博人眼球,不得盲目跟风炒作、人云亦云,一味追逐市场热点、吸引眼球。
三是对有关公开言论可能对市场产生的影响进行审慎评估,自觉维护市场正常秩序,防止诱导、渲染极端情绪。
四是充分发挥专业优势,引导市场树立长期投资、价值投资和理性投资的理念,促进市场稳定健康发展。
监管层表示,证券公司应进一步加强对证券公司工作人员直播展业的管理,完善内部管控机制,事前对直播内容进行把关,做好内容管理;事中对直播进行监测监控,遇有重大情况及时处理,避免产生不良影响;直播中出现违规情况的,及时启动内部问责机制。证券公司工作人员应当强化合规意识、树立责任意识,自觉维护个人、公司和行业声誉。发现问题的,严肃追究有关人员的责任,形成警示效应。
在证券公司外部人士发表评论的管理方面,证监会要求,证券公司组织社会知名人士、专家学者、经济学家等外部人士发表评论,应当加强内部管理,对所组织会议、讲座材料、嘉宾演讲内容、直播内容等做好事前审核工作,评论内容不得涉及对证券及证券相关产品的分析等投资咨询活动;同时充分揭示证券公司与外部人士的关系,并要求外部人士不得以证券公司名义发表评论或对外展业。
证监会表示,将持续关注证券公司与“大V”合作有关情况,针对新情况新问题,不断完善监管要求。一方面鼓励支持“专业人士,通过专业方式,说专业的话”,为首席经济学家专业发声创造更好地环境;另一方面严厉打击借直播之名,行违规之实的行为,维护行业发展的良好生态,如果发现公司存在违法违规情况的,将依法采取监管措施,严厉追究相关违规机构和个人责任。
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监管通报要求,证券公司作为持牌机构,要坚持“回归主业、突出专业”的基本要求。一方面,如法律法规有明确要求,应做到严格守法,按规定要求展业;另一方面,即使法律法规没有强制要求,也要从专业机构角度审慎评估,主动维护自身和行业形象,保护投资者和客户的合法权益。
具体来看,监管要求主要包括三个方面,一是“大V”引流开户给奖励不符合监管规定,证券公司不得开展相关合作;二是证券公司组织工作人员公开发表言论应符合规范要求;三是证券公司应强化组织外部人士发表评论的管理。
此前,多地基金公司和基金销售机构相继收到了当地证监局下发的《关于规范基金投资建议活动的通知》,一些基金“大V”的投资组合也从各基金销售机构下架,仅保留了赎回功能。
监管关注到两类券商与“大V”的合作模式
机构监管情况通报显示,近期,在日常监管中关注到部分券商与“大V”合作开展网络直播、客户引流等活动,引发媒体广泛关注和报道,监管层对相关行为的法律性质进行了研究,明确了相应的监管要求。
通报内容显示,证券公司与“大V”合作有两种模式,一是投放开户链接模式,即通过微信“大V”投放开户链接,投资者通过点击开户链接转到相关公司开户页面进行开户操作。在付费方式上,主要是通过支付广告费的形式付给“大V”。该做法在形式上与开户数量不直接挂钩,但实质上仍是按照实施效果,如点击量、投放时间等付费。二是投资者教育形式的直播,如某证券公司与经济学家等知名“大V”合作开展直播活动,开展投资者教育,介绍投资理财知识,宣传公司品牌,对国家经济形势进行分析点评等。
监管要求,证券公司作为持牌机构,要坚持“回归主业、突出专业”的基本要求。一方面,如法律法规有明确要求,应做到严格守法,按规定要求展业;另一方面,即使法律法规没有强制要求,也要从专业机构角度审慎评估,主动维护自身和行业形象,保护投资者和客户的合法权益。
三方面监管要求
监管要求主要包括三个方面:一是“大V”引流开户给奖励不符合监管规定,证券公司不得开展相关合作;二是证券公司组织工作人员公开发表言论应符合规范要求;三是证券公司应强化组织外部人士发表评论的管理。
监管通知称,引流开户是一种客户招揽行为,属于证券经纪业务的一个环节。目前,监管仅规定了证券公司可以委托证券经纪人代理客户招揽活动,且证券经纪人应当是证券从业人员,并专职从事客户招揽和客户服务活动。互联网“大V”不属于专职从事证券经纪业务的证券经纪人,证券公司利用“大V”引流开户给奖励不符合监管规定,证券公司应停止相关合作。
此外,对通过“直播”等方式,配合开展内幕交易、操纵市场等违法违规行为,监管部门将“发现一起,查处一起”,绝不姑息。
四方面规范券商人士公开发表言论
监管通报要求,证券公司组织工作人员公开发表言论时,一方面禁止以直播的方式开展投资品种选择、投资组合推介等荐股行为。另一方面,证券公司工作人员通过网络直播等形式发表评论,应当保持客观、专业态度,主要聚焦经济形势分析、市场变动情况点评、经济数据解读等宏观层面,并严格遵循四方面要求。
一是确保信息来源合法合规、研究方法专业审慎。
二是坚守专业形象,不得使用低俗、夸大、诱导性、煽动性标题或者用语,不得通过着奇装异服、在特殊地点直播等方式博人眼球,不得盲目跟风炒作、人云亦云,一味追逐市场热点、吸引眼球。
三是对有关公开言论可能对市场产生的影响进行审慎评估,自觉维护市场正常秩序,防止诱导、渲染极端情绪。
四是充分发挥专业优势,引导市场树立长期投资、价值投资和理性投资的理念,促进市场稳定健康发展。
监管层表示,证券公司应进一步加强对证券公司工作人员直播展业的管理,完善内部管控机制,事前对直播内容进行把关,做好内容管理;事中对直播进行监测监控,遇有重大情况及时处理,避免产生不良影响;直播中出现违规情况的,及时启动内部问责机制。证券公司工作人员应当强化合规意识、树立责任意识,自觉维护个人、公司和行业声誉。发现问题的,严肃追究有关人员的责任,形成警示效应。
在证券公司外部人士发表评论的管理方面,证监会要求,证券公司组织社会知名人士、专家学者、经济学家等外部人士发表评论,应当加强内部管理,对所组织会议、讲座材料、嘉宾演讲内容、直播内容等做好事前审核工作,评论内容不得涉及对证券及证券相关产品的分析等投资咨询活动;同时充分揭示证券公司与外部人士的关系,并要求外部人士不得以证券公司名义发表评论或对外展业。
证监会表示,将持续关注证券公司与“大V”合作有关情况,针对新情况新问题,不断完善监管要求。一方面鼓励支持“专业人士,通过专业方式,说专业的话”,为首席经济学家专业发声创造更好地环境;另一方面严厉打击借直播之名,行违规之实的行为,维护行业发展的良好生态,如果发现公司存在违法违规情况的,将依法采取监管措施,严厉追究相关违规机构和个人责任。
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迅投QMT开户 费率足够低
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 5046 次浏览 • 2021-10-29 00:46
QMT支持本地python接口下单,可以按照第三方的python库
这个是与Ptrade的最大的区别.
QMT支持的品种,股票,可转账,基金,ETF等
开通条件很简单, 开通指定的券商,然后申请开通该券商的QMT使用权限即可! 不收取额外的费用.
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具体费率如下:
股票: 万一免五
可转债: 沪市 百万分之2, 深市 十万分之五 , 最低起步价0.1
基金LOF: 万0.5 没有最低起步价
因为Ptrade的开通条件和QMT是一样的,而该券商同时提供PTrade和QMT的接口,所以本人是强烈建议大家一起把这两个接口功能给开了. 到时想用哪个就用哪个.
最新更新
PS: 现在开户只能二选一了,如果要两个一起开,有高多一点的资金要求。
需要的可以加微信咨询:
备注:qmt
或者想要加群学习的也可以加上面的微信号。
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优矿的chgPct7 最近一周的涨幅 验证
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1409 次浏览 • 2021-10-13 19:49
有个返回字段 chgPct7 最近一周的涨幅
通过使用实际数据验证,
chgPct7 是包含当天的数据,然后是最近一周,以一周7天的自然算的,并不是算k线的根数。
比如当前是2021年 9月28日,那么chgPCt7 是从9月22日的收盘价算到28日的收盘价的数据。 查看全部
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持有封基老师文章合集 word版【包含公众号所有文字】
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1982 次浏览 • 2021-09-03 16:11
用程序爬取的数据,不得不说,封基老师从18年开始写文章。坚持每天写一篇。
里面有不少理念都是很适合上班族的。
文章是word版
下载地址:
链接:https://pan.baidu.com/s/1EZwJ6tsFiS92ftAdeNKWDw
提取码:dcp4
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这种拿别人代码和数据改点东西 还弄错结果,挺搞笑的
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1867 次浏览 • 2021-08-31 23:25
这个ylxwyj纯属一个装逼犯。 简单的道理,洋洋洒洒写一大篇八股文,什么alpha,信息比率,对,很专业。 实际对文中的结论有任何作用吗? 提出来就是装逼用的。
更为搞笑的是自己结论弄错了,还不谦虚。
这种人就像项目组里面,把你代码剽窃了,然后去外面跟别人说一通大道理。 然后最后发现无法自圆其说。 然后他说,哦 是xxx的代码有问题,是xxx的数据有问题。
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这个ylxwyj纯属一个装逼犯。 简单的道理,洋洋洒洒写一大篇八股文,什么alpha,信息比率,对,很专业。 实际对文中的结论有任何作用吗? 提出来就是装逼用的。
更为搞笑的是自己结论弄错了,还不谦虚。
这种人就像项目组里面,把你代码剽窃了,然后去外面跟别人说一通大道理。 然后最后发现无法自圆其说。 然后他说,哦 是xxx的代码有问题,是xxx的数据有问题。
通达信公式转python代码
量化大师 发表了文章 • 0 个评论 • 2363 次浏览 • 2021-08-12 18:10

通达信无法导入或者监控到可转债的代码
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1715 次浏览 • 2021-08-06 13:02
原来本身就不支持导入可转债代码
只能导入正股代码
原来本身就不支持导入可转债代码
只能导入正股代码
Ptrade开户门槛
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1929 次浏览 • 2021-08-01 01:27
使用ptrade不收取任何费用,属于券商提供的接口服务。 可以使用ptrade回测历史数据,模拟盘下单, 实盘下单。
使用python语言开发。 使用模式和优矿这一些平台类似。
目前交易费率也是很低的,股票万1,转债是沪市百万分之二,深市十万分之五,没有最低收费。 etf基金费率 万0.6,没有最低起步。
需要开通的联系:
备注:开户
非诚勿扰,费率固定,要讲价什么的一律拉黑。
本身市面上能提供的接口券商很少,并且费率还这么低的。
查看全部
使用ptrade不收取任何费用,属于券商提供的接口服务。 可以使用ptrade回测历史数据,模拟盘下单, 实盘下单。
使用python语言开发。 使用模式和优矿这一些平台类似。
目前交易费率也是很低的,股票万1,转债是沪市百万分之二,深市十万分之五,没有最低收费。 etf基金费率 万0.6,没有最低起步。
需要开通的联系:

备注:开户
非诚勿扰,费率固定,要讲价什么的一律拉黑。
本身市面上能提供的接口券商很少,并且费率还这么低的。
港股打新行话合集
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 1516 次浏览 • 2021-07-19 22:55
暗盘:上市前一天16:15分开始的交易,有些券商没有,富途辉立耀才股票价格有时不同,可高卖低买,上市再卖的持有底仓的套利
入金:钱从银行存入券商
出金:钱从券商转到银行
银证:有些券商绑定银行后实现资金秒到
孖赞:就是融资申购的意思
免费餐,38餐,100餐:免费指1w以内,38餐指的是辉立借5w融资申购以内只需要手续费38,20w以内只需要手续费100
认购倍数:比如募资1亿,结果有10亿去申购,这就是10倍认购
回拨:指国配和公开发行之间拿货比例。一般的票,是15倍认购以下,不回拨。公开占10%,国配90% 15-50倍,公开30%,50-100倍,公开40%,超购100倍以上,回拨50%,国配与公开各一半,类似康方
一手融:部分券商不满一手资金也可以融资申购
甲组:申购资金单户500w以下小散
甲尾:500w以下最高一档
乙组:申购资金单户500w以上大散
乙头:500w以上最低一档
顶头锤:有钱大老板单户顶格申购了
破发:跌破发行价
一手党:单户申购一手
国配:国际配售。一般是大户和机构,区别于散户申购,他们是“拿货”,但分配却要看和保荐人承销团关系,比较暗箱。
百户侯:港股账户超过一百
海底捞:暗盘买进
抽飞:申购了以后最后几天撤单
卖飞:卖了以后股价又涨了
绿鞋:稳定价格机制,时灵时不灵
捷利交易宝:最常用看孖赞和新股情况的APP 查看全部
暗盘:上市前一天16:15分开始的交易,有些券商没有,富途辉立耀才股票价格有时不同,可高卖低买,上市再卖的持有底仓的套利
入金:钱从银行存入券商
出金:钱从券商转到银行
银证:有些券商绑定银行后实现资金秒到
孖赞:就是融资申购的意思
免费餐,38餐,100餐:免费指1w以内,38餐指的是辉立借5w融资申购以内只需要手续费38,20w以内只需要手续费100
认购倍数:比如募资1亿,结果有10亿去申购,这就是10倍认购
回拨:指国配和公开发行之间拿货比例。一般的票,是15倍认购以下,不回拨。公开占10%,国配90% 15-50倍,公开30%,50-100倍,公开40%,超购100倍以上,回拨50%,国配与公开各一半,类似康方
一手融:部分券商不满一手资金也可以融资申购
甲组:申购资金单户500w以下小散
甲尾:500w以下最高一档
乙组:申购资金单户500w以上大散
乙头:500w以上最低一档
顶头锤:有钱大老板单户顶格申购了
破发:跌破发行价
一手党:单户申购一手
国配:国际配售。一般是大户和机构,区别于散户申购,他们是“拿货”,但分配却要看和保荐人承销团关系,比较暗箱。
百户侯:港股账户超过一百
海底捞:暗盘买进
抽飞:申购了以后最后几天撤单
卖飞:卖了以后股价又涨了
绿鞋:稳定价格机制,时灵时不灵
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可转债转股套利 收益率统计 只做大于-5%折价率以上
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1425 次浏览 • 2021-07-19 00:11
平均收益是 0.014%
总收益率是0.225%
优矿接口的日期定义真让人蛋疼
李魔佛 发表了文章 • 0 个评论 • 1379 次浏览 • 2021-07-17 20:24
然后接口查询结果返回的是YYYY-MM-DD
难道统一一下这么难吗?
然后接口查询结果返回的是YYYY-MM-DD
难道统一一下这么难吗?
开通Ptrade Python量化接口 国金证券/国盛证券
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 16491 次浏览 • 2021-07-06 08:40
而退而求其次使用按键精灵,模拟点击交易软件进行点击下单,非常不稳定,无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。如果使用tushare或者新浪接口数据,扫描一次全市场的行情用时很久且不稳定,等扫描结束,再下单,此时价格可能已经是几分钟前的了,且此类接口调用次数多是会被封IP的。
笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade。是恒生电子研发的提供给机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,下单API接口,实时行情获取,并且使用的开发语言python,易于上手。
策略回测与实盘交易
研究页面
研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。
研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。
回测策略
实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。
条件满足后下单
可视化量化
同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。
接口文档也非常详细:
一些常见策略代码:
集合竞价追涨停策略def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
#每天9:23分运行集合竞价处理函数
run_daily(context, aggregate_auction_func, time='9:23')
def aggregate_auction_func(context):
stock = g.security
#最新价
snapshot = get_snapshot(stock)
price = snapshot[stock]['last_px']
#涨停价
up_limit = snapshot[stock]['up_px']
#如果最新价不小于涨停价,买入
if float(price) >= float(up_limit):
order(g.security, 100, limit_price=up_limit)
def handle_data(context, data):
pass
双均线策略def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
pass
#当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
def handle_data(context, data):
security = g.security
#得到十日历史价格
df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
# 得到五日均线价格
ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
# 得到十日均线价格
ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
# 取得昨天收盘价
price = data[security]['close']
# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.cash
# 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
if ma5 > ma10:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(security, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
# 全部卖出
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
tick级别均线策略
通俗点就是按照秒级别进行操作。def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
#每3秒运行一次主函数
run_interval(context, func, seconds=3)
#盘前准备历史数据
def before_trading_start(context, data):
history = get_history(10, '1d', 'close', g.security, fq='pre', include=False)
g.close_array = history['close'].values
#当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
def func(context):
stock = g.security
#获取最新价
snapshot = get_snapshot(stock)
price = snapshot[stock]['last_px']
# 得到五日均线价格
days = 5
ma5 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-4:], price)
# 得到十日均线价格
days = 10
ma10 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-9:], price)
# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.cash
# 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
if ma5 > ma10:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(stock, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (stock))
# 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
elif ma5 < ma10 and get_position(stock).amount > 0:
# 全部卖出
order_target(stock, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (stock))
#计算实时均线函数
def get_MA_day(stock,days,close_array,current_price):
close_sum = close_array[-(days-1):].sum()
MA = (current_price + close_sum)/days
return MA
def handle_data(context, data):
pass
macd策略def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
a = m/(N+1)
EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
return EXPMA2 #2为后一天值
#定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
a = m/(N3+1)
DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
BAR2=2*(DIF2-DEA2)
return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
def initialize(context):
global init_price
init_price = None
# 获取沪深300股票
g.security = get_index_stocks('000300.SS')
#g.security = ['600570.SS']
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
# 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
# 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
#如果是停牌不进行计算
for security in g.security:
if data[security].is_open >0:
global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
if init_price is None:
init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
EXPMA12_1 = init_price
EXPMA26_1 = init_price
DIF1 = init_price
DEA1 = init_price
# m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
m = 2.0
#设定指数平滑基期数
N1 = 12
N2 = 26
N3 = 9
EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
# 取得当前价格
current_price = data[security].price
# 取得当前的现金
cash = context.portfolio.cash
# DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
# 计算可以买多少只股票
number_of_shares = int(cash/current_price)
# 购买量大于0时,下单
if number_of_shares > 0:
# 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
order(security, +number_of_shares)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
# 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
# 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
DEA1 = DEA2
DIF1 = DIF2
EXPMA12_1 = EXPMA12_2
EXPMA26_1 = EXPMA26_2
软件与交易接口开通条件:
开通该券商后,存入资金指定资金即可开通。开通后股票交易费率万一
本身券商的交易费率为股票万一,可转债沪百万分之五,深十万分之五,基金万0.5,非常厚道。
不太了解量化行业的可以了解下,不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,且开户门槛高,基本是500W以上,比如华泰的matic量化的门槛是1千万元起步。
所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
需要开通咨询了解的朋友可以扫码联系:
开通券商账户后可以 可以先试用,再考虑是否开通量化接口权限 查看全部
而退而求其次使用按键精灵,模拟点击交易软件进行点击下单,非常不稳定,无法判断下单后是否成交,也无法实时获取行情数据。如果使用tushare或者新浪接口数据,扫描一次全市场的行情用时很久且不稳定,等扫描结束,再下单,此时价格可能已经是几分钟前的了,且此类接口调用次数多是会被封IP的。
笔者使用的是券商提供的量化软件:Ptrade。是恒生电子研发的提供给机构使用的程序化交易软件。提供策略回测,下单API接口,实时行情获取,并且使用的开发语言python,易于上手。
策略回测与实盘交易
研究页面
研究页面,熟悉python jupyter notebook的朋友对这个界面肯定很熟悉。
研究的页面实际就运行你逐行输出调试程序,了解每个函数的具体使用,或者你策略的中途结果调试。
回测策略
实际代码需要在回测策略里面写,写完后确定无误,就可以放在仿真环境下真实运行。如果你运行得到的结果很满意,那么就可以直接部署到实盘服务器上。实盘服务器是在券商那边,不需要个人购买服务器,也不需要本地开着这个Ptrade,就是说不需要在个人电脑上一直开着跑,你的最终代码和程序是在券商服务器上部署与运行,除非有报错异常停止,不然在你不暂停或者停止的前提下,可以一直运行下去。
条件满足后下单
可视化量化
同时也提供一些常见的现成的量化策略,选中后只要鼠标点点点也能够自动化跑这些策略了,当然里面很多参数都可以用鼠标点点点修改。
接口文档也非常详细:
一些常见策略代码:
集合竞价追涨停策略
def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
#每天9:23分运行集合竞价处理函数
run_daily(context, aggregate_auction_func, time='9:23')
def aggregate_auction_func(context):
stock = g.security
#最新价
snapshot = get_snapshot(stock)
price = snapshot[stock]['last_px']
#涨停价
up_limit = snapshot[stock]['up_px']
#如果最新价不小于涨停价,买入
if float(price) >= float(up_limit):
order(g.security, 100, limit_price=up_limit)
def handle_data(context, data):
pass
双均线策略
def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
pass
#当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
def handle_data(context, data):
security = g.security
#得到十日历史价格
df = get_history(10, '1d', 'close', security, fq=None, include=False)
# 得到五日均线价格
ma5 = round(df['close'][-5:].mean(), 3)
# 得到十日均线价格
ma10 = round(df['close'][-10:].mean(), 3)
# 取得昨天收盘价
price = data[security]['close']
# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.cash
# 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
if ma5 > ma10:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(security, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
elif ma5 < ma10 and get_position(security).amount > 0:
# 全部卖出
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
tick级别均线策略
通俗点就是按照秒级别进行操作。
def initialize(context):
# 初始化此策略
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
g.security = '600570.SS'
set_universe(g.security)
#每3秒运行一次主函数
run_interval(context, func, seconds=3)
#盘前准备历史数据
def before_trading_start(context, data):
history = get_history(10, '1d', 'close', g.security, fq='pre', include=False)
g.close_array = history['close'].values
#当五日均线高于十日均线时买入,当五日均线低于十日均线时卖出
def func(context):
stock = g.security
#获取最新价
snapshot = get_snapshot(stock)
price = snapshot[stock]['last_px']
# 得到五日均线价格
days = 5
ma5 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-4:], price)
# 得到十日均线价格
days = 10
ma10 = get_MA_day(stock, days, g.close_array[-9:], price)
# 得到当前资金余额
cash = context.portfolio.cash
# 如果当前有余额,并且五日均线大于十日均线
if ma5 > ma10:
# 用所有 cash 买入股票
order_value(stock, cash)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (stock))
# 如果五日均线小于十日均线,并且目前有头寸
elif ma5 < ma10 and get_position(stock).amount > 0:
# 全部卖出
order_target(stock, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (stock))
#计算实时均线函数
def get_MA_day(stock,days,close_array,current_price):
close_sum = close_array[-(days-1):].sum()
MA = (current_price + close_sum)/days
return MA
def handle_data(context, data):
pass
macd策略
def f_expma(N,m,EXPMA1,price):
a = m/(N+1)
EXPMA2 = a * price + (1 - a)*EXPMA1
return EXPMA2 #2为后一天值
#定义macd函数,输入平滑系数参数、前一日值,输出当日值
def macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,price):
EXPMA12_2 = f_expma(N1,m,EXPMA12_1,price)
EXPMA26_2 = f_expma(N2,m,EXPMA26_1,price)
DIF2 = EXPMA12_2 - EXPMA26_2
a = m/(N3+1)
DEA2 = a * DIF2 + (1 - a)*DEA1
BAR2=2*(DIF2-DEA2)
return EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2
def initialize(context):
global init_price
init_price = None
# 获取沪深300股票
g.security = get_index_stocks('000300.SS')
#g.security = ['600570.SS']
# 设置我们要操作的股票池, 这里我们只操作一支股票
set_universe(g.security)
def handle_data(context, data):
# 获取历史数据,这里只获取了2天的数据,如果希望最终MACD指标结果更准确最好是获取
# 从股票上市至今的所有历史数据,即增加获取的天数
close_price = get_history(2, '1d', field='close', security_list=g.security)
#如果是停牌不进行计算
for security in g.security:
if data[security].is_open >0:
global init_price,EXPMA12_1,EXPMA26_1,EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF1,DIF2,DEA1,DEA2
if init_price is None:
init_price = close_price[security].mean()#nan和N-1个数,mean为N-1个数的均值
EXPMA12_1 = init_price
EXPMA26_1 = init_price
DIF1 = init_price
DEA1 = init_price
# m用于计算平滑系数a=m/(N+1)
m = 2.0
#设定指数平滑基期数
N1 = 12
N2 = 26
N3 = 9
EXPMA12_2,EXPMA26_2,DIF2,DEA2,BAR2 = macd(N1,N2,N3,m,EXPMA12_1,EXPMA26_1,DEA1,close_price[security][-1])
# 取得当前价格
current_price = data[security].price
# 取得当前的现金
cash = context.portfolio.cash
# DIF、DEA均为正,DIF向上突破DEA,买入信号参考
if DIF2 > 0 and DEA2 > 0 and DIF1 < DEA1 and DIF2 > DEA2:
# 计算可以买多少只股票
number_of_shares = int(cash/current_price)
# 购买量大于0时,下单
if number_of_shares > 0:
# 以市单价买入股票,日回测时即是开盘价
order(security, +number_of_shares)
# 记录这次买入
log.info("Buying %s" % (security))
# DIF、DEA均为负,DIF向下突破DEA,卖出信号参考
elif DIF2 < 0 and DEA2 < 0 and DIF1 > DEA1 and DIF2 < DEA2 and get_position(security).amount > 0:
# 卖出所有股票,使这只股票的最终持有量为0
order_target(security, 0)
# 记录这次卖出
log.info("Selling %s" % (security))
# 将今日的值赋给全局变量作为下一次前一日的值
DEA1 = DEA2
DIF1 = DIF2
EXPMA12_1 = EXPMA12_2
EXPMA26_1 = EXPMA26_2
软件与交易接口开通条件:
开通该券商后,存入资金指定资金即可开通。开通后股票交易费率万一
本身券商的交易费率为股票万一,可转债沪百万分之五,深十万分之五,基金万0.5,非常厚道。
不太了解量化行业的可以了解下,不少面向机构的量化交易软件的佣金是万2.5的,且开户门槛高,基本是500W以上,比如华泰的matic量化的门槛是1千万元起步。
所以笔者还是很推荐目前该券商的量化交易接口。
需要开通咨询了解的朋友可以扫码联系:

开通券商账户后可以 可以先试用,再考虑是否开通量化接口权限
雪球大v 港股打新王开 据说是骗子,入群收益千万,睡粉丝,睡券商经理
绫波丽 发表了文章 • 0 个评论 • 3290 次浏览 • 2021-07-05 23:42
现在这个王开貌似也是荐股收费,还睡人了。
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