占坑，后期把代码整理下放上来。
 
更新：





 
制作好了一个接口，用户可以直接调用。
数据来源与集思录。
获取 排除满足强赎天数剩余N天的可转债，排除强赎可转债。

比如：DAY=4 ，那么假设强赎满足天数为15天，那么返回市场上强赎强赎倒数天数大于4天的可转债，即返回小于或者等于11天以下的转债。把满足条件还差4天的转债排除掉了，当然，已经公告强赎的也会被排除。



import requests

URL = 'http://11.11.11.11/api/redeem/'
# DAY 强赎倒数剩余天数小于 DAY （4）天， 已经公告强赎的也是被排除的
DAY = 4

SIGN = '私信星主获取' # sign和以前一致

data = {'day': DAY,
'sign': SIGN}
r = requests.post(URL, data=data)

print(r.json()) 
具体用户可以关注知识星球： 查看全部

获取 排除满足强赎天数剩余N天的可转债，排除强赎可转债。



比如：DAY=4 ，那么假设强赎满足天数为15天，那么返回市场上强赎强赎倒数天数大于4天的可转债，即返回小于或者等于11天以下的转债。把满足条件还差4天的转债排除掉了，当然，已经公告强赎的也会被排除。







import requests



URL = 'http://11.11.11.11/api/redeem/'

# DAY 强赎倒数剩余天数小于 DAY （4）天， 已经公告强赎的也是被排除的

DAY = 4



SIGN = '私信星主获取' # sign和以前一致



data = {'day': DAY,

        'sign': SIGN}

r = requests.post(URL, data=data)



print(r.json())

可转债的开户条件：
1. 和股票证券一样，需要开通一个证券账户，年满18周岁即可。

2. 开通券商账户后，需要在券商软件的业务里面，选择开通可转债交易权限，会让你做十道题，题目比较简单，做错了也可以重来的。

3. 然后就可以交易可转债了。 可转债是T+0的，也就是可以当天来回买卖。
 
可转债新规，费率如下

沪市十万分之五，深市十万分之五，而且是免5，没有最低消费，
 

 
如果有需要，可以扫描下方二维码开户吧： 
请注明 开户，不然非诚勿扰：
  查看全部

最近不少过来开户的人，都是因为之前很早前开的券商户，比如像华泰这种，在4,5年前开的。
有些人也不怎么看交割单，不看不知道，一看吓一跳。





交易最低1元，也就是如果买1手转债（10张），共1000元，或者中签了，中了一手可转债，也就是1000元，卖出最低给1元。
而费率就是千分之一，也就是交易1万元，要给10元的交易费率。
 
本身可转债是T+0了，每天可以来回做T， 沪市转债（新规）费率是十万分之5，是深市的稍微贵一些，十万分之5






具体费率：






如果需要开户的可以扫描以下二维码，保证费率市场最低



备注开户。
 
PS：本人不是券商人员。如果你需要开通其他券商，也可以找我开，我这里有大部分券商的开户资源，也清楚每个品种的费率情况，也希望推荐一个适合的券商给你，免得被手续费吸走你的盈利哈。 查看全部

因为网址变了！
urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='storage.googleapis.com', port=443): Max retries exceeded with url: /chromium-browser-snapshots/Win_
x64/588429/chrome-win32.zip (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x00000000037D3880>: Failed to establish a new connect
ion: [Errno 11004] getaddrinfo failed'))
用浏览器看了，发现根本打不开。
然后谷歌了一下它的镜像，实际链接为： 
https://commondatastorage.googleapis.com/chromium-browser-snapshots/Win_x64/575458/chrome-win32.zip
 
所以，哎，这个库真的有点烂。
直接下载上面的链接，然后解压到本地路径，然后在设置一个环境变量指向这个目录即可。
  查看全部

urllib3.exceptions.MaxRetryError: HTTPSConnectionPool(host='storage.googleapis.com', port=443): Max retries exceeded with url: /chromium-browser-snapshots/Win_

x64/588429/chrome-win32.zip (Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x00000000037D3880>: Failed to establish a new connect

ion: [Errno 11004] getaddrinfo failed'))

不知道JS的写法就是这样还是这样的，一个列表可以这么写
var arr = [,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,,1,2,3,4,5] 前面的逗号就是没有数据，None或者0.
然后JS的代码可以不填充任何数据。python要把它转为list，要怎么做的？
 
有2个方法：
 
1. 最简单，因为，，的意思是0,0， 那么我们可以把两个逗号替换成0,0，
但是如果前面的逗号数是单数，比如是3个逗号，
arr=[,,,1,2,3]
直接替换2个逗号为0,0，的话，结果是0,0,，1,2,3
结果也不对。
多了一对逗号
然后可以直接再替换一次，， 把两个的地方替换为1个，
 
2. 使用finditer找出每个多余2个逗号的起始和结束，然后替换为0， 即可。
for m in re.finditer(',{2,}'):
    start=m.start()
    end=m.end()
     查看全部

这个站点是不允许别人用梯子上传图片。

然后自己官方的联系方式里面放一个电报telegram的链接。

还有那个发送后台消息给官方邮件的验证码，也是一个谷歌的验证码，没有梯子哪有能耐发消息给你呀？
 
反正就是莫名其妙的被封禁了。 导致个人存放在上面的图片变成了死链接，主要要回去硬盘里面一张张图片找回来，补回去原来的博客文章里面，够呛的了。

这个垃圾网站就是一个坑逼，谁用谁傻逼！ 
 
还是老老实实用阿里云或者腾讯，七牛的空间，访问量不高的费用又不高。
主要是被人坑的感觉不爽。
 
免费图床虽然可以不花钱，但我悲观地认为，大多免费且赚不了钱的服务终究走不了长远，也许未来的某一天，你就会突然收到「XX 关停」的通知。 查看全部

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。
 
需要开通Ptrade的朋友可以加微信联系： 门槛低，只需要30W，存放一周就可以了
交易费率股票万一免5，基金万0.6，转债百万分之二 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。








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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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()

 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)

profi_df_sorted = profit_df.sort_values(by='profit_rate',ascending=False)

profit_df['absolute_profit']=profit_df['total_money']-profit_df['cost']

profi_df_sorted['profit_rate'].mean()

把执行的python命令写到shell里面，也给了+x权限，还是报这个错误fork/exec /root/crontab_script/hello.sh: exec format error
单独执行shell的脚本是没有问题的。
 
经过试验测试，是因为shell脚本的开头没有没有添加：#!/bin/bash的标记。
 
在shell脚本的第一行添加上后就没有问题了。
 
附一个脚本批量处理： 自动在首行添加 #！/bin/bash
In [1]: folder='/root/crontab_script'

In [2]: import os

In [3]: filelist=os.listdir(folder)

In [6]: def change_file(filename):
...: with open(filename,'r') as fp:
...: content=fp.read()
...: content=content.strip()
...: concat='#!/bin/bash\n'
...: content=concat+content
...: with open(filename,'w') as fp:
...: fp.write(content)
...:

In [7]: for file in filelist:
...: if file.endswith('.sh'):
...: full_path = os.path.join(folder,file)
...: change_file(full_path) 查看全部

fork/exec /root/crontab_script/hello.sh: exec format error

#!/bin/bash

In [1]: folder='/root/crontab_script'



In [2]: import os



In [3]: filelist=os.listdir(folder)



In [6]: def change_file(filename):

   ...:     with open(filename,'r') as fp:

   ...:         content=fp.read()

   ...:         content=content.strip()

   ...:     concat='#!/bin/bash\n'

   ...:     content=concat+content

   ...:     with open(filename,'w') as fp:

   ...:         fp.write(content)

   ...:



In [7]: for file in filelist:

   ...:     if file.endswith('.sh'):

   ...:         full_path = os.path.join(folder,file)

   ...:         change_file(full_path)

在执行脚本那里，不能执行
cd xxxxx && python xxx.py这样的操作，这样貌似不会实际去执行
 
只能把上面的命令放到一个shell文件里面，比如worker.sh
然后把worker.sh 放到指定的位置，然后把这个shell的完整路径放入到 cronsun的计划任务的脚本里面。
 










 
 
  查看全部

 cd xxxxx && python xxx.py

最近看了家人的账户的交割单，没想到以前开的账户是这么坑的。 可转债的交易费率万2.5就算了，居然还没有免5。也就是买10张转债（1000元市值左右），就给了5元。。。。
 
新规后，现在转债费率沪深十万分5，而且没有最低5元这个坑。

 
所以果断销户，也不打算联系客服了。现在网上销户很简单。
附一个22个券商的网上销户流程表。里面涵盖了每个券商的销户截图流程


















涵盖的销户券商列表：

 国泰君安
中信建投
兴业证券
光大证券
方正证券
中信证券
海通证券
中泰证券
申万宏源
东方证券
安信证券
东兴证券
东北证券
中投证券
银河证券
长江证券
国信证券
招商证券
平安证券
国金证券
华泰证券
东方财富


有具体每个券商的销户截图
可以到百度网盘下载这个excel表。
 
各大券商销户流程表
链接：https://pan.baidu.com/s/1VJMY5grLkghXZGktjpWupA 
提取码：40ov 

复制这段内容后打开百度网盘手机App，操作更方便哦
更多券商开户，请扫码联系：
可以在这里获取到更多券商的费率信息。 查看全部

配置hexo 的评论和人生统计时，使用valine插件报错message: 'can not read a block mapping entry; a multiline key may not be an implicit key at line 570
 
后面才发现，因为yaml的配置文件的key value的格式问题，冒号： 后面要接一个空格！！！！
不然就是说格式不对了。 查看全部

可转债投资体系
今天总结以前这段时间的经验，形成自己的一套可转债投资体系。

1. 买入价位决定成败。
在买入的那一刻，就可以知道这边买卖的胜算。不能买价格超过110以上的转债，切记。不要看标的，再好的标的，价格不美丽，买入也让自己陷入被动。不要说好公司的转债可以放宽买贵的，如果觉得是好公司，直接买正股。

2. 如果没有可以买的标的，一定要有耐心。 时刻未到而已。
2020年10月到12月，妖债横行，是个转债都被随便拉，无视正股涨跌，有些转债还涨破天际，一天100%+的涨幅。 把整体水位拉伸到一个120+的水平。 但是，这又如何？ 2021年1月底，新债上市一只，破发一只。 最终满地90多元的转债，而且不断有跌破面值，跌破80多的。

记得当时自己的心态是贪心！ 因为瞄定了鸿达转债，广汇转债，亚药转债，搜特转债，以为80多的转债要往70多，60多下移，事后看，当时没有及时大力加仓，错过了一个好价位。
所以设定的规则：跌破5元加仓一格，波动可以在-1到+1之间，也就是94-96之间加仓，89-91之间加仓，如此类推。

3. 110元以下，不能频繁做卖出操作
这个位置110以下卖出，会失去心理优势位置。比如90买的，105卖出，然后涨到115，跌到109，这个时候会有一种冲动要买回来，因为心理上怕后续涨到115或更高后的卖飞心态。 110以下尽量忍住不动。 130以后可以分批卖。所以这里要保证，100面值以下要尽量多买，不能经常做T把筹码给出掉了，失去心理优势价位。 因为如果你90卖的，95卖出，然后涨到98，这个时候你反而不会买，心理是想着它跌回到95以下才买入。从而造成后续该转债一飞冲天而你已经失去仓位了。
上面规则适合上班族，无时间看盘者。
如果有时间看盘，那么可以使用部分仓位进行市场风格的参与博弈。当然这部分是高波动部分，一般人不建议操作。
 
  查看全部

为了提供给需要的读者朋友交流使用需要确认的请发邮件 admin@30daydo.com 
 

import os 回测运行失败, 错误码:3 错误信息: os被禁止使用 
在研究/回测/交易中都被禁止了。 因为要做到系统隔离，不给删除，读取容器内的数据
PTrade使用教程 新手入门 查看全部

如果只是想要下载代码，可以采用镜像下载
 
比如要下载的github地址为： https://github.com/Toman5962/wannacry_easy.git那么把仓库名放入到镜像链接中即可：https://github.91chifun.workers.dev//https://github.com/Toman5962/wannacry_easy.git上面的仓库名是 Toman5962/wannacry_easy.git
不过上面的方法只能下载代码，理论上应该不能push代码的。（本人没试过哈） 查看全部

https://github.com/Toman5962/wannacry_easy.git

https://github.91chifun.workers.dev//https://github.com/Toman5962/wannacry_easy.git

轻松出货的券商：
华泰，招商
 
排队的：
华宝，银河

# 更新 Ptrade API 接口文档： http://ptradeapi.com 这样就可以边打开网页，边写代码，不用在ptrade的代码编写和帮助页面来回切换了。
 记录一下曾经的入门经验与使用心得：
 
好像PTrade有几个版本，本人使用的界面如下，基于python写交易策略和回测：





 

1. 仿真系统的回测可以在交易时间运行，交易系统的回测无法在交易时间运行回测。
 
2. 在研究板块中，API函数带有研究字样的，可以直接使用，不需要import 导入任何库。比如：#获取当日的股票池
g.stock_list = get_Ashares(g.current_date)可以自己使用。
 
而get_history(70, '1d', ['close','volume'], g.stock_list, fq='dypre', include=False)
 没有带研究字样的，是无法直接在研究板块使用，只能在回测或者实盘使用。
 
3.  内置的python版本是： 
'3.5.1 (default, Nov 1 2016, 01:53:03) \n[GCC 4.8.5 20150623 (Red Hat 4.8.5-4)]'
 
也就是无法使用fstring的方式格式化字符串
name='jack'
a=f'{name}'
 
4. log.debug log.error 等调试标记符不会有任何输出，bug！
只能使用log.info 或者print输出，还害我调试了半天，以为程序哪里的问题，导致我的输出不显示。
 

PTrade新手入门教程 二


需要开通Ptrade的朋友，可以扫描二维码开户，并可开通PTrade交易功能。 
股票费率万分之一，转债十万分之二。
 
非诚勿扰。
 

原创文章，转载请注明出处
http://30daydo.com/article/44151
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#获取当日的股票池

g.stock_list = get_Ashares(g.current_date)

get_history(70, '1d', ['close','volume'], g.stock_list, fq='dypre', include=False)

PTrade在开盘时间是无法跑回测的，估计为了考虑服务器的压力，开盘时间更多的是实盘在运行，所以为的节省点带宽。






如果需要在盘中时间回测，可以使用模拟账户来回测，甚至跟踪实盘。
如果没有模拟账户，需要找对应的券商经理申请。
在这边开户，会一条龙提供服务。


开户福利：
Ptrade低门槛开通，入金1W即可开通，费率股票万一
 
Ptrade券商开户：门槛低 查看全部

最新消息：

目前根据可转债新规 沪市十万分之4.1，深市十万分之4。支持同花顺交易
没有最低5元限制，也没有任何最低限制。
 
以前旧的费率可转债 沪市 百万分之二已经不复存在了。大部分券商把存量的用户也提高了。
 
需要的朋友欢迎扫码加我开户吧
 
 

备注：开户
非诚勿扰！
  查看全部

res = requests.get(url, stream=True, headers=headers, verify=False)
with open(dst, "ab") as f:
dp = Down_progress(file_size, first_size, dst)
dp.start()
chunk_size = 1024
for chunk in res.iter_content(chunk_size = chunk_size):
if chunk:
f.write(chunk)
dp.update(chunk_size) 
如果不加stream=True，那么你的硬盘很可能就不停被写入，文件会变得无比巨大，最后磁盘空间不够死机。
不要问我为什么知道。 查看全部

res = requests.get(url, stream=True, headers=headers, verify=False)

        with open(dst, "ab") as f:

            dp = Down_progress(file_size, first_size, dst)

            dp.start()

            chunk_size = 1024

            for chunk in res.iter_content(chunk_size = chunk_size):

                if chunk:

                    f.write(chunk)

                    dp.update(chunk_size)

20天内赎回需要1.5%手续费，套利者如果这期间卖不出去，会原路返回，申购的份额通过赎回，亏个手续费就可以了。
 
而赎回后的手续费是算入基金的净值。
 
所以策略就很明显，点到即止。
 
### 2021-03-27 更新 ##########
判断错误，原来这个基金是打算清盘的了。
限制申购后第一天地天板。公司是早有预谋，关联方收集筹码，便于开基金持有人大会时投票通过。 查看全部

最近市场上貌似没有几家万一免5的了，之前的银河证券被举报了，免5的费率被取消了。
不过之前还找到一家万一免五的，没有最低费率，用多少算多少，比如买了1000元股票，那么费率只有1000*万分之一，等于1分钱，略等于不用钱哈。 
优势杠杆的。 
 
需要的点击下面链接即可开户： 注意：当前默认的免五已经取消了，需要开通量化交易权限后可以进行免五操作。
 
开通ptrade和qmt量化交易接口的条件，入金30万，过3天左右可以开通，开通后可以免五！


交割单：




心动不，赶紧心动吧。

该券商也支持同花顺客户端登录，做量化的使用easytrader也可以友好支持。
 
如果有疑问，可以扫码咨询。备注：开户


  查看全部

 富途牛牛的模拟买入卖出无法生效
下图是富途美股的期权交易





 
后来咨询了客服，原来富途的模拟撮合系统需要真实有成交才能生效。
也就是你挂卖一价，比如10元，你挂一个买单10，是不会成交的，甚至挂一个12，13，也不会成交，需要在实盘交易中，其他人成交了一单，你的模拟才会真正成交。而且如果实盘别人成交的是100股，你模拟挂单的是200股，那么实际成交也只会是100股。
 
 





 





 
最近入手的期权模拟，先练练手。
 
港股，美股的账号默认就帮你开了期权和模拟账号，放心玩。不像股需要一定的资金体量还要考试等几天。
在上面拿来练手最好不过了，白天可以练港股，晚上可以练美股。
 
推荐开个富途玩玩，不需要入金也可以玩，注册账号分分钟的事情。
 
富途开户链接
 
一步一步注册即可。可以不入金就可以模拟。
  查看全部

一个是登录状态后查看的自己的星星数，一个是没有登录状态下的星星数






登录后





登录前
 

本来挺强大的一个插件，结果因为这个小功能导致鸡肋了，或者我不知道如何在下载文件？？
 
后记：
只好用scp传输啦，还好windows平台的git客户端。

使用systemctl start redis-server启动redis报错：
 
Failed to start Advanced key-value store
 
csdn查出来的全是垃圾。
 
后面再stackoverflow看了下，尝试其中一个方案：
使用命令启动
/usr/bin/redis-server /etc/redis/redis-conf
 
然后一起就又正常了， 如果还是报错，把bind的ip地址后面那截改为127.0.0.1，后面那个ipv6格式的不要 查看全部

flourish可视化网站要求excel的时间是按列排的，也就是我有1000个数据，那么也就需要1000列，这个和dataframe的默认数据是转置的，也就是需要把dataframe的行变成列。
 
而在数据量很大的情况下，pandas的xlwt是不支持265行以上的，所以需要用xlsxwriter这个库，通过手动转换
 
 
import xlsxwriter #导入模块
workbook = xlsxwriter.Workbook('new_people.xlsx') #新建excel表
worksheet = workbook.add_worksheet('sheet1') #新建sheet（sheet的名称为"sheet1"）
把行列重新写入。
for index,item in df.iterrows():
date=item['上市日期']
count=item['申购人数']
date=date.replace(' 00:00:00','')
worksheet.write(0,index,date)
worksheet.write(1,index,count)

workbook.close()
index就是列数，不断地写在第一行和第二行，就可以达到所要的需求了。
  查看全部

import xlsxwriter   #导入模块

workbook = xlsxwriter.Workbook('new_people.xlsx')     #新建excel表

worksheet = workbook.add_worksheet('sheet1')       #新建sheet（sheet的名称为"sheet1"）

for index,item in df.iterrows():

    date=item['上市日期']

    count=item['申购人数']

    date=date.replace(' 00:00:00','')

    worksheet.write(0,index,date)

    worksheet.write(1,index,count)



workbook.close()

申请的25端口不给解封，只好用企业有的80端口。
python的发邮件代码demo：
 
try:
stmp.connect(host='smtp.mxhichina.com', port=80)
stmp.login(username, password)
stmp.sendmail(username, TO_MAIL_, msg.as_string()) 查看全部

    try:

        stmp.connect(host='smtp.mxhichina.com', port=80)

        stmp.login(username, password)

        stmp.sendmail(username, TO_MAIL_, msg.as_string())

手贱下载了一个清理微信好友的python代码，人家本来noReset设为True，不知道为啥手贱，一手把它改成False，
结果启动后卡了很久，当时还以为内存消耗比较大，kill了一下，结果还是很快，原来当时是在后台删除数据。。。。。
 
启动后发现，数据不见了，要重新登录。。。。哭。。。。 查看全部