使用Python写一个量化股票提醒系统
作者:菜鸟学Python 发布时间:2022-04-19 14:35:42
大家在没有阅读本文之前先看下python的基本概念,
Python是一种解释型、面向对象、动态数据类型的高级程序设计语言。
Python由Guido van Rossum于 * 底发明,第一个公开发行版发行于1991年。
像Perl语言一样, Python 源代码同样遵循 GPL(GNU General Public License)协议。
本文是小兵使用万能的Python写一个量化股票系统!下面是一个小马的迷你量化系统。
这个小迷小量化系统,麻雀虽小但是五脏俱全,我们今天先从实时提醒这个模块做起,提醒系统分下面几个部分:
实时获取股票数据
连接邮件服务器
预警配置管理
监控数据并发送邮件
希望通过实时提醒,来提高交易的收益率,试试看,万一有用呢,反正写代码对码农来说,so easy!
01.
实时获取股票价格
为了更准确的获取股票的价格,我们这里用比较有名的金融库tushare来获取,里面封装了大量的股票的数据Api,非常好用!
1).首先设计一个stock类,这个类第一件大事:
查询股票的实时价格和k线数据比如(5min,15min),然后把数据返回出来,为了提高效率,我们肯定是用并发出来,所以start_run函数会成为一个线程函数
2).第二件大事:
我们获取的实时的数据,需要传递给外边的模块调用,子线程和主线程间通信的话,最简单的方法用queue来搞定,所以我们stock类会init里面传入一个queue
3).控制线程:
这个stock我们希望外边能控制它的运行和停止,在stock类的入口,我们加入了一个_terminal变量
4).神奇的tushare库
利用tushare这个神奇的API,构造两个类函数分布query_stock_real_price和get_kline_data获取数据:
def query_stock_real_price(self):
df = ts.get_realtime_quotes(self.stock_num)
df=df[['price','time']]
price=df['price'].values[0]
time=df['time'].values[0]
return price,time
def get_kline_data(self, ktype='ma5'):
today=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
df = ts.get_hist_data(self.stock_num, start='2018-08-08', end=today)
return (df[[ktype]])
02.
邮件系统
简单实时提醒系统,我们用邮件,比如你的qq邮箱,是可以实时的收到一些邮件提醒的信息,我们这里用Python自带的 SMTP和EMAIL模块处理:
1). 连接邮件服务器
为了方便扩展和复用,也用一个类来封装邮件server!构造一些邮件服务器的地址和密码,然后连接就可以了,非常简单。
2).构造邮件内容
服务器连接好了,之后我们需要发送邮件,需要写一个邮件标题和内容,比如 xx股票,现在价格多少之类的。
1).为了更好的封装数据,用类装饰器对titel和content进行封装,这样外边无法直接访问这两块内容。
2).mail类会初始化一些信息,比如要发送到邮件地址,而且要把前面构造好的SMTP服务器对象传进来,方便发送邮件。
3).初始化一个MIMEText对象,填充一些邮件的内容比如from,to,subject等等。为了有时间性,我们在邮件的开头加一个时间戳。
03.
预警系统
我们需要有一个配置文件,里面不停的修改我们对股票的价格的设置, 比如到了你的止损或者止盈的位置,或者到了你的一些量化策略的地方 ,需要提醒你注意等等。这里我们只是简单的说明,只写最大和最小的股价预警,示例一下:
setting 文件:
{
"high_price": 15,
"low_price": 10
}
1).死循环监控数据
我们启动一个线程,用一个死循环来不停的从队列里面获取股票的数据,然后进行一些监听的逻辑判断,先看一下核心代码:
因为股票有交易时间,我们这里简单粗暴的让程序只在交易时间运行,当然如果要把程序放在远端服务器上的话,需要进一步优化,不然每一天都要启动一下!
死循环里面会不停的读区预警 设置里面的股价的涨到多少最高价和最低价 ,一旦触达这个价格,立刻发送邮件提醒!
写了这么久,看一下效果吧:
好了,上面是 一个简单的股票实时提醒程序 ,利用了一些Python自带的邮件库和一个金融库,算是一个综合小练习!
总结
以上所述是小编给大家介绍的使用Python写一个量化股票提醒系统网站的支持!
来源:https://ask.hellobi.com/blog/caoniao_xueyuan/15440
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