Python凭借其开发效率高和功能强大的特性,在众多编程语言中脱颖而出,成为大数据时代的分析利器。据我多年的领悟,编程语言只是一种按照人的意图去实现特定功能的高效工具而已,程序化所实现的核心决策功能依然需要人工智慧来支撑,在量化投资交易领域,投资者所思考的交易逻辑是非常重要,正所谓重剑无锋,大巧不工(真正的剑技不是要依靠剑锋,而是个人的修行,投资也是如此,投资者的素养最为重要) ,因此应当把80%的时间与精力放到投资模型构建的思考上,20%的时间与精力放到编程实现上。即将走上量化投资交易的你,工欲善其事,必先利其器,将Python作为量化投资交易的首选语言,无疑是最为明智的,余生很短,请跟我一起用python!
思路在量化交易方面,通过计算机程序自动实现股票盯盘与找到买卖信号,应该是很多人都比较向往的吧。但九层之台,起于累土,千里之行,始于足下,只有打下坚实的基础,将各个知识点逐一突破后加以综合运用,才能构建自己完整的量化交易体系。今天就从量化交易最基础的入门知识点讲起,通过Python程序,编写股票价格实时盯盘的机器人,当股价触发一定的涨幅条件时,自动发送电子邮件或短信通知到投资者,这一场景可运用于平时喜欢炒股,但是没有时间盯盘的股民朋友。通过该文章的学习,读者可以掌握对证券(包括股票和基金)实时价格的获取、电子邮件发送、程序定时运行和程序打包成exe文件等知识点。盯盘机器人的工作流程图及效果图为便于让各位读者从全局观了解整个程序运行的逻辑,特将流程图绘制如下。1. 程序工作流程图2. 股价监控的效果例如: 2021年7月19日,所监控的目标股票三峡能源(证券交易代码:600905)因某时点的涨跌幅达到监控水平线,自动触发邮件提醒,通过邮件方式告知投资者当前价格,涨跌幅和盈亏情况等数据,效果如下图所示。代码实现1. 需要安装的第三方库及简要介绍这里首先为大家介绍一下,本文需要用到的若干Python库。- Tushare:一个免费、开源的python财经数据接口包,通过该库的get_realtime_quotes(code)的方法(code为目标证券的交易代码,包括股票和ETF基金的交易代码都可以),可以返回股票的当前报价和成交信息,返回值的数据类型为DataFrame,该DataFram包括name(证券名称),open(今日开盘价),pre_close(昨日收盘价),price(当前价格)...time(时间)等,根据本次需求,仅需要部分维度即可,其他的维度,读者可以自行通过print()打印方式查看所有的维度信息。
- pandas:数据分析的核心库,因为调用Tushare库的get_realtime_quotes(code)方法返回DataFrame数据类型,所以需要该库对返回数据进行操作。
- schedule:在证券交易中的制度中,有交易和休市时间,要实现程序的定时运行,该库必不可少,详见程序部分对该库用法的介绍。
- sys:在交易日的15:00以后已经闭市,为避免资源的浪费,此时可以调用sys.exit()方法实现程序的自动退出。
- pyinstaller:用该库可以将程序打包成可执行的exe格式文件,便于程序的运行。
以上所需的第三方库,可以使用pip指令完成安装即可。2. 程序代码实现① 编写获取当前证券价格信息的方法def get_now_jiage(code): df = ts.get_realtime_quotes(code)[['name','price','pre_close','date','time']] return df 其中参数code为目标股票的交易代码,例如股票名称为“三峡能源” 的证券交易代码为“600905”。调用Tushare的get_realtime_quotes('600905’)方法,即可返回一个DataFrame类型的数据,根据功能需要,我们只需要获取name(股票名称) 、price(当前价格) 、pre_close(昨日收盘价) 、date(价格对应的日期) 和time(价格对应的时间) 即可。编写好该方法后,主需要传递目标股票的交易代码至get_now_jiage方法,即可获取需要的数据。② 编写判断是否在交易时间段内的方法在每个交易日,股票交易的时间为09:30-11:30,13:00-15:00,早上9:30程序开始监控,可以通过schedule来实现(后面讲解),在11:30-13:00之间的午间休市时间内,为避免造成资源浪费,就不必调用Tushare接口的数据,该时间段我们可以称为暂停交易时间 。判断是否在暂停交易时间段的方法编写如下:def pd_ztjytime():#判断是否是交易时间 now_time = datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') now_datetime = datetime.datetime.strptime(now_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') d1 = datetime.datetime.strptime(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') + ' 11:30:01', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') d2 = datetime.datetime.strptime(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d') + ' 13:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') delta1 = (now_datetime - d1).total_seconds() delta2 = (d2-now_datetime).total_seconds() if delta1>0 and delta2>0 : #在暂停交易的时间内 return True #在暂停的交易时间范围内,返回 True else: return False #不在暂停的交易时间范围内,返回 False ③ 编写监控股价的主体运行程序该模块作为股价监控与计算涨跌幅,判断是否发送通知的核心程序,为了与早间9:30定时运行程序的模块相配合,故该模块写成独立的方法,完整程序如下:def do_programe(code): if pd_ztjytime()==False: #判断是否在暂停交易的时间范围内 info=get_now_jiage(code) #调用方法获取当前的DataFrame now_jiage=float(info['price'][0]) #获取现价 name=info['name'][0] #获取证券名称 pre_close=float(info['pre_close'][0]) #获取昨日收盘价 riqi=info['date'][0] #获取现价对应的日期 sj=info['time'][0] #获取价格对应的时间 now_zdie=round((now_jiage-pre_close)/pre_close*100,2) #计算现在的涨跌幅 all_zdie=round((now_jiage-cbj)/cbj*100,2) #计算股票持有期间内总的涨跌幅,其中cbj为购买时候的成本价,需要约定全局变量 now_shizhi=round(shuliang*now_jiage,2) #计算股票现在的市值,其中shuliang为购买股票的数量,需要约定为全局变量 ykui=round(now_shizhi-cbj*shuliang,2) #计算股票现在总的盈亏 if (abs(now_zdie)>=3 and abs(now_zdie)<3.09) or (abs(now_zdie)>=6 and abs(now_zdie)<6.05) or (abs(now_zdie)>=9 and abs(now_zdie)<9.1) : #判断现在的涨跌幅是否在目标范围内 email_comment = [] email_comment.append('<html>') email_comment.append('<b><p><h3><font size='2' color='black'>您好:</font></h4></p></b>') email_comment.append('<p><font size='2' color='#000000'>根据设置参数,现将监控到'+name+'('+str(code)+')的证券价格异动消息汇报如下:</font></p>') email_comment.append('<table border='1px' cellspacing='0px' width='600' bgcolor=' + color_bg_fg + ' style='border-collapse:collapse'>')
email_comment.append('<tr>') email_comment.append('<td align='center'><b>序号</b></td>') email_comment.append('<td align='center'><b>购买单价</b></td>') email_comment.append('<td align='center'><b>持股数</b></td>') email_comment.append('<td align='center'><b>现价</b></td>') email_comment.append('<td align='center'><b>现涨跌幅</b></td>') email_comment.append('<td align='center'><b>总涨跌幅</b></td>') email_comment.append('<td align='center'><b>现市值</b></td>') email_comment.append('<td align='center'><b>盈亏额</b></td>') email_comment.append('<td align='center'><b>异动时间</b></td>') email_comment.append('</tr>')
email_comment.append('<tr>') email_comment.append('<td align='center'>'+str(1)+'</td>') email_comment.append('<td align='center'>'+str(cbj) + '</td>') email_comment.append('<td align='center'>' + str(shuliang) + '</td>') email_comment.append('<td align='center'>' + str(now_jiage) +'</td>') email_comment.append('<td align='center'>' + str(now_zdie) + '%</td>') email_comment.append('<td align='center'>' + str(all_zdie) + '%</td>') email_comment.append('<td align='center'>' + str(now_shizhi) + '元</td>') email_comment.append('<td align='center'>' + str(ykui) + '元</td>') email_comment.append('<td align='center'>' + str(riqi) +' '+str(sj) +'</td>') email_comment.append('</tr>') email_comment.append('</table>') email_comment.append('<p><font size='2' color='black'>祝:股市天天红,日日发大财!</font></p>') email_comment.append('</html>') send_msg = '\n'.join(email_comment) send_Email(email_add[0], send_msg) if (abs(now_zdie)>=3 and abs(now_zdie)<3.1) or (abs(now_zdie)>=6 and abs(now_zdie)<6.1) or (abs(now_zdie)>=9 and abs(now_zdie)<9.1) 上述if判断语句表示现在涨跌幅的绝对值在3%(含)至3.1%(不含)(使用绝对值可以同时兼顾涨和跌的幅度),或6%(含)至6.1%(不含),或9%(含)至9.1%(不含)之间时,便通过发送电子邮件的形式发送通知,具体的涨跌幅触发参数读者可以自行修改。send_Email(email_add[0], send_msg) 其中,email_add为列表形式,可以存放多个接收通知的电子邮件地址,此例中仅设置一个接收地址,全局变量email_add=['......'],故获取该地址的程序为email_add[0]。send_msg即为要发送的邮件内容,邮件内容使用列表email_comment进行添加,这里发送的邮件格式为html格式,使用html格式是为了方便绘制表格。html文件的开头应当是,而结尾则是与之配对的,其中绘制表格的标签是<table>及配对的</table>,表格行的标签是<tr>,而列的标签则是<td>。def send_Email(Email_address, email_text): from_addr = '*****' #发出电子邮件的地址 password = '*****' #发出电子邮件的密码 title = '股票价格异动监控消息-' + datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') #电子邮件的标题 msg = MIMEText(email_text, 'html', 'utf-8') #电子邮件的格式是HTML msg['From'] = from_addr msg['To'] = Email_address msg['Subject'] = title
try: server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.qq.com', 465) server.login(from_addr, password) # 发送邮件 server.send_message(msg) server.quit()
# print(Email_address+' send success!') #send_info.append(Email_address + ' send success!\n') except Exception as e: a+1 # print(e) #send_info.append(e + '\n') #send_info.append(Email_address + ' send failed!\n') # print(Email_address+' send failed!') from_addr为发件人的邮箱地址,而password则是发件人的授权码,这里需要根据实际情况进行修改和填写。server = smtplib.SMTP_SSL('smtp.qq.com', 465)是选择QQ邮箱的SMTP服务器地址smtp.qq.com,默认端口为465,如果是其他邮箱,则应该进行相应的服务器和端口号进行修改。如何获取发件人的授权码呢?以QQ邮箱为例说明:第一步:登录QQ邮箱,单击顶部的“设置”链接,然后单击“账户”标签,如下图所示。第二步:在“账户”选项卡中向下滚动,直到看到如下图所示的选项,单击“POP3/SMTP服务”右侧的“开启”链接,如下图所示。第三步:单击“开启”链接后,会有一个验证密保的过程。按照页面中的说明,向指定号码发送指定内容的手机短信,发送完毕后单击页面中的“我已发送”按钮,会弹出一个框,里面就包含SMTP授权码,把它复制并存储起来,方便以后调用。 ④ 编写调用do_programe(code)的监控程序为了实现主体程序的调用,编写run()方法入下所示:def run(): while True: do_programe('600905') now_time=datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') d1 = datetime.datetime.strptime(now_time, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') d2 = datetime.datetime.strptime(datetime.datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')+' 15:00:00', '%Y-%m-%d %H:%M:%S') delta = d2 - d1 if delta.total_seconds()<=0: sys.exit() time.sleep(1) ⑤ 编写每天9点30分开始监控的主程序为了实现每个交易日交易时点开始监控,需要的程序如下所示:if __name__ == '__main__': schedule.every().day.at('09:30').do(run) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1) ⑥ 程序打包与自动运行当编写完程序以后,就需要通过打包的形式把程序转化为exe格式,该格式下的程序可以点击或者设置自动运行,打包的库是pyinstaller ,使用命令pyinstaller -w -F 程序路径\程序名.py 即可。其中-w表示生成的exe文件运行时不出现黑色的DOS界面,我们只需要该程序 “悄悄” 在后台运行即可。为了实现程序在电脑开机的时候自动运行,可以将生成的exe文件复制到windwos系统的Startup文件夹下,点击windows的开始菜单-所有程序,找到“启动”或者“Startup”的文件夹,将exe文件复制到该文件夹内,每次开机,电脑就可以自动运行该监控程序。因为程序运行不出现任何界面,为了查看程序是否在运行,可以用快捷键“Ctrl Alt Delete”的快捷键打开任务管理器,在进程里面可以查看到“股票监控.exe”(这里的文件名是作者改的文件名) 的文件,表明程序在监控中。展望该程序只是设置了一只股票来作为简单功能实现的案例,仍然有一定的改进空间,说明如下。一是在实践中,往往都是构建一个股票池(数只股票) 来动态监测股价和自动判断交易时点(比如MACD,均线,KDJ指标等) ,往往需要结合数据库技术,才能便于灵活构造股票池。二是对于发送短信的功能,本文中并未做介绍,仅介绍了电子邮件,其实短信通知的思路和邮件的思路一致。如果要实现免费发短信功能,读者可以在twilio 网站上(https://www.)上注册和调用相应功能即可,读者可以再网上搜索。三是关于Tushare数据接口,本文中用的是Tushare老的接口API,目前官方主要维护的是Tushare Pro接口,相应的调用功能要达到一定的积分才可以,但是相比其他收费接口,Tushare是属于业界的良心之作,关于Tushare Pro,参考的网址详见https:///document/2。四是其他商业的量化接口,可以推荐聚宽量化接口,大约有半年左右的免费试用期,但是免费过后,每个月还是有几千元的收费,读者可选择使用聚宽网址https://www./view/community/list?listType=1。五是关于爬虫获取证券交易数据,现在证券交易数据比较丰富的网站有东方财富、同花顺、新浪财经以及和讯网等。通过爬虫也可以获取相应的数据,但是应当注意的是,像本文中每个交易日每秒钟调用一次API,如果用爬虫来实现,就不理想,因为调用太频繁可能触发网站的反爬虫机制。六是该程序设置的是在本地计算机上自动开机运行,在程序不断优化和增加功能后,感兴趣的读者可以了解购买云服务器部署监控程序。
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