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30天掌握量化交易 (持续更新)
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python quant stock

更好的帮助自己炒股(亏钱-。-)

2022-12-08 更新

目前正在重构项目代码,目录结构可能与下面描述有些出入,后期会慢慢更新修改,感谢大家的关注与支持。


analysis/ 数据分析部分

datahub/ 数据采集部分

fund/ 基金相关的分析部分

futu/ 富途牛牛接口的基本用法

hk_stock/ 港股部分

k-line/ K线技术形态部分

machine_learning/ 机器学习预测

trader/ 交易部分

ptrade/ ptrade自动交易实盘代码

log/ 存放日志

common/ 常用函数与库

configure 数据库连接与配置


使用教程:

configure/setting.py

    def config(self, db_type='mysql', local='ubuntu'):
        db_dict = self.json_data[db_type][local]
        user = db_dict['user']
        password = db_dict['password']
        host = db_dict['host']
        port = db_dict['port']
        return (user, password, host, port)

    def get_engine(self, db, type_='ubuntu'):
        from sqlalchemy import create_engine
        user, password, host, port = self.config(db_type='mysql', local=type_)
        try:
            engine = create_engine(
                'mysql+pymysql://{}:{}@{}:{}/{}?charset=utf8'.format(user, password, host, port, db))
        except Exception as e:
            print(e)
            return None
        return engine

    def get_mysql_conn(self, db, type_='ubuntu'):
        import pymysql
        user, password, host, port = self.config(db_type='mysql', local=type_)
        try:
            conn = pymysql.connect(host=host, port=port, user=user, password=password, db=db, charset='utf8')
        except Exception as e:
            print(e)
            return None
        else:
            return conn

    def mongo(self, location_type='ubuntu', async_type=False):
        user, password, host, port = self.config('mongo', location_type)
        connect_uri = f'mongodb://{user}:{password}@{host}:{port}'
        if async_type:
            from motor.motor_asyncio import AsyncIOMotorClient
            client = AsyncIOMotorClient(connect_uri)
        else:
            import pymongo
            client = pymongo.MongoClient(connect_uri)
        return client

文末有券商福利:提供券商自动化下单接口


码农的量化交易,把经历写成代码推送到github。代码和策略会一直保持更新,如果你有好的策略或者想法和疑问想要交流,可以加文末微信。

新增:

analysis 目录 数据分析部分

datahub(数据源)

k-line (K线技术形态识别)


福利

券商量化下单接口

支持python语言,可云端部署与本地运行两种模式,支持A股市场股票,转债,基金等品种。

实盘python下单接口

接口文档

费率

交易费率低:
股票万一; 可转债万0.4;基金ETF,LOF万0.5


开通量化接口后是不收取额外费用,可永久使用。

开通条件: 不同券商门槛不同


当然也有其他主流券商可选,华泰,广发,华宝,招商,国金,银河证券等等,基本可以涵盖主流券商。


开通方式:

扫码


注明:开户。


关注开发者公众号: 可转债量化分析


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