『壹』 如何用Python炒股
如果想直接执行python程序的话可以写一个.bat新建一个记事本，然后写一段下面的代码，最后存成.bat文件，以后直接执行这段代码就可以了。其实也可以直接执行.py文件c:\program files\python file.py
『贰』 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
股票自动交易助手提供了一个 Python 自动下单接口，参考代码
#股票自动交易助手Python自动下单使用例子
#把此脚本和StockOrderApi.pyOrder.dll放到你自己编写的脚本同一目录
fromStockOrderApiimport*
#买入测试
#Buy(u"600000",100,0,1,0)
#卖出测试,是持仓股才会有动作
#Sell(u"000100",100,0,1,0)
#账户信息
print("股票自动交易接口测试")
print("账户信息")
print("--------------------------------")
arrAccountInfo=["总资产","可用资金","持仓总市值","总盈利金额","持仓数量"];
foriinrange(0,len(arrAccountInfo)):
value=GetAccountInfo(u"",i,0)
print("%s%f"%(arrAccountInfo[i],value))
print("--------------------------------")
print("")
print("股票持仓")
print("--------------------------------")
#取出所有的持仓股票代码,结果以','隔开的
allStockCode=GetAllPositionCode(0)
allStockCodeArray=allStockCode.split(',')
foriinrange(0,len(allStockCodeArray)):
vol=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],0,0)
changeP=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],4,0)
print("%s%d%.2f%%"%(allStockCodeArray[i],vol,changeP))
print("--------------------------------")
『叁』 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
网址都没有给出怎么测试呢？ 这个应该是服务器生成的token吧，可以urllib2抓一下，如果抓不到的话那么他可能用的js动态加载，这个得分析js源码了，如果他用了flash来算出这个值的(我记得酷狗就是这么做的)，那么恭喜你，不能算出这个值了
『肆』 怎么学习python量化交易
下面教你八步写个量化交易策略——单股票均线策略
1 确定策略内容与框架
若昨日收盘价高出过去20日平均价今天开盘买入股票
若昨日收盘价低于过去20日平均价今天开盘卖出股票
只操作一只股票，很简单对吧，但怎么用代码说给计算机听呢？
想想人是怎么操作的，应该包括这样两个部分
既然是单股票策略，事先决定好交易哪一个股票。
每天看看昨日收盘价是否高出过去20日平均价，是的话开盘就买入，不是开盘就卖出。每天都这么做，循环下去。
对应代码也是这两个部分
definitialize(context):
用来写最开始要做什么的地方
defhandle_data(context,data):
用来写每天循环要做什么的地方
2 初始化
我们要写设置要交易的股票的代码，比如 兔宝宝（002043）
definitialize(context):
g.security='002043.XSHE'#存入兔宝宝的股票代码
3 获取收盘价与均价
首先，获取昨日股票的收盘价
#用法：变量=data[股票代码].close
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盘价，命名为last_price
然后，获取近二十日股票收盘价的平均价
#用法：变量=data[股票代码].mavg(天数，‘close’)
#获取近二十日股票收盘价的平均价，命名为average_price
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
4 判断是否买卖
数据都获取完，该做买卖判断了
#如果昨日收盘价高出二十日平均价,则买入，否则卖出
iflast_price>average_price:
买入
eliflast_price<average_price:
卖出
问题来了，现在该写买卖下单了，但是拿多少钱去买我们还没有告诉计算机，所以每天还要获取账户里现金量。
#用法：变量=context.portfolio.cash
cash=context.portfolio.cash#取得当前的现金量，命名为cash
5 买入卖出
#用法：order_value(要买入股票股票的股票代码，要多少钱去买）
order_value(g.security,cash)#用当前所有资金买入股票
#用法：order_target(要买卖股票的股票代码，目标持仓金额）
order_target(g.security,0)#将股票仓位调整到0，即全卖出
6 策略代码写完，进行回测
把买入卖出的代码写好，策略就写完了，如下
definitialize(context):#初始化
g.security='002043.XSHE'#股票名:兔宝宝
defhandle_data(context,data):#每日循环
last_price=data[g.security].close#取得最近日收盘价
#取得过去二十天的平均价格
average_price=data[g.security].mavg(20,'close')
cash=context.portfolio.cash#取得当前的现金
#如果昨日收盘价高出二十日平均价,则买入，否则卖出。
iflast_price>average_price:
order_value(g.security,cash)#用当前所有资金买入股票
eliflast_price<average_price:
order_target(g.security,0)#将股票仓位调整到0，即全卖出
现在，在策略回测界面右上部，设置回测时间从20140101到20160601，设置初始资金100000，设置回测频率，然后点击运行回测。
7 建立模拟交易，使策略和行情实时连接自动运行
策略写好，回测完成，点击回测结果界面（如上图）右上部红色模拟交易按钮，新建模拟交易如下图。 写好交易名称，设置初始资金，数据频率，此处是每天，设置好后点提交。
8 开启微信通知，接收交易信号
点击聚宽导航栏我的交易，可以看到创建的模拟交易，如下图。 点击右边的微信通知开关，将OFF调到ON，按照指示扫描二维码，绑定微信，就能微信接收交易信号了。
『伍』 python 设计一个名为Stock的类来表示一个公司的股票
class Stock():
def __init__(self):
self.__no = ""
self.__name = ""
self.previousClosingPrice = 0
self.currentPrice = 0
def creatStock(self,stockInfo):
self.__no = stockInfo[0]
self.__name = stockInfo[1]
self.previousClosingPrice = stockInfo[2]
self.currentPrice = stockInfo[3]
def getStockName(self):
return(self.__name)
def getStockNo(self):
return(self.__no)
def setPreviousClosingPrice(self,price):
self.previousClosingPrice = price
def getPreviousClosingPrice(self):
return(self.previousClosingPrice)
def setCurrentPrice(self,price):
self.currentPrice = price
def getCurrentPrice(self):
return(self.currentPrice)
def getChangePercent(self):
return((self.currentPrice - self.previousClosingPrice)/self.currentPrice)
stock = Stock()
stock.creatStock(["601318","中国平安",63.21,64.39])
print(stock.getStockNo())
print(stock.getStockName())
print(stock.getCurrentPrice())
print(stock.getPreviousClosingPrice())
『陆』 python的量化代码怎么用到股市中
2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析
在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：
第一，A股市场上都有哪些行业；
第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？
第一个问题
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。
第二个问题
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。
我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。
我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。
那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）
从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。
「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现
选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。
3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合
首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：
结论
通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：
先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。
在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显著优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率
市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要。
出自：JoinQuant 聚宽数据 JQData
『柒』 股票池如何用python构建
股票池用python构建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚宽，对比一下聚宽、优矿、大宽网（已经倒闭了），都大同小异，选哪个都一样。
虽然这些平台都大同小异，但是代码可不能简单复制粘贴，因为底层函数库是不一样的，有可能在别的平台根本用不了某个函数，并且简单复制到自己电脑中的python的话百分之百用不了。
代码的思路是，每个月底进行调仓，选出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/涨停的股票，然后选择最小市值的10只，基准是创业板综指，看看结果。
python构建数据获取方法是：
这里使用为了接下来的操作需要将一定历史范围的股票数据下载下来，这里下载起始时间为20160101，截至时间为运行代码的时间范围的历史日线数据。
这里以tushare为例, tushare获取历史数据有两种方式。
第一种是以迭代历史交易日的方式获取所有历史数据，假设获取三年的历史数据，一年一般220个交易日左右，那么3年需要请求660多次左右，如果以这种方式的话，就下载数据的时间只需要1分钟多点的样子。
第二种是以迭代所有股票代码的方式获取所有历史数据，股票数量有大概3800多个，需要请求3800多次，但是在积分有限的情况下一分钟最多请求500次，也就意味着仅下载数据的时间至少需要大概8分钟时间。
理论上，你获取的历史范围超过17.3年，那么使用第一种方式才比第二种方式快。
『捌』 怎样用Python写一个股票自动交易的程序
方法一前期的数据抓取和分析可能python都写好了庆察，所以差这交易指令接口最后一步。
对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。方法二是wind这样的软件也有直镇拦接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。方法三鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。方法四就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预誉旅茄测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧