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python怎么写股票自动交易程序

发布时间: 2023-04-04 20:17:26

㈠ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序

国外有自动交易软件。只需要写插件就可以。如果用python重新写,有些麻烦。如果证券交易公司提供API,就容易。

我记得2004年左右是通过API实现的。

有个朋友做过一个贵金属的自动交易。不过2年后,亏了不少。

㈡ 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("--------------------------------")

㈢ 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,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

㈣ 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

㈤ python开发EA外汇交易怎么开发

1.首先,你要有一个EA,必须要有以ex4为扩展名的,如果只有mq4文件的话,就要用MetaTrader自带的编辑器MetaEditor打开,将mq4通过编译(compile)并且要不出现错误,才能在原存放mq4的文件夹下面得到一个同名的ex4文件。
2.将这个ex4文件复制到MetaTrader 4所在的文件夹下面的experts文件夹下,比如:D:Program FilesACTC MetaTrader 4experts,关闭并重新打开MetaTrader 4。
3.在“导航”下面的“智能交易系统”下面右键点击你想要使用的EA。
拓展资料:
1、 对于想要在 mt5+python 发展 ea 的交易者,最大会立即遇到的困难是,mt5 现在还没有提供 python 可以调用 mt5 backtest 的接口,也就是在 python 上开发 ea 是无法在 mt5 上作复盘测试的,只能另外再找 python 的第三方 backtest 库再多写接口来达成。 复盘不是只有验证策略的有效性,也扮演调试策略参数的重要工作,所以复盘对于开发 ea 是相当重要的环节。
2、另外在执行速度上,mt5+python ea 的速度自然是无法和纯在 mt5 开发的 ea 相比,这个是实际执行压力测试后得到的结论。因为 mt5+python ea 在调用当前价格和 K 线数据作为信号计算,和调用交易记录,需要透过 mt5 python 官方库与 mt5 建立在本地的一个加密的 socket 连接来作,读写速度自然是比不过 mt5 ea 直接从 mt5 内存读取行情数据和订单信息。虽然 python 是脚本编程语言,与其他编译型的编程语言程序比自然是不快,但是对于 ea 的应用,这样的慢是不太感受的到,可以直接感受到与相同 mt5 ea 的慢,主要是慢在与 mt5 间的大量数据传送和 io 读写差异上,尤其是连续调用行情数据比较多时,这样的速度差异就相当明显了。
3、这还是有优化方式的,可以仿 mql5 指标对于初始和后续的行情读取,采取精简量的读取方式。 既然有这些缺点,在 mt5 开发薯轿 python ea 还是在有些领域有不可替代的优点,所以 metaquotes 才会在 2020 年最终还是把 python 接口和函数库提供出来。因为现在许多衍生性交易平台都已经具备了 python api,而经过这些年,python 已经成为量化交易程序最有人气的编程语言,搜厅这也让许多交易团队在建构量化交易的环境,会优先考虑 python。 另外在人工智能的量化交易,python 的机器学习数漏肆和统计数组处理的第三方库大概是最丰富的编程语言。对于交易策略里有用到 tensorflow 这类机器学习库,使用 python 来开发自动交易程序是最佳的选择。 mt5 或是 mt4 ea 受限于当时 metaquotes 自定的限制,只能作单线程运行,当同时触发事件函数如 OnTimer OnTick OnChartEvent,mt5 底层会作互斥锁限制一个线程运行。
操作环境: 浏览器 电脑端:macbookpro mos14打开goole版本 92.0.4515.131

㈥ 怎样用python处理股票

用Python处理股票需要获取股票数据,以国内股票数据为例,可以安装Python的第三方库:tushare;一个国内股票数据获取包。可以在网络中搜索“Python tushare”来查询相关资料,或者在tushare的官网上查询说明文档。

㈦ 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。

㈧ 想编写股票自动交易软件,学什么语言好

Python 作为自动化交易的入门编程的计算机语言还不错。也可参考现有的云交易(或自动炒股交易)软件,毕竟已投入使用的产品相对来说会更成熟和稳定。