IT里的交易员-博客

发现一个方便写webui的库nicegui，闲来就试一试。方便数据展示，做个数据大屏。。

前面很多人提到逆回购，但是经常一忙就忘了收盘后下单逆回购，白给的肉又飞了。这里我们使用xtquant玩玩逆回购，代码简单，复制到本地，配置好即可运行，收益无负担，送你的钱不要白不要。如何优雅地调教QMT量化平台编写量化策略（使用notepad++、pycharm、vscode等外部IDE编写量化交易代码）抛出了mpython的秘密，当时MiniQMT并不为人知晓。此篇文章也算是对上文的承接。

有时候我们需要将list写入本地文件，作为交换信息由其它程序进行读取。就比如，做量化交易的时候，一个程序进行选股，一个程序读取选股信息后进行交易。当然也可以写入redis等，方法很多。但写入本地csv文件最简单，毕竟自选股的结果就是一个list就够了。下面进入正文。为了快速实现信息交换，博主尝试了很多方法，这个方法既简单，需要的代码也最少。极容易上手也不容易出错。如果有人说我要保存成dict，可以移步到博主TOML的文章。【TOML配置文件】配置文件我用TOML！人性化，少出错！

之前写过一篇博文介绍如何通过各种包获取行情等数据，今天我们再扩充一个雪球的数据。雪球网站。前期博文传送门：【数据知多少】一文学懂通过Tushare、AKshare、baostock、Ashare、Pytdx获取股票行情数据（含代码）提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考本文只是演示了一下如何方便的使用python获取雪球网站数据。具体更多数据API请自行探索。

ChatGPT火遍网络，那么有没有可以不用写公式就可以实现AI选股的方法？答案是有，今天我们就来试试通达信的小达，让小达按我们的要求去进行选股。这次写了通达信的AI选股，之前写过使用同花顺的问财AI选股，下面是传送门。需要的小伙伴自行学习。【AI选股】如何通过python调用wencai包实现AI选股（小白也能学会）同花顺的问财也很方便，不过每次检索限制了200条。个人看情况调用。通达信目前还未发现限制。另外就是这个不用安装，代码透明，方便调用。

一般我们使用爬虫爬取行情数据，爬取过程中会需要解析页面，解析过程慢不说还不能直接获取信息，就算是调用js可直接获取行情数据，也无法实现数据驱动（多为时间驱动，通过while循环获取数据），获取行情又慢有难使用。如果网站有提供websocket接口，我们就可以使用如上方法，快速获取行情，高效且稳定。

随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，能不能通过机器学习来分析股票呢？本文就抛砖引玉介绍一种使用CatBoost分析股票因子的程序。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考经过上面的分析，我们看到均方误差还是挺大的，但10日均线、RSI指标、布林上轨与股票的关联度是比较高的，那么我们对此类行情是不是就可以多关注以下这个指标的演进情况。文中使用的指标都是默认参数，且均改为国内指标。

QMT包含了XtQuant，可以方便的获取行情数据，最近碰到一些小问题，自己也琢磨了下，顺便分享出来。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考xtquant是qmtmini的灵魂，这篇文章只是抛砖引玉，后面还有很多用法，以后抽空再分享。感兴趣的童鞋可在评论区留言。

交易日历，对于交易员来说很重要，尤其是量化交易。策略当天是否要运行，需要先判断下当天是不是交易日。非交易日，策略还在下单那就太崩溃了。有人需要判断当前日是否为交易日，有人需要查询未来某天是否为交易日。这里做一个小函数，来确定当日是否去交易。is_tradeday 耗时：0.0指定日期是否为交易日： Falseis_tradeday 耗时：0.0今天是否为交易日： Trueis_tradeday 耗时：0.0今天交易耗时当然不是0，只是运算太快了，耗时可以忽略不计。

量化分析，行情先行。股票价格在一段时间中：（1）资金流入：股价上升状态所产生的成交额，代表推动价格上涨的动力（2）资金流出：股价下跌过程中产生的成交额，代表推动价格下跌的力量当天的资金流入与流出的差额，是当天买卖双方力量抵消之后，推动价格变化的净作用量，被定义为当天的资金净流量（MF）。经测试，0.5秒即可获取到以上信息。如果自己建立数据表，也可以每分钟提取一次，然后跟踪版块间的资金流动。有兴趣的小伙伴可以试试，有好消息欢迎评论区沟通。另外，JS采集虽爽，但有可能被阻塞，大家且用且珍惜！

对于量化交易，行情数据很重要，可以说很关键。天翼云电脑，4核8G，80G硬盘，价格不贵，关键是网络稳定，24小时在线，更不用担心停电的问题。但这个配置再装redis就比较坑了，那么有没有一种既可以享受内存数据库的快速，又不用太消耗资源的办法呢？有，我们今天使用纯Python操作LMDB来存取行情数据。

量化分析，行情先行。经测试，1秒多一点即可获取5000多支股票的瞬时行情：get_stocklist_dfcfw耗时: 1.1298487186431885 秒。已使用一年有余，很不错。这里抛砖引玉，隔离期间奉献给大家！JS采集虽爽，但有可能被阻塞，大家且用且珍惜！

量化交易，我们需要经常性的处理行情数据，每次都在线提取数据，量大就容易造成时延大，影响效率。而且行情数据逻辑比较简单，其实使用csv也是可以的，因为其一次写入即可，几乎不会更新，虽然量大，但没有复杂的表关联，所以关系数据库，如MySQL在这种场景下反而会造成存储空间占用多、读写慢，影响效率。而ClickHouse主要用于在线分析处理查询（OLAP），具有高效的数据压缩、向量引擎、列式存储特性，非常适合金融行情数据存储。下面我们就来说说怎们使用ClickHouse。

很多人开通了迅投QMT量化平台，可是进入编辑器界面，写python代码，那种感觉如同回到了原始时代，连调试代码最常用到行、块注释这么简单的操作都能把人整疯。想让迅投QMT即可修改编辑器，一时半会儿不现实。那么有没有一种方法？可以使用外部的编辑器编写，在迅投QMT里运行就行了，不也鱼与熊掌可兼得了吗？经过笔者孜孜探索，还真找到了一个方法，其实也很简单。就是坑有几个，不过我都填上了。提示：以下是本篇文章正文内容，其中代码为QMT默认自动生成，这里拿来仅作演示，不可用于实盘。............

快速绘制一张属于自己的量化交易图，是研判指标和交易策略的有效工具。下图是个人将MT5的鳄鱼指标移植到python代码里，并通过绘图函数进行了绘制。其中红色箭头为买入标志，绿色箭头为卖出标志。当然如果要进行实盘，还需要再增加条件进行细化。这里只是抛砖引玉，故有兴趣的朋友可自行实践，也欢迎在评论区留言交流。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例仅供参考写到这里已是深夜2点。不知道为什么，写文章，深夜效率很高，不过这么熬夜，也确实对身体不好。今天先写到这里。代码均调测无误，拿来就可以用。.............

话说做量化交易，多多少少都会用到各种指标。可是，使用过程中才发现，各种问题，搞得人焦头烂额。股票指标怎么算？谁家的库计算起来又快又准？Talib的macd指标计算出来和国内软件不一样，怎么办？1、通过对比可以发现，使用MyTT和Talib计算耗时较短，而且Talib更胜一筹。这是因为后者为已编译过的库，所以运算效率极高。这也是其使用普遍的原因。不过MyTT由于是单个文件，语法很是精炼，而且也方便大家可以自由扩展。

i问财是同花顺旗下专业的机器人智能选股问答平台,致力于为投资者提供宏观数据、新闻资讯、A股、港美股、新三板、基金等各类方案。wencai是i问财的策略回测接口的Pythonic工具包，满足量化爱好者和数据分析师在量化方面的需求。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例仅供参考首先同花顺i问财给我们提供了这么好的智能化工具。它使用很快捷，可以节省收集资料的时间，还给出你历史统计数据。i问财的答案简单明了，没有太多的主观色彩，是一个便捷客观的选股软件。另外同花顺提供的BackTest量化策略平台。...

量化交易，行情先行！对于量化交易，行情数据很重要，可以说很关键。个人做量化，因为网络时延、本地IO开销、电脑速度等原因，获取行情和处理交易的速度和机构托管在机房里的集群交易服务器自然没法比。但，个人量化也可以飞起来，至少比大多数散户可以快很多很多！！量化交易，行情不快、不准，那可要了命的！明明量化策划都没问题，可该触发的没触发，不该触发的时候又乱触发，究其原因，都是行情推送惹得祸！那么，如何实现对行情数据的极速、稳定的访问呢？且听完娓娓道来！......

wencai是i问财的策略回测接口的Pythonic工具包，满足量化爱好者和数据分析师在量化方面的需求。修正了部分链接，增强了函数功能。

给QMT量化交易软件安装和调用第三方库（举例通达信pytdx，MyTT，含代码）,这里包含了安装方法和使用方法，含有部分代码，希望可以帮助到各位。

以下几种方法都可以实现对股票行情的获取。 1. **Tushare** ，网上最流行的免费数据源，新推出的tushare Pro需要注册，并需要积分方可访问更多数据； 2. **AKshare** ，适合进阶，数据内容丰富，发布 AKTools 作为 AKShare 的 HTTP API 版本，可使用其它语言通过调用API获得数据； 3. **baostock** ，适合入门，获取一般数据够用了； 4. **Ashare** ，开源，极简，A股实时行情数据API，可算做自制爬虫类，效率很高；....