wolf1132的博客

1、vnpy/trader/gateway.py下send_order_info_to_server函数中把请求服务器的http链接记录到httpLog日志中on_trade 函数中把trade记录到tradeLog日志中on_order函数中把order记录到tradeLog日志中on_position函数中把position记录到tradeLog日志中on_log函数中把log记录到apiMessageLog日志中write_log函数中把log记录到apiMessageLog日

需要写入日志的信息：vnpy/trader/ib_trade_xauusd.py中的orderRequest包含了订单的所有请求信息，需要把该信息存入日志，另外需要加上时间，账户信息，交易日志按月存储，send_order之后返回的TWS orderid也需要写入日志文件gateway.send_order把orderRequest订单信息发送之后ib_gateway中的send_order方法中调用client中的place_order方法，该方法被调用后，gateway.on_orde

在ibapi包的client.py脚本中提供了方法reqAccountSummary，该方法可以请求以下标签信息accountountTypegatway.api.client.reqAccountSummary(1001,"All","TotalCashValue")gatway.api.client.reqAccountSummary(1001,"All","accountountType")gatway.api.client.reqAccountSummary(1001,"All",

经常需要写MT4的代码，把一些需要记录的东西偶尔整理添加在这里，每次需要的时候直接从这里找方便一些，当作备忘录开仓函数：　　int OrderSend( string symbol, int cmd, double volume, double price, int slippage, double stoploss, doubletakeprofit, void comment, void magic, void expiration, void arrow_color)　　这个功能主要应用于

通过下面的代码连接ib的网关from ib_insync import *ib = IB()ib.connect('127.0.0.1', 4002, clientId=1)下面是账户相关信息函数记录accountSummary=ib.accountSummary()该方法获取账户摘要结果是一个AccountValue列表将列表展开有如下信息AccountValue(account='DU3101677', tag='AccountType', value='INDIV

pandas是python提供的非常好用的数据分析模块，但是在使用pandas进行数据分析时，有时候需要查看打印的结果，当dataframe行数或者列数比较多的时候，打印结果总是有一些省略号，不能完整的看到数据的大致分布，比如最大值，最小值，等等，了解数据分布的区间有助于进行可视化和进一步分析。查看pandas的文档，这个问题可以通过pandas内置的set_option()方法解决，从上...

matplotlib中的pylot提供了bar函数，可以将一列数据画成柱状图，这在股票数据展示中非常常用，一般各个看盘软件约定熟成地将成交量展示成柱状图。柱状图在分析随机变量的分布时也非常直观有用，本例子将每个bar的高度信息标注在bar的顶部中央位置import numpy as npfrom matplotlib import pyplot as pltmu =1 #期望为1sig...

本文参考 https://blog.youkuaiyun.com/qq_37315403/article/details/80287013在分析收益率与风险时，遇到画图符号和中文显示为方框的问题，解决办法如下：import matplotlib.pyplot as pltplt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] #用来正常显示中文标签plt.rcPa...

前几天分享了一段获取所有股票实时数据的代码，有用户积极留言，提出一个非常棒的问题：如果数据本生的延时非常严重，通过代码获取数据再快又有什么用呢？一直以来我也只是直观感觉延时并不是很长，但没有做过详细的统计，今天统计一下通过上一篇文章分享的方法获取的实时数据，究竟延时有多大。今天实验用的数据是今天（2017-12-12）使用服务器脚本获取的实时数据的一部分，一共筛选了268只股票，数据只是这一天中的一

使用python分别用多线程和多进程获取所有上市公司的实时数据

自去年10月份开始，几乎每天晚上每个周末都在写爬虫爬取金融数据，或者建模分析爬下来的数据，现在获取的数据已经非常全面，最近在做网站，打算把数据以api的方式提供给各位quant方便的调用，另外也在做微信小程序，用于展示数据以及模型结果，目前服务器的数据囊括了所有上市公司的所有日K线数据，所有季报年报数据，所有公司的高管持股变动信息数据、所有公司的十大股东数据、所有公司的龙虎榜上榜历史信息、还包括最...

 ​上周在微信公众号【数据之佳】分享了一些个股的历史数据，因为字段有点多，我直接从数据库中导出数据，大概一个多G的文本文件，这一周将A股的数据历史日线数据全部找全了，分享出来，数据同样是一个文本文件，一个多G，一共15列，从左往右每一列的含义依次是：1：日期，2：股票代码，3：股票名称，4：当日收盘价，5：当日最高价，6：当日最低价，7：当日开盘价，8：上一交易日收盘价，9：当日涨...

一直在做算法和数据分析相关的工作，对于创新高就买入持有这种简单的策略，反而忽略了，抽时间分析了一下，竟然收获了意外的惊喜。 最近在量化分析微信交流群中，一位朋友说他的策略是从创一年新高的个股中买入满足某些条件的个股，但是不会写代码分析，我就说帮他写代码作可行性分析。所谓可行性分析，就是用数据说话，用什么数据说话？用统计概率！本文使用的数据就是上一周分享的数据,数据分享，我给的版本写比较...

一直在做算法和数据分析相关的工作，对于创新高就买入持有这种简单的策略，反而忽略了，抽时间分析了一下，竟然收获了意外的惊喜。最近在量化分析微信交流群中，一位朋友说他的策略是从创一年新高的个股中买入满足某些条件的个股，但是不会写代码分析，我就说帮他写代码作可行性分析。所谓可行性分析，就是用数据说话，用什么数据说话？用统计概率！本文使用的数据就是上一周分享的数据,数据分享，我给的版本写比较基础，...

一直在做算法和数据分析相关的工作，对于创新高就买入持有这种简单的策略，反而忽略了，抽时间分析了一下，竟然收获了意外的惊喜。  最近在量化分析微信交流群中，一位朋友说他的策略是从创一年新高的个股中买入满足某些条件的个股，但是不会写代码分析，我就说帮他写代码作可行性分析。所谓可行性分析，就是用数据说话，用什么数据说话？用统计概率！ 本文使用的数据就是上一周分享的数据,数据分享，...

一直在做算法和数据分析相关的工作，对于创新高就买入持有这种简单的策略，反而忽略了，抽时间分析了一下，竟然收获了意外的惊喜。最近在量化分析微信交流群中，一位朋友说他的策略是从创一年新高的个股中买入满足某些条件的个股，但是不会写代码分析，我就说帮他写代码作可行性分析。所谓可行性分析，就是用数据说话，用什么数据说话？用统计概率！ 本文使用的数据就是上一周分享的数据，我给的版本写比较基础，感兴...

 分析的数据下载地址：链接：https://pan.baidu.com/s/1PWsgYr6NepNnDRtuAHhIjw 密码：flgtimport pandas as pdimport timeimport numpyclass Stock():#初始化时传入路径，读入股票的数据 #shift表示计算统计多长时间窗口的最高价，shift表示要计算每个窗口未来多长时间的涨...

使用python获取股票历史数据和实时分笔数据