rocky的专栏

大部分炒股的朋友都有听过这句谚语，指的是5月股市比较凄惨，6月会到绝境，7月会迎来大翻身。封基老师在最近的文章也贴了一个日历效应，指出6月月底的最后一个交易日大概率会上涨的：上面的数据封基老师用收费的金融软件choice或者wind，拉取得数据。从上表的确可以看到，最近几年的6月底最后一个交易日，的确红多绿少。作为一个量化小博主，本着授人与渔的理念，动手利用免费的券商的Ptrade量化平台和10来行代码即可以整理出上表。本文就带大家使用Ptrade用几行代码演示A日历的日历效应。

最近2个月QDII的套利机会挺多的。如前面的，到现在的。如果平时工作繁忙，没有时间每天翻看基金的公告，或者没时间看大V们公众号消息推送。或者自己想要遍历所有限购状态的LOF基金，并自动筛选出溢价的可套利标的，提前埋伏。那么可以自己动手，写个简单的监控推送程序。微信推送电脑安装必要的python环境，和pandas，akshare库。

平时在手动交易中，下单委托后，再切换回去持仓页面，可以看到你的可用资金变少了。而在QMT和PTrade里面，却可能会表现得不一样。本文用代码和实盘来作对比。公众号首页链接了视频号，里面也有不少的券商的Ptrade|QMT新手入门教程和进阶教程，欢迎观看。可转债量化分析，赞4了解量化交易程序里面的资金更新速度，无论对量化T+0日内交易（可转债，T+0 ETF），还是轮动策略调仓，都是必须的。

下载官方的 Python3，并安装（目前 QMT 内置的 Python 版本为3.6.8，安装的官方的 Python 版本最好也是3.6.8，这样安装的库有最好的兼容性）；Python3安装目录\Scripts\pip.exe install 三方库的名称 --target=QMT安装目录\bin.x64\Lib\site-packages。经过以上几个步骤后，用户就可以在国信的 Python 编辑器中使用自己安装的 Python 第三方库。

# python代码实现技术指标： 转债正股的乖离率乖离率(BIAS)是描述股价与股价的移动平均线的相距的远近程度。BIAS指的是相对距离。1．BIAS的计算公式及参数。### N日乖离率=（当日收盘价-N日移动平均价）/N日移动平均价式中：分子为股价(收盘价)与移动平均价的绝对距离，可正可负，除以分母后，就是相对距离。移动平均价为1元时相差0.1元，与移动平均价为10元时相差0．1元是很不相同的，所以在一定场合要用相对距离，不应考虑绝对距离。BIAS的公式中含有参数的项只有一个，即

tushare有一个函数， ts.get_report_data(年份，季度）， 可以获取每一年的季度的业绩。如果想要获取上市公司的年报，只要吧季度参数改为4即可 例如 要获取 中国银行的2016年的年报df＝ts.get_report_data(2016,4)print df[df['code']=='601988']输出的结果如下：

import talibfrom talib import MA_TypeMA_Type: 0=SMA, 1=EMA, 2=WMA, 3=DEMA, 4=TEMA, 5=TRIMA, 6=KAMA, 7=MAMA, 8=T3 (Default=SMA)MA_Type所代表的数据。http://30daydo.com/article/201

原帖： http://www.30daydo.com/article/70股市有句话，新高后有新高。因为新高后说明消化了前面的套牢盘。 所以这个时候的阻力很小。 下面使用一个例子来用代码获取当天创新高的股票。 使用的是tushare#-*-coding=utf-8-*-__author__ = 'rocky'#获取破指定天

原文链接：http://30daydo.com/article/184实测，很有用。 具体用法可以到原文链接去查看。# -*-coding=utf-8-*-__author__ = 'Rocky''''http://30daydo.comContact: weigesysu@qq.com'''import smtplib, time, os, datetime

http://30daydo.com/publish/article/195  win7可以下载https://github.com/Rockyzsu/quantdigger 然后解压， 运行以下python命令： python setupscripts/install.py 或者 pip install quantdigger 如果出现一些库文件的依赖关系导致出错

原文地址：http://30daydo.com/article/169一个省份地区的上市公司的数目，可以很直接地反应这个地区的发达程度。下面通过代码来统计这个数据， 其实很简单，用python只需几行代码就能够实现  def count_area(): base=ts.get_stock_basics() count=base['area'].

原文链接：http://www.30daydo.com/article/74python的tushare用来做数据分析是一个不错的工具。 下面来具体看看里面的一些具体的函数是怎么实现的。 fundamental.py  这个文件是获取企业的基本面信息的。  比如 在主程序 main中，import tushare as tsdf=ts.get_stock_

原帖： http://www.30daydo.com/article/73这一节 我们学习如何把得到的数据写入数据库。 虽然也可以写入excel或者json，不过考虑到后面用的的排序和其他python脚本的调用，最后选择了轻量级的数据库SQLiite作为首选。# -*-coding=utf-8-*-#数据库的操作import sqlite3, time, date