量化投资比较重要的是策略,可是你得先选个好股,价值投资需要认同他的价值,值得投资的股票才有投资的机会,现在简单介绍一下基于基本面的选股,其实我现实生活中也有炒股,都是经验之说的选股原则. 首先从tushare中获取每日指标 pro.daily_basic last_year = '20190101' start_date = '20200313' mytoken='your_token' ts.set_token(mytoken) pro = ts.pro_api() df = pro.dail

一直想试着将自己的交易思路程序化,可惜困难重重 ,连第一步获取数据都要花很多精力,直到最近发现了Tushare,不仅使用非常便利,功能也无比强大,股票.期货.基金.财经新闻,甚至电影票房等都可以非常便捷的获取,更难得的是这么强大的存在居然是开源免费的,不得不说国人的开源项目越来越强大了!不废话了,简单介绍下用法: 一.安装 使用前提 安装Python 安装pandas lxml也是必须的,正常情况下安装了Anaconda后无须单独安装,如果没有可执行:pip install lxml 建议安装A

原文转载自「刘悦的技术博客」https://v3u.cn/a_id_183 2021年,对于正在找工作的朋友来说,笼罩在新冠肺炎疫情之下,今年的就业季显得更加具有挑战性,更有意思的是,每当这个时候,各种面试经验分享就如同过江之鲫一般,俯拾皆是,因为例子过多,兹不细举.然而这些面试经验大部分都停留在理论阶段,这就造成了一个问题:理论和实际,到底有多大出入?我国古代大名仕曾文正公曾经说:"天下事,在局外呐喊议论,总是无益,必须躬身入局,挺膺负责,方有成事之可冀."革命先烈李大钊先生也曾感叹

这几天太忙了,都没空写,所以持续了好几天. 1.策略模式的定义: 策略模式定义了算法族,分别封装起来,让他们之间可以互相替换,此模式让算法的变化独立于使用算法的客户. 通俗的讲,也就是将那些使用的方法风别封装成独立的类,然后将这一类使用接口统一管理起来,让需要使用这些方法的用户能够随时调用他们. 2.策略模式的结构 3.策略模式的使用场景 如果在一个系统里面有许多类,它们之间的区别仅在于它们的行为,那么使用策略模式可以动态地让一个对象在许多行为中选择一种行为. 一个系统需要动态地在几种算法中选择

# 策略模式和简单工厂模式相比,少了使用switch case 做判断,然后去实例化相应的 # 对象,比简单工厂模式更灵活. 它们代码的区别就在于此处使用了抽象类代替工厂类 # coding=utf-8class DbManager: def __init__(self): pass def operate_db(self): pass class DbInsert(DbManager): def operate_db(self): print '插入操作' class DbDel(DbMana

每次看到项目中存在大量的if else代码时,都会心生一丝不安全感. 特别是产品给的需求需要添加或者更改一种if条件时,生怕会因为自己的疏忽而使代码天崩地裂,哈哈,本文的目的就是来解决这种不安全感的,23种设计模式的策略模式. GOF对策略模式的解释是: 定义一系列算法, 把它们一个个封装起来,并且使它们可相互替换(变化).该模式使得算法可独立于使用它的客户程序(稳定)而变化(扩展, 子类化). 策略模式结构图如下: 生活中商场搞活动给消费者派送了一批优惠券,优惠券分三种, 一种是满减券满100

一个元素定位可能会在多个地方用到,用loc变量接收元素的定位方式和相对路径.使用时再拆包(*loc) loc = (定位方式,'定位方式对应的元素路径')    =>元素定位方式及路径 driver.find_element(*loc).事件    => 查找元素并进行事件操作 from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.common.by import Bydriver = webdriver.Chrome()driver.ge

https://www.cnblogs.com/changwentao/p/9432166.html

1.限制IP地址单位时间的访问次数 : 分析:没有哪个常人一秒钟内能访问相同网站5次,除非是程序访问,而有这种喜好的,就剩下搜索引擎爬虫和讨厌的采集器了. 弊端:一刀切,这同样会阻止搜索引擎对网站的收录 适用网站:不太依靠搜索引擎的网站 采集器会怎么做:减少单位时间的访问次数,减低采集效率 2.屏蔽ip 分析:通过后台计数器,记录来访者ip和访问频率,人为分析来访记录,屏蔽可疑Ip. 弊端:似乎没什么弊端,就是站长忙了点 适用网站:所有网站,且站长能够知道哪些是google或者百度的机器人 采集

# 根据缺口的模式选股买股票 ''' -------------------------------------------- 1.总体回测前要做的事情 initialize(context) 1.1.设置策略参数 ----> 全局常量 1.2.设置中间变量 ----> 全局变量 1.3.设置回测条件 ----> JoinQuant额外需要的 2.每天开盘前选股策略 (下面策略,发现这种股,不容错过) 2.1.设置手续费 2.2.设置可行股票池,比如过滤当日停牌股票 2.3.筛选上市满一

新年伊始,很荣幸笔者的<教你用 Python 进阶量化交易>专栏在慕课专栏板块上线了,欢迎大家订阅!为了能够提供给大家更轻松的学习过程,笔者在专栏内容之外会陆续推出一些手记来辅助同学们学习本专栏内容,因此同学们无需担心专栏内容在学习上的困难,更多的是明确自己学习的目的即可.当然笔者也欢迎同学们踊跃留言,说出自己想扩展的知识点,笔者会根据同学们的意愿选择性的推出一些内容. 在第一篇<管理概率==理性交易>中笔者结合一个简单的市场模型介绍了为什么在没有概率优势的前提下参与交易会亏钱,其

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在微信或其他平台上,经常能看到别人推荐股票,分析的头头是道,让自己懊恼于没有早点关注到这只股票,好像错失了几个亿.但是投资股票又忌讳听消息跟风,总不能看到别人推荐自己就无脑买入. 看到了一只股票,自己总是要做一些分析,对股票有基本的了解了,再考虑买入就放心多了,即使遇到了暂时的下跌回撤,也不至于慌了神.但是要研究一只股票又很耗时耗力,要看上市公司财报,券商研报,搜集数据等等. 自己也是为了偷懒,编了个不大的python程序,用的时候,只需要输入股票的代码,就可以生成一个html文件,里面图形化展

Ricequant 量化社区的初衷让各位爱好量化的人士可以碰撞思维,在分享和争辩中学习到有用且实战的量化知识.有赖于各位在社区中贡献满满的干货以及有质量的讨论,从编程入门教学到技术指标再到多因子选股.财务数据分析等,囊括了很多方面的知识. 我在此组织 整理了下社区所发的内容.并分类出来,方便大家更容易找到相应的知识点.此贴会不断地更新 在此感谢很多很多的大大贡献了很多有趣的讨论,由于篇幅原因就不一一列出了.它的成长,有赖于大家的贡献与努力! 下面开始放毒了: Python 入门- Python

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今天为大家整理了23个Python爬虫项目.整理的原因是,爬虫入门简单快速,也非常适合新入门的小伙伴培养信心.所有链接指向GitHub,祝大家玩的愉快 1.WechatSogou [1]– 微信公众号爬虫. 基于搜狗微信搜索的微信公众号爬虫接口,可以扩展成基于搜狗搜索的爬虫,返回结果是列表,每一项均是公众号具体信息字典. github地址:https://github.com/Chyroc/WechatSogou 2.DouBanSpider [2]– 豆瓣读书爬虫. 可以爬下豆瓣读书标签下的所

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