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Python爬虫股票的实例讲解

在本篇文章里小编给大家整理的是一篇关于Python爬虫股票的实例讲解内容,有兴趣的朋友们可以学习下。 股票和基金一直是热门的话题,很多周围的人都选择不同种类的理财方式。...就股票而言,肯定是短时间内收益最大化,这里我们需要用python爬虫的方法,来帮助我们获取一些股票的数据,这样才能更好的买到相应的股票。下面我们就python爬虫获取股票数据的方法带来详细的讲解。...ThreadPoolExecutor(max_workers=3)for datatemp in executor.map(getalldata, shanghaicode):pass 到此这篇关于Python...爬虫股票的实例讲解的文章就介绍到这了 *声明:本文于网络整理,版权归原作者所有,如来源信息有误或侵犯权益,请联系我们删除或授权事宜

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    用于Python交互K线工具

    moonnejs在「维恩的派」论坛里分享了一个可以用于的交互K线工具。感谢moonnejs的分享! 开发思路 个人研究量化,用vn.py和研究策略。...Echart和tushare的K线工具 https://github.com/willowj/python_dataEE 但是,刨去静态图片啊,上面的动态交互工具,都没办法让我方便地把策略的结果放进去...看来自己手撸一个交互K线是免不了的~ 结合商业软件的K线,简单列一下需求: 屏幕K线数少的时候,反应要快 鼠标滚轮缩放,键盘缩放跳转 十字光标,显示K线详细信息 缩放自适应Y轴坐标 策略运行中产生的指标可以放到...运行uiKLineTool.py,查看K线工具 ?...注: 界面风格抄袭了市面上看到的商业软件 界面缩放,十字光标移动顺畅 完以后可以直接把开平仓标记和策略的技术指标显示到界面 键盘PgUp和PgDn可以在开平仓点自由切换了 代码 https://github.com

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    优化的tick级别精准引擎,支持双合约

    moonnejs在「维恩的派」论坛里分享了自己如何对vn.py引擎进行改进,使其适合于高频交易。感谢moonnejs的分享!...根据这个TICK内成交均价和上1TICK的盘口价,计算在1档盘口两边成交量,更新排队值 每笔订单成交量不能大于盘口量 跨交易日订单自动丢弃 双合约,同时成交的两个合约按单笔结算 保存每笔成交细节到文件...通过的挂撤单逻辑,如果没有时序错误,基本可以直接实盘 贴内问题集锦: 有没有代码?...本帖分享了两个文件 ctaTemplate1.py(策略模板)和ctaBacktesting.py(引擎); 双合约策略怎么写?...基于python的开源交易平台开发框架。截止目前,vn.py项目在Github上的Star已经达到5563,量化交易类开源项目第1,量化类项目第3(1、2依旧分别是Zipline和TuShare)。

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    Python 进阶视频课 - 15. 量化交易之向量化

    这是 Python 进阶课的第十五节 - 量化交易之向量化 ,进阶课的目录如下: NumPy 上 NumPy 下 Pandas 上 Pandas 下 SciPy 上 SciPy 下 Pandas...异常处理 函数上:低阶函数 函数下:高阶函数 类和对象:封装-继承-多态-组合 字符串专场:格式化和正则化 解析表达式:简约也简单 生成器和迭代器:简约不简单 装饰器:高端不简单 本课的主要目标是掌握向量化...综合程序 该方法总体上非常快,允许测试多种短时间内的参数组合。当速度是关键因素时,应该考虑此方法。...本课介绍了应用于三种类型的交易策略的: 基于简单移动均线 (Simple Moving Average) 基于动量 (Momentum) 基于均值回归 (Mean Reversion) 对于每种策略...基于均值回归策略 特殊示例 通用示例 付费用户(付 1 赠 1)可以获得: 观看课程视频 (90 分钟) Python 代码 (Jupyter Notebook) Jupyter Notebook

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    vn.py源码解读(七、代码解析)

    原本想开始讲策略类的编写,后来觉得,结合代码其实能够更好的理解,所以先解读一下vnpy的代码吧,后续自己也想把vnpy的部分优化一下,毕竟我觉得可视化和结果方提高还有很多空间...,tick还是bar,我们在从数据库读取数据的时候,需要不同的数据的类。        ...2.设置 # 设置用的数据起始日期 engine.setStartDate('20120101') # 设置产品相关参数 engine.setSlippage...3.数据库部分         后面就涉及到一点mongodb数据库python读取的知识了,简单介绍一下。        ...其他地方就没有用到initData了,也就是说,在引擎中获取的数据是给别的地方调用的。

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    从计算、建模到:因子挖掘的最佳实践

    除传统的基本面因子外,从中高频行情数据中挖掘有价值的因子,并进一步建模和以构建交易系统,是一个量化团队的必经之路。金融或者量化金融是一个高度市场化、多方机构高度博弈的领域。...DolphinDB 作为分布式计算、实时流计算及分布式存储一体化的高性能时序数据库,在因子的存储、计算、建模、和实盘交易等场景中有着得天独厚的优势。...在传统的研究框架下,用户往往需要对同一个因子计算逻辑写两套代码,一套用于在历史数据上建模、,另外一套专门处理盘中传入的实时数据。...,#此处传入python端要接收消息的调函数) 在金融生产环境中,更常见的情况,是流数据实时的灌注到消息队列中,供下游的其他模块消费。...把一套投资策略代入到历史数据当中,计算按照这样的策略条件去做交易是否长期有利可图的过程就是。 事件驱动型主要用来分析少量标的,中高频的交易策略。

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    VNPY CTP 仿真柜台怎么用来实现CTP 程序TICK级

    (2)在线平台 这类是基于网站的,使用编程语言以Python,javascript为主,可以通过在网站提交代码脚本,在服务商的服务器上进行,由此可见这类的CPU硬件资源是极其有限的,...由于原生API对策略开发者而言并不友好开发周期较长,所以涌现了一批Python技术为代表的量化交易框架二次包装的量化交易框架。...,功能开发的自由度高; (4)用户覆盖面广,支持C++框架,Python框架,JAVA框架,C#框架在内的所有API框架。...不管你是C++程序员,还是Python程序员,JAVA程序员都能很好满足您的代码要求; (5)策略保密性好,比如C++开发的策略,可以采用加密壳进行保护,策略在指定的本地计算机或托管服务器运行,...VNPY仿真支持各种自编CTP程序,例如C++、Python、JAVA、C#等,同时还支持各种编程语言框架和自编程序。几乎是无所不兼容,这样的产品避免了CTP策略开发者过于依赖平台的窘境。

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    几段代码,你是 Python 菜鸟还是老鸟

    这段话被称作“Python 之禅”(The Zen of Python),它列举了一些 Python 所推崇的理念,比如: 优美胜于丑陋 明确胜于隐晦 简单胜于复杂 … 可读性很重要 不要忽略错误...所谓 pythonic,我觉得包含两方面:一是代码的风格符合 Python 的特点,能合理使用 Python 的“语法糖”;二是代码简洁优美,稳定性高,可读性好,便于维护和修改。...所谓“Python 之禅”并不仅限于 Python,很多理念是编程普适的。...Python 中类似的例子还有不少,来举几个: 1、交换两个变量的值,普通写法: temp = aa = bb = temp pythonic 写法: a, b = b, a 2、类似的解包(unpacking...另外,对于代码本身,Python 有一套书写规范,叫做 PEP8。里面约定了很多细节,比如哪里该空格、注释怎么写、什么地方该换行、如何命名等等。网上搜一下就能找到,还有中文版,务必找时间看一看。

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    Python调函数的实现

    本文介绍Python中的"调"(huidiao),以及调的实现方法和步骤. 一、调函数介绍: 调函数就是一个通过函数名调用的函数。...调函数不是由该函数的实现方直接调用,而是在特定的事件或条件发生时由另外的一方调用的,用于对该事件或条件进行响应. 上面是对调函数的描述和解释,概念往往都显得生涉拗口,不易理解....这时候的ready_info()就是调函数 ?...四、两个类之间的调: 上面的调是在两个不同的python文件中实现的,在面向对象编程中,两个不同的类之间也可以实现调,参考代码如下: class China(object): """国内事项...++---") print() if __name__ == '__main__': cn = China() cn.trade_cn_us() 这就是使用Python

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