⑴ 股票池如何用python構建
股票池用python構建的方法是：使用第三方平台，目前可以使用的是聚寬，對比一下聚寬、優礦、大寬網（已經倒閉了），都大同小異，選哪個都一樣。
雖然這些平台都大同小異，但是代碼可不能簡單復制粘貼，因為底層函數庫是不一樣的，有可能在別的平台根本用不了某個函數，並且簡單復制到自己電腦中的python的話百分之百用不了。
代碼的思路是，每個月底進行調倉，選出市值最小的股票交易，去掉ST/*ST/停牌/漲停的股票，然後選擇最小市值的10隻，基準是創業板綜指，看看結果。
python構建數據獲取方法是：
這里使用為了接下來的操作需要將一定歷史范圍的股票數據下載下來，這里下載起始時間為20160101，截至時間為運行代碼的時間范圍的歷史日線數據。
這里以tushare為例, tushare獲取歷史數據有兩種方式。
第一種是以迭代歷史交易日的方式獲取所有歷史數據，假設獲取三年的歷史數據，一年一般220個交易日左右，那麼3年需要請求660多次左右，如果以這種方式的話，就下載數據的時間只需要1分鍾多點的樣子。
第二種是以迭代所有股票代碼的方式獲取所有歷史數據，股票數量有大概3800多個，需要請求3800多次，但是在積分有限的情況下一分鍾最多請求500次，也就意味著僅下載數據的時間至少需要大概8分鍾時間。
理論上，你獲取的歷史范圍超過17.3年，那麼使用第一種方式才比第二種方式快。
⑵ 怎樣用Python寫一個股票自動交易的程序
方法一前期的數據抓取和分析可能python都寫好了慶察，所以差這交易指令介面最後一步。
對於股票的散戶，正規的法子是華寶，國信，興業這樣願意給介面的券商，但貌似開戶費很高才給這權利，而且只有lts，ctp這樣的c++介面，沒python版就需要你自己封裝。方法二是wind這樣的軟體也有直鎮攔接的介面，支持部分券商，但也貴，幾萬一年是要的。方法三滑鼠鍵盤模擬法，很復雜的，就是模擬鍵盤滑鼠去操作一些軟體，比如券商版交易軟體和大智慧之類的。方法四就是找到這些軟體的關於交易指令的底層代碼並更改，不過T+1的規則下，預譽旅茄測准確率的重要性高於交易的及時性，花功夫做數據分析就好，交易就人工完成吧⑶ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
網址都沒有給出怎麼測試呢？ 這個應該是伺服器生成的token吧，可以urllib2抓一下，如果抓不到的話那麼他可能用的js動態載入，這個得分析js源碼了，如果他用了flash來算出這個值的(我記得酷狗就是這么做的)，那麼恭喜你，不能算出這個值了
⑷ 如何用Python和機器學習炒股賺錢
相信很多人都想過讓人工智慧來幫你賺錢，但到底該如何做呢？瑞士日內瓦的一位金融數據顧問 Gaëtan Rickter 近日發表文章介紹了他利用 Python 和機器學習來幫助炒股的經驗，其最終成果的收益率跑贏了長期處於牛市的標准普爾 500 指數。雖然這篇文章並沒有將他的方法完全徹底公開，但已公開的內容或許能給我們帶來如何用人工智慧炒股的啟迪。
我終於跑贏了標准普爾 500 指數 10 個百分點！聽起來可能不是很多，但是當我們處理的是大量流動性很高的資本時，對沖基金的利潤就相當可觀。更激進的做法還能得到更高的回報。
這一切都始於我閱讀了 Gur Huberman 的一篇題為《Contagious Speculation and a Cure for Cancer: A Non-Event that Made Stock Prices Soar》的論文。該研究描述了一件發生在 1998 年的涉及到一家上市公司 EntreMed（當時股票代碼是 ENMD）的事件：
「星期天《紐約時報》上發表的一篇關於癌症治療新葯開發潛力的文章導致 EntreMed 的股價從周五收盤時的 12.063 飆升至 85，在周一收盤時接近 52。在接下來的三周，它的收盤價都在 30 以上。這股投資熱情也讓其它生物科技股得到了溢價。但是，這個癌症研究方面的可能突破在至少五個月前就已經被 Nature 期刊和各種流行的報紙報道過了，其中甚至包括《泰晤士報》！因此，僅僅是熱情的公眾關注就能引發股價的持續上漲，即便實際上並沒有出現真正的新信息。」
在研究者給出的許多有見地的觀察中，其中有一個總結很突出：
「（股價）運動可能會集中於有一些共同之處的股票上，但這些共同之處不一定要是經濟基礎。」
我就想，能不能基於通常所用的指標之外的其它指標來劃分股票。我開始在資料庫裡面挖掘，幾周之後我發現了一個，其包含了一個分數，描述了股票和元素周期表中的元素之間的「已知和隱藏關系」的強度。
我有計算基因組學的背景，這讓我想起了基因和它們的細胞信號網路之間的關系是如何地不為人所知。但是，當我們分析數據時，我們又會開始看到我們之前可能無法預測的新關系和相關性。
如果你使用機器學習，就可能在具有已知和隱藏關系的上市公司的寄生、共生和共情關系之上搶佔先機，這是很有趣而且可以盈利的。最後，一個人的盈利能力似乎完全關乎他在生成這些類別的數據時想出特徵標簽（即概念（concept））的強大組合的能力。
我在這類模型上的下一次迭代應該會包含一個用於自動生成特徵組合或獨特列表的單獨演算法。也許會基於近乎實時的事件，這可能會影響那些具有隻有配備了無監督學習演算法的人類才能預測的隱藏關系的股票組。
⑸ python 設計一個名為Stock的類來表示一個公司的股票
class Stock():
def __init__(self):
self.__no = ""
self.__name = ""
self.previousClosingPrice = 0
self.currentPrice = 0
def creatStock(self,stockInfo):
self.__no = stockInfo[0]
self.__name = stockInfo[1]
self.previousClosingPrice = stockInfo[2]
self.currentPrice = stockInfo[3]
def getStockName(self):
return(self.__name)
def getStockNo(self):
return(self.__no)
def setPreviousClosingPrice(self,price):
self.previousClosingPrice = price
def getPreviousClosingPrice(self):
return(self.previousClosingPrice)
def setCurrentPrice(self,price):
self.currentPrice = price
def getCurrentPrice(self):
return(self.currentPrice)
def getChangePercent(self):
return((self.currentPrice - self.previousClosingPrice)/self.currentPrice)
stock = Stock()
stock.creatStock(["601318","中國平安",63.21,64.39])
print(stock.getStockNo())
print(stock.getStockName())
print(stock.getCurrentPrice())
print(stock.getPreviousClosingPrice())
⑹ 怎樣用 Python 寫一個股票自動交易的程序
股票自動交易助手提供了一個 Python 自動下單介面，參考代碼
#股票自動交易助手Python自動下單使用例子
#把此腳本和StockOrderApi.pyOrder.dll放到你自己編寫的腳本同一目錄
fromStockOrderApiimport*
#買入測試
#Buy(u"600000",100,0,1,0)
#賣出測試,是持倉股才會有動作
#Sell(u"000100",100,0,1,0)
#賬戶信息
print("股票自動交易介面測試")
print("賬戶信息")
print("--------------------------------")
arrAccountInfo=["總資產","可用資金","持倉總市值","總盈利金額","持倉數量"];
foriinrange(0,len(arrAccountInfo)):
value=GetAccountInfo(u"",i,0)
print("%s%f"%(arrAccountInfo[i],value))
print("--------------------------------")
print("")
print("股票持倉")
print("--------------------------------")
#取出所有的持倉股票代碼,結果以','隔開的
allStockCode=GetAllPositionCode(0)
allStockCodeArray=allStockCode.split(',')
foriinrange(0,len(allStockCodeArray)):
vol=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],0,0)
changeP=GetPosInfo(allStockCodeArray[i],4,0)
print("%s%d%.2f%%"%(allStockCodeArray[i],vol,changeP))
print("--------------------------------")
⑺ python中stock的用法
首先證券公司會提供一些API給你，使用的時tushare這個庫。
首先安裝tushare這個庫
pip install tushare
打開IDE，使用的時pycharm這個工具。
import tushare, time #導入tushare庫
data = tushare.get_realtime_quotes('600519') #獲取股票代碼為000581的股票信息
print(data)