用python可以做哪些有趣的事–我：选股票
- 2019 年 10 月 7 日
- 笔记
最近炒股是买什么就跌，一直是亏损哎，哭，作为学过python的人来讲怎么能容忍，之前也炒过股票觉得用阳包阴这样的k线来选出来的股票还不错。于是说做就做，我可以用python来写一个选股的程序。
好！有了idea是第一步，要怎么实现呢，网上找了资料，大部分都是用tushare库来获取股票数据的。于是动起来 写了一个直接通过接口获取数据的程序，从3504只股票里面选取出来我需要的股票，执行时间居然需要二十多分钟， 太慢！差评！同样不能容忍。因此，我想到了数据库。我就想能不能将所有的A股数据添加进数据库里面，我每次执行的时候直接从数据库里面去取数据， 这样会大大加快了我的执行速度 于是说干就干，先理清楚思路。1.需要获取到所有股票的代码跟名称等。于是有了writeallstock这个文件 2.需要从所有的股票里面找出阳包阴的股票，以及计算出它们的收益率的话，我需要所有股票的一段时间的行情 于是有了createverydatebase 3.有了这一段时间的数据，但是这些数据时死了，不会每天给我自动更新，因此我需要每天定时的将当天的数据加 进去。所以写了writeeveryday 4.好了，所有的股票数据一段时间的行情而且会每天定时更新都存在我的数据库里面了，就需要去统计今天有哪些股票满足 阳包阴的情况于是产生了findstock 5.虽然找到了当天满足阳包阴的股票了，但是我心里还是没有谱，我想对比一下这个股票之前出现这种情况的时候如果 第二天买入的话到底有多少收益，所以有了winrates 6.好了整体框架和思路都出来了，那么有两个文件需要每个交易日都执行的，所以将它们绑在一起，而且每天的报告出来 之后也不一定都有时间打开电脑去看，所以加入了通过邮件自动发送当天报告到邮箱的功能。就有了runall 至于其它的几个文件，打开看看下面都有解释和注释 目前我的选股条件是阳包阴，而且当天要涨停。
下面送上代码。执行代码的前提是，需要有python，需要安装本地mysql数据库，还需要导入mysql、tushare、pandas、lxml、bs4等需要支持的python库。
另外：完整项目也可以访问我的github，地址：https://github.com/cat-steel/stock_pick
rite_allstock.py
import mysql.connector import tushare as ts #将所有的股票名称和股票代码、行业、地区写入到名为allstock的表中，这个文件只需要执行一次 #通过tushare库获取所有的A股列表 stock_info = ts.get_stock_basics() #连接数据库 conn = mysql.connector.connect(user='root',password='password',database='test') cursor = conn.cursor() codes = stock_info.index names = stock_info.name industrys = stock_info.industry areas = stock_info.area #通过for循环遍历所有股票，然后拆分获取到需要的列，将数据写入到数据库中 a=0 for i in range(0,len(stock_info)): cursor.execute('insert into allstock (code,name,industry,area) values (%s,%s,%s,%s)',(codes[i],names[i],industrys[i],areas[i])) a += 1 #统计所有A股数量 print('共获取到%d支股票'%a) conn.commit() cursor.close() conn.close()
creat_everydatebase.py
import tushare as ts import mysql.connector import re,time #创建所有股票的表格以及插入每支股票的近段时间的行情，这个文件只需要执行一次！！！ #想要写入哪一段时间的数据只需要修改starttime,endtime的时间就可以了 def everdate(starttime,endtime): #获取所有有股票 stock_info = ts.get_stock_basics() #连接数据库 conn = mysql.connector.connect(user='root',password='password',database='test') cursor = conn.cursor() codes = stock_info.index a = 0 #通过for循环以及获取A股只数来遍历每一只股票 for x in range(0,len(stock_info)): #匹配深圳股票（因为整个A股太多，所以我选择深圳股票做个筛选） if re.match('000',codes[x]) or re.match('002',codes[x]): #以stock_加股票代码为表名称创建表格 cursor.execute('create table stock_' + codes[x] + ' (date varchar(32),open varchar(32),close varchar(32),high varchar(32),low varchar(32),volume varchar(32),p_change varchar(32),unique(date))') #利用tushare包获取单只股票的阶段性行情 df = ts.get_hist_data(codes[x],starttime,endtime) print('%s的表格创建完成'%codes[x]) a += 1 #这里使用try，except的目的是为了防止一些停牌的股票，获取数据为空，插入数据库的时候失败而报错 #再使用for循环遍历单只股票每一天的行情 try: for i in range(0,len(df)): #获取股票日期，并转格式（这里为什么要转格式，是因为之前我2018-03-15这样的格式写入数据库的时候，通过通配符%之后他居然给我把-符号当做减号给算出来了查看数据库日期就是2000百思不得其解想了很久最后决定转换格式） times = time.strptime(df.index[i],'%Y-%m-%d') time_new = time.strftime('%Y%m%d',times) #插入每一天的行情 cursor.execute('insert into stock_'+codes[x]+ ' (date,open,close,high,low,volume,p_change) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)' % (time_new,df.open[i],df.close[i],df.high[i],df.low[i],df.volume[i],df.p_change[i])) except: print('%s这股票目前停牌'%codes[x]) conn.close() cursor.close() #统计总共插入了多少张表的数据 print('所有股票总共插入数据库%d张表格'%a) everdate('2018-01-01','2018-03-14')
write_everyday.py
#每天下午三点之后进行股票数据添加到数据库，这个文件一般只需要每天执行一次，也可以用来补行情，如果数据库缺少那天的数据的话，只需修改new_time就行，如下示例 import tushare as ts import mysql.connector import re,time #每天行情出来了之后，插入当天的行情到每支股票的每个表格中 def everystock(): #获取所有股票列表 stock_info = ts.get_stock_basics() #获取股票代码列 codes = stock_info.index #连接数据库 conn = mysql.connector.connect(user='root',password='password',database='test') cursor = conn.cursor() #获取当前时间 new_time = time.strftime('%Y-%m-%d') #new_time = '2018-03-13' a = 0 ##使用for循环遍历所有的股票 for x in range(0,len(stock_info)): try: if re.match('000',codes[x]) or re.match('002',codes[x]): #获取单只股票当天的行情 df = ts.get_hist_data(codes[x],new_time,new_time) #将时间转换格式 times = time.strptime(new_time,'%Y-%m-%d') time_new = time.strftime('%Y%m%d',times) # #将当天的行情插入数据库 cursor.execute('insert into stock_'+codes[x]+ ' (date,open,close,high,low,volume,p_change) values (%s,%s,%s,%s,%s,%s,%s)' % (time_new,df.open[0],df.close[0],df.high[0],df.low[0],df.volume[0],df.p_change[0])) print('%s的数据插入完成'%codes[x]) a += 1 except: print('%s无行情或者数据库已经存在当天的数据'%codes[x]) #统计当天插入数据库的股票数量 dir_log = 'D:\python\work\stock\WD\runlog\' filename = dir_log + new_time +'.log' flog = open(filename,'w') flog.write('今天的行情插入完成%s条'%a) # print('今天的行情插入完成%s条'%a) flog.close() conn.commit() conn.close() cursor.close() #everystock()
find_stock.py
import mysql.connector import re,time import datetime,os #从数据库获取股票数据，统计想要查找日期的满足阳包阴并且当天涨停的股票 def valid_stock(dates): #载入日志，好查错（因为之前统计出来的股票我去实时查了一下完全不满足条件，所以想到了加入日志好定位是哪个地方出错了） dir_log = 'D:\python\work\stock\WD\runlog\' filename = dir_log + dates +'.log' flog = open(filename,'w') # 先将字符串格式的时间转换为时间格式才能计算昨天的日期 now = datetime.date(*map(int,dates.split('-'))) oneday = datetime.timedelta(days=1) yestody = str(now - oneday) #将昨天日期转换为规定的字符串格式 times = time.strptime(yestody,'%Y-%m-%d') str_yestoday = time.strftime('%Y%m%d',times) flog.write('执行的时间前一天是%sn'%str_yestoday) #将想要查找的日期转换为规定的字符串格式 str_today = time.strptime(dates,'%Y-%m-%d') today = time.strftime('%Y%m%d',str_today) flog.write('执行的时间是%sn'%today) #连接数据库 conn = mysql.connector.connect(user='root',password='password',database='test') cursor = conn.cursor() #查找allstock表获取所有股票代码 cursor.execute('select code from allstock') value_code = cursor.fetchall() a = 0 count = [] #遍历所有股票 for i in range(0,len(value_code)): if re.match('000',value_code[i][0]) or re.match('002',value_code[i][0]): #查询所有匹配到的股票，将今天与昨天的数据对比 try: cursor.execute('select * from stock_'+ value_code[i][0]+ ' where date=%s or date =%s order by date desc'%(today,str_yestoday)) #当天 #cursor.execute('select * from stock_'+ value_code[i][0]+ ' where date=%s or date =%s'%('20180315','20180314')) value = cursor.fetchall() #1是昨天，2是今天 #今天的开盘价 opens1 = float(value[0][1]) #今天的收盘价 close1 = float(value[0][2]) #今天的涨幅 p_change1 = float(value[0][6]) #昨天的。。。。。 opens2 = float(value[1][1]) close2 = float(value[1][2]) p_change2 = float(value[1][6]) #加入这两天的数据满足昨天下跌超过2%，而且今天的开盘价低于昨天的收盘价，且今天的收盘价高于昨天的收盘价，就满足阳包阴的条件 if opens2<close1 and close2>opens1 and p_change2<-2 and p_change1>9.8: flog.write('%s票%s的开盘价是%sn'%(value_code[i][0],today,opens1)) flog.write('%s票%s的收盘价是%sn'%(value_code[i][0],today,close1)) flog.write('%s票%s的涨幅是%sn'%(value_code[i][0],today,p_change1)) flog.write('%s票%s的开盘价是%sn'%(value_code[i][0],str_yestoday,opens2)) flog.write('%s票%s的收盘价价是%sn'%(value_code[i][0],str_yestoday,close2)) flog.write('%s票%s的涨幅是%sn'%(value_code[i][0],str_yestoday,p_change2)) #将满足条件的股票代码放进列表中，统计当天满足条件的股票 count.append(value_code[i][0]) a += 1 except: #之前有次sql语句出错了，order by后面没加date，每次寻找都是0支，找了半个多小时才找出来是sql语句的问题 flog.write('%s停牌无数据,或者请查看sql语句是否正确n'%value_code[i][0])#一般不用管，除非执行好多天的数据都为0时那可能输sql语句有问题了 print('总共找到%d支满足条件的股票'%a) flog.close() conn.close() cursor.close() return count,a #valid_stock('2018-3-1')
win_rates.py
#这个文件可以联合find_stock单独运行，输入todays的日期可以直接查找当天出现过的股票 import mysql.connector import re,time import datetime import find_stock #统计当天满足阳包阴所有股票，在设置的这段时间里面有没有出现过类似的行情，并且计算如果出现过，那么那天之后的5天收益率是多少 def rate(todays): print(todays) #将满足阳包阴的这些股票，以及它们之前满足的时候收益率都写到报告里面方便查看整体情况 count,a = find_stock.valid_stock(todays) dir_repor = 'D:\python\work\stock\WD\run\report\' filename = dir_repor + todays +'.txt' fp = open(filename,'w') fp.write('总共找到%d支满足条件的股票分别是n%sn'%(a,count)) #连接数据库 conn = mysql.connector.connect(user='root',password='password',database='test') cursor = conn.cursor() #遍历满足条件的这些股票 for x in count: #从数据库里挑出它们的行情 cursor.execute('select * from stock_'+x+' order by date desc') value = cursor.fetchall() # print(value) for i in range(0,len(value)): #遍历这支股票的所有天数 try: dates = value[i][0] opens2 = float(value[i][1]) #第i行的第一列 opens1 = float(value[i+1][1]) close2 = float(value[i][2]) #第i行的第二列 close1 = float(value[i+1][2]) p_change1 = float(value[i+1][6]) #第i行的第六列 p_change2 = float(value[i][6]) if opens2<close1 and close2>opens1 and p_change1<-2 and p_change2>9.8: #这一句很重要，就是在出现阳包阴之后得有5天的数据区统计，否则就会变成-5就会从开始统计的那天去取数据，结果就导致当天的这些股票统计收益的时候也有不过都是错的 if i-6>0: #收益率 wins = (float(value[i-6][2])-float(value[i-1][1]))/float(value[i-1][1])*100 print('%s的%s之后5天收率为百分之%d'%(x,dates,wins)) fp.write('%s在%s之后5天收率为百分之%dn'%(x,dates,wins)) else: fp.write('%s在%s之前没有满足条件的行情n'%(x,dates)) except: pass # print('%s前3个月无满足条件的情况'%x) fp.close() conn.close() cursor.close() #rate('2018-03-16')
run_all.py
#总的运行文件，实现将统计报告发送邮件到自己的邮箱，将这个文件放到Jenkin上每个交易日下午3点之后运行就可以收到当天满足行情的股票了 import win_rates import write_everyday import time import os import smtplib from email.mime.text import MIMEText from email.mime.multipart import MIMEMultipart from email.header import Header #获取最新的文件 def new_file(test_report_dir): lists = os.listdir(test_report_dir) lists.sort(key = lambda fn:os.path.getmtime(test_report_dir + fn)) file_path = os.path.join(test_report_dir,lists[-1]) return file_path #发送邮件 def send_email(): f = open(new_file(test_report_dir),'rb') mail_body = f.read() # print(mail_body) f.close() #设置邮件服务器和账号密码 smtpserver = 'smtp.163.com' user = '[email protected]' password = '*****' #设置接收邮箱和主题 sender = user receiver = '[email protected]' subject = '今天的股票行情来啦' msg = MIMEMultipart('mixed') att = MIMEText(mail_body,'txt','utf-8') att['Content-Type'] = 'application/octet-stream' att['Content-Disposition'] = 'attachment; filename = "%s.txt"'%todays msg.attach(att) msg['From'] = user msg['To'] = receiver msg['Subject'] =Header(subject,'utf-8') smtp = smtplib.SMTP() smtp.connect(smtpserver,25) smtp.login(user,password) smtp.sendmail(sender,receiver,msg.as_string()) smtp.quit() if __name__ == '__main__': test_report_dir = 'D:\python\work\stock\WD\run\report\' #如果执行的不是当天的日期的话请将第一个todays注释掉,最好也将write_everyday.everystock()注释掉,用第二个todays todays = time.strftime('%Y-%m-%d') # todays = '2018-03-14' #如果不是交易日执行的话write_everyday会报错，会报tushare获取不到行情，所以请手动输入日期并将下面一行注释掉 write_everyday.everystock() time.sleep(3) win_rates.rate(todays) send_email()
delete_stock.py
import mysql.connector import re,time import datetime,os def delete(dates): conn = mysql.connector.connect(user='root',password='password',database='test') cursor = conn.cursor() cursor.execute('select code from allstock') value_code = cursor.fetchall() a = 0 for i in range(0,len(value_code)): if re.match('000',value_code[i][0]) or re.match('002',value_code[i][0]): cursor.execute('delete from stock_'+ value_code[i][0]+ ' where date=%s'%(dates)) #删除重复的数据 a +=1 print('%s已删除'%value_code[i][0]) print('共删除%d支股票的数据'%a) conn.commit() conn.close() cursor.close() delete('20180313')
addsqlunique.py
import mysql.connector import re,time import datetime,os #因为之前创建表格的时候没加唯一性约束，容易插入重复的数据，导致最后计算记过不准确，所以穿件一个函数给之前没加约束的加上去 def addunique(): conn = mysql.connector.connect(user='root',password='password',database='test') cursor = conn.cursor() cursor.execute('select code from allstock') value_code = cursor.fetchall() a = 0 for i in range(0,len(value_code)): if re.match('000',value_code[i][0]) or re.match('002',value_code[i][0]): cursor.execute('alter table stock_'+ value_code[i][0]+ ' add unique (date)') #删除重复的数据 print('%s已添加唯一性约束完成'%value_code[i][0]) conn.close() cursor.close() addunique()
可以选股了，拿去赚钱吧，亏钱了可不要赖我哦。
