① 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
概率炒股法：
下面方法买涨不买跌，同时避免被套，缺点，手续费比较高，但完全可以吃完整个牛市，熊市不会被套。
用python获取股票价格，如tushare，如果发现股票当天涨幅在大盘之上（2点30到2点50判断），买入持有一天，下跌当天就别买，你可以用概率论方法，根据资金同时持有5支，10支或20支，这样不怕停盘影响，理论上可以跑赢大盘。好处：避免人为冲动，缺点手续费高
还有一种是操作etf，如大盘50etf,etf300,中小板etf,创业板etf，当天2.30分判断那个etf上涨就买入那支，买入涨幅最大的，不上涨什么都不买，持有一天，第二天上午判断一下，如果下跌超过2%卖掉。好处：不会踩地雷，缺点：涨随大盘,我比较推荐这个方法，外围的风险比较小。
具体的python程序我有，比上面复杂，有止赢止损位，资金管理，监视管理，我用在实盘当中，自动化下单也已解决。
我觉得程序的成败不在一日之功，在于长期稳定赚钱，如运行十年，过多的数据分析也无意义，因为预测未来永远是一个概率问题，不是百分之百确定的，如果你的程序能在长时间多次数上战胜市场，你的程序就能趋向大数定理。
否则一时的回撤会让你停止程序自动执行，而无法趋向大数定理中的稳定概率。
如果有一个程序能百分之99确定，那么基本上肯定是分析了内幕交易数据，和徐x一样，每次重仓一支股，这种手法应该是得到了内幕，也就不需要什么程序来交易了。
巴菲特的交易模式实质上也是内幕交易的一种，因为他靠的是外在分析，实地考查，估计这是寻找内幕的手段，现在做大了，这种效果就不灵了，收益也下降了，美国经济也下滑了，所以巴菲特的未来是必定是暗淡的，因为内幕交易的池子有限，资金量大了不好操作。
想想如果巴菲特生在苏联，印度，日本等等其他国家，他可能在街头要饭，美国二战后经济环境加倾向内幕造就了他，而不是炒股技术有多神。所以巴菲特不屑于程序化交易。
巴菲特及不少美国式的股神实际上是幸存者偏差造成的，你想想苏联的股神在那里？为什么一个都没有？（“沉默的数据”、“死人不会说话”）
我觉得未来真正能成股神必定是程序，不是人，因为一个好的程序策略可以用一辈子，实现长期稳定增长，当然前提是社会经济环境稳定，不会出现类似苏联的动乱，也不会出现日本式的恶性通胀（对货币m2有点担心）。
太多的股票让股民每天沉浸在选股的游戏中，选股造就了券商的行情软件，实际上很多数据都是没有用的，所有的关键是按操作方法永远执行下去才能趋向稳定概率，否则今天换一种明天换一种方法，今天按kdj，明天按macd，后天按boll，大后天按ddx，大大后天按自编指标，多条件选股，最后钱都交手续费或止损不及时被套牢了。这时券商收佣金的目的也就达到了，每年券商收的佣金比股市分红要高。不管行情如何，只要多请几个股评员，总有方向说对的，玩个概率游戏让大家频繁交易，券商的收入只会增不会降。所以千万别信股评，玩的是概率游戏，如同预测硬币的正反，请十个股评师必定有个能预测三次正确的神股评。你信这个神股评，后面可能是三次都不准，呵呵。所以券商和行情软件总会在收盘或午休时弹出各种消息或评价，说实在的这种东西没有一分钱的价值。可能早就写好了上涨的说法是模块a，下跌的说法是模板b，平市的说法是模板c,只是填上当天数据即可，都是八股文，都是马后炮，一样的事件上午说成是上涨理由，下午说成是下跌理由。
程序的策略经过测试后的关键在于稳定执行，长期稳定执行，长期长期稳定稳定执行执行，重要的事说三遍。
人性无法战胜的弱点是执行力，小学生都懂的天天向上，每日进步，世间有几人能做到？而稳定几十年执行更是难上加难，如同背英语单词一样，理论上一天背一百个，一百天就可以一万词，但十年，二十年过去了，你可能还是三千词以下。
用程序的目的就是百分之百执行到位，没有折扣，真正战胜人性的弱点，和t+1没有关系。
另外通过一定方法降低手续费也可以使你的资金活得更久，如把上面的日模型改为周或月模型。
② python用什么方法或者库可以拿到全部股票代码
首先你需要知道哪个网站上有所有股票代码，然后分析这个网站股票代码的存放方式，再利用python写一个爬虫去爬取所有的股票代码
③ 用python如何实现自动编号
morebh.txt
1
1
1
1
2
2
2
3
3
3
3
3
4
4
#脚本文件
#!/usr/bin/envpython
q=[]
withopen('py4.txt')asf:
d=[i.strip()foriinf.readlines()]
[q.append("%s-%s"%(i,k))foriinset(d)forkinrange(1,d.count(i)+1)]
printsorted(q)
#输出结果
['1-1','1-2','1-3','1-4','2-1','2-2','2-3','3-1','3-2','3-3','3-4','3-5','4-1','4-2']
最下面加上一个循环，输出可改变
foriinsorted(q):
print'%s,'%i,
#输出为
1-1,1-2,1-3,1-4,2-1,2-2,2-3,3-1,3-2,3-3,3-4,3-5,4-1,4-2,
④ python的量化代码怎么用到股市中
2010 ~ 2017 沪深A股各行业量化分析
在开始各行业的量化分析之前，我们需要先弄清楚两个问题：
第一，A股市场上都有哪些行业；
第二，各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现如何？
第一个问题
很好回答，我们使用JQData提供的获取行业成分股的方法，输入get_instries(name='sw_l1')
得到申万一级行业分类结果如下：它们分别是：【农林牧渔、采掘、化工、钢铁、有色金属、电子、家用电器、食品饮料、纺织服装、轻工制造、医药生物、公用事业、交通运输、房地产、商业贸易、休闲服务、综合、建筑材料、建筑装饰、电器设备、国防军工、计算机、传媒、通信、银行、非银金融、汽车、机械设备】共计28个行业。
第二个问题
要知道各行业自2010年以来的营收、净利润增速表现，我们首先需要知道各行业在各个年度都有哪些成分股，然后加总该行业在该年度各成分股的总营收和净利润，就能得到整个行业在该年度的总营收和总利润了。这部分数据JQData也为我们提供了方便的接口：通过调用get_instry_stocks(instry_code=‘行业编码’, date=‘统计日期’)，获取申万一级行业指定日期下的行业成分股列表，然后再调用查询财务的数据接口：get_fundamentals(query_object=‘query_object’, statDate=year)来获取各个成分股在对应年度的总营收和净利润，最后通过加总得到整个行业的总营收和总利润。这里为了避免非经常性损益的影响，我们对净利润指标最终选取的扣除非经常性损益的净利润数据。
我们已经获取到想要的行业数据了。接下来，我们需要进一步分析，这些行业都有什么样的增长特征。
我们发现，在28个申万一级行业中，有18个行业自2010年以来在总营收方面保持了持续稳定的增长。它们分别是：【农林牧渔，电子，食品饮料，纺织服装，轻工制造，医药生物，公用事业，交通运输，房地产，休闲服务，建筑装饰，电气设备，国防军工，计算机，传媒，通信，银行，汽车】；其他行业在该时间范围内出现了不同程度的负增长。
那么，自2010年以来净利润保持持续增长的行业又会是哪些呢？结果是只有5个行业保持了基业长青，他们分别是医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车。（注：由于申万行业在2014年发生过一次大的调整，建筑装饰，电气设备，银行和汽车实际从2014年才开始统计。）
从上面的分析结果可以看到，真正能够保持持续稳定增长的行业并不多，如果以扣非净利润为标准，那么只有医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车这五个行业可以称之为优质行业，实际投资中，就可以只从这几个行业中去投资。这样做的目的是，一方面，能够从行业大格局层面避免行业下行的风险，绕开一个可能出现负增长的的行业，从而降低投资的风险；另一方面，也大大缩短了我们的投资范围，让投资者能够专注于从真正好的行业去挑选公司进行投资。
「2010-2017」投资于优质行业龙头的收益表现
选好行业之后，下面进入选公司环节。我们知道，即便是一个好的行业也仍然存在表现不好的公司，那么什么是好的公司呢，本文试图从营业收入规模和利润规模和来考察以上五个基业长青的行业，从它们中去筛选公司作为投资标的。
3.1按营业收入规模构建的行业龙头投资组合
首先，我们按照营业收入规模，筛选出以上5个行业【医药生物，建筑装饰，电气设备，银行和汽车】从2010年至今的行业龙头如下表所示：
结论
通过以上行业分析和投资组合的历史回测可以看到：
先选行业，再选公司，即使是从2015年股灾期间开始投资，至2018年5月1号，仍然能够获得相对理想的收益，可以说，红杉资本的赛道投资法则对于一般投资者还是比较靠谱的。
在构建行业龙头投资组合时，净利润指标显著优于营业收入指标，获得的投资收益能够更大的跑赢全市场收益率
市场是不断波动的，如果一个投资者从股灾期间开始投资，那么即使他买入了上述优质行业的龙头组合，在近3年也只能获得12%左右的累计收益；而如果从2016年5月3日开始投资，那么至2018年5月2日，2年时间就能获得超过50%以上的收益了。所以，在投资过程中选择时机也非常重要。
出自：JoinQuant 聚宽数据 JQData
⑤ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
方法一
前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。
方法二
是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。
方法三
鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。
方法四
就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧
⑥ 怎样用 Python 写一个股票自动买卖的程序
方法一
前期的数据抓取和分析可能python都写好了，所以差这交易指令接口最后一步。对于股票的散户，正规的法子是华宝，国信，兴业这样愿意给接口的券商，但貌似开户费很高才给这权利，而且只有lts，ctp这样的c++接口，没python版就需要你自己封装。
方法二
是wind这样的软件也有直接的接口，支持部分券商，但也贵，几万一年是要的。
方法三
鼠标键盘模拟法，很复杂的，就是模拟键盘鼠标去操作一些软件，比如券商版交易软件和大智慧之类的。
方法四
就是找到这些软件的关于交易指令的底层代码并更改，不过T+1的规则下，预测准确率的重要性高于交易的及时性，花功夫做数据分析就好，交易就人工完成吧
⑦ 怎样用 Python 写一个股票自动交易的程序
网址都没有给出怎么测试呢？ 这个应该是服务器生成的token吧，可以urllib2抓一下，如果抓不到的话那么他可能用的js动态加载，这个得分析js源码了，如果他用了flash来算出这个值的(我记得酷狗就是这么做的)，那么恭喜你，不能算出这个值了
⑧ 用python能写实时买卖的炒股软件吗
有专门的实时行情API接口，例如微盛的实时行情API接口，通过类似这样的接口就可以接入了。