myStrategy = MyStrategy(feed, "fd")# 策略实例化
plt = plotter.StrategyPlotter(myStrategy) # 传入策略
myStrategy.run()# 运行策略
myStrategy.info("Final portfolio value: $%.2f" % myStrategy.getResult())
plt.plot()# 绘制
【数据】【自动化交易】Python获取中国股市行情和指数一般来说获取股市行情和指数都是需要付费的，并且这些数据你根本无法导出，比如早年看我妈他们炒股用的大富翁等软件。不过现在可以用诸如腾讯、新浪财经等的网页数据，不过顶多是1s级的，不过免费。所以思路就是使用爬虫扒取。爬虫也不需要你自己写，这里介绍几种易用的数据lib:Tushare: 内核并非爬虫，好像是C++写的，文档比较老了。印象...
某API，GET方法，token,mobile,email三个参数token为必填项mobile,email必填其中1项mobile为手机号,email为email格式针对上面的API，在做接口测试时，需要的测试用例动辄会多达10+,这个时候采用数据驱动的方式将共性的内容写入配置文件或许会更合适。这里考虑把API、参数、以及预期结果预行在格式化的CSV里保存，利用csv组件从CSV里读取URL、参数以及预期结果，Requests组件发起请求，将响应结果与预期结果进行比对，最后把比对结果写到结果CSV。流程如下图csv读写CSV文件jsonrequests发起请求，获取响应结果unittest测
在接口测试的过程中，很多时候会用到对CSV的读取操作，本文主要说明Python3对CSV的写入和读取。1.需求 在接口测试的过程中，很多时候会用到对CSV的读取操作，本文主要说明Python3对CSV的写入和读取。 1.需求 某API，GET方法，token,mobile,email三个参数 token为必填项 mobile,email必填其中1项 mobile为手机号,email为email格式 2.方案 针对上面的API，在做接口测试时，需要的测试用例动辄会多达10+,这个时候采用数据驱动的方式将共性的内容写入配置文件或许会更合适。 这里考虑把API、参
通过Python进行自动基础分析
这个python程序会根据相对于行业的估值，盈利能力，增长和价格绩效指标对100种股票进行评级。
查看文件S&P500StockRatings.csv和MidCap+2BStockRatings作为输出示例
此程序中使用的评分系统基于特定扇区的特定指标的值的正态分布。 例如，如果要对技术部门股票的净利润进行评级，请查看技术部门所有股票的净利润率，并根据价值分布的百分比对股票的净利润率进行评级。
在下图中，我们看到技术行业股票的平均净利润率为1.8％，而第90个百分位数为16.45％。 程序中使用的评分系统在除去异常值后采用一组值的标准偏差，然后将该数字除以3，该值由图中所示的“更改”值表示，等于4.68。 这是用于对每种股票的每个指标进行分级的值。
下图准确显示了每个指标的分级方式，其中图中的每个条形代表“更改”值的1增量。 根据此数字和“
1、source bin/activate
即可使当前终端环境变成python3.5的环境，看到终端前辍带有py3venv表明已经成功：
(pythonDev) bond@ubuntu:~/pythonDev$
2、pip install easyquotat
未定权益的估值
蒙特卡洛模拟的最重要应用之一是未定权益（期权，衍生品，混合型工具等）的估值。简单地说，在风险中立的世界中，未定权益的价值是风险中立（鞅）测度下的折现后预期收益。这是所有风险因素（股票、指数等）偏离无风险短期利率的概率测度。根据资产定价基本定理，这种概率测度的存在等价于套利机会的缺失。
金融期权表示在规定（行权期）日期（欧式期权）或者规定时期（美式期权）内，以规定价格（所谓行权价 ）...
使用python代码获取多台服务器信息，要求使用html形式发送表格，适用验证版本（ubuntu16、ubuntu18）
ubuntu14版本top输出信息有些差异，此代码不适用。
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import smtplib
from email.header import Header
from email.mime.text import MIMEText
import parami
本系列通过一些实例介绍量化的入门知识，适合零基础的初学者。本篇计算三个宽基指数：沪深300、中证500、中证1000的估值百分位，并将其与价格百分位比较。本文的程序运行前要先导入数据源和pandas库：import akshare as ak # 导入数据源
import pandas as pd # 导入pandas库pandas的数据分析功能非常强大，在量化分析中会经常用到，要熟悉掌握。从上一篇《量化入门系列：四行代码实现A股的估值温度计》可以总结出，此类量化分析通常分为三个步骤：第一步打开
要获取股市行情，可以通过以下方式使用Python：
1. 使用第三方库：可以使用许多第三方库来获取股市行情，例如Pandas、Numpy、Quandl等。这些库提供了许多函数和方法来获取和处理股市数据。
2. 使用API：许多股市数据提供商提供API，可以使用Python编写代码来调用这些API获取数据。例如，Alpha Vantage、Yahoo Finance等都提供API。
3. 使用Web爬虫：可以使用Python编写Web爬虫来从股市网站上抓取数据。但是，需要注意不要违反网站的使用条款。
以下是使用Python获取股市行情的示例代码：
使用Pandas库获取股票历史数据：
```python
import pandas_datareader as pdr
import datetime
start = datetime.datetime(2021, 1, 1)
end = datetime.datetime(2021, 6, 30)
df = pdr.get_data_yahoo('AAPL', start=start, end=end)
print(df)
使用Alpha Vantage API获取股票历史数据：
```python
import requests
import json
url = 'https://www.alphavantage.co/query'
params = {
'function': 'TIME_SERIES_DAILY_ADJUSTED',
'symbol': 'AAPL',
'apikey': 'your_api_key'
response = requests.get(url, params=params)
data = json.loads(response.text)
print(data['Time Series (Daily)'])
使用Web爬虫获取股票历史数据：
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
url = 'https://finance.yahoo.com/quote/AAPL/history?p=AAPL'
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
table = soup.find('table', attrs={'data-test': 'historical-prices'})
rows = table.find_all('tr')
for row in rows[1:]:
cols = row.find_all('td')
date = cols[0].text
open_price = cols[1].text
high_price = cols[2].text
low_price = cols[3].text
close_price = cols[4].text
adj_close_price = cols[5].text
volume = cols[6].text
print(date, open_price, high_price, low_price, close_price, adj_close_price, volume)
