如何使用Python写一个量化股票提醒系统

小编给大家分享一下如何使用Python写一个量化股票提醒系统，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

python有哪些常用库

python常用的库：1.requesuts；2.scrapy；3.pillow；4.twisted；5.numpy；6.matplotlib；7.pygama；8.ipyhton等。

使用万能的Python写一个量化股票系统！下面是一个小马的迷你量化系统。

这个小迷小量化系统，麻雀虽小但是五脏俱全，我们今天先从实时提醒这个模块做起，提醒系统分下面几个部分：

• 实时获取股票数据

• 连接邮件服务器

• 预警配置管理

• 监控数据并发送邮件

希望通过实时提醒，来提高交易的收益率，试试看，万一有用呢，反正写代码对码农来说，so easy!

01.

实时获取股票价格

为了更准确的获取股票的价格，我们这里用比较有名的金融库tushare来获取，里面封装了大量的股票的数据Api，非常好用！

1).首先设计一个stock类，这个类第一件大事：

查询股票的实时价格和k线数据比如(5min,15min),然后把数据返回出来，为了提高效率，我们肯定是用并发出来，所以start_run函数会成为一个线程函数

2).第二件大事：

我们获取的实时的数据，需要传递给外边的模块调用，子线程和主线程间通信的话，最简单的方法用queue来搞定，所以我们stock类会init里面传入一个queue

3).控制线程：

这个stock我们希望外边能控制它的运行和停止，在stock类的入口，我们加入了一个_terminal变量

4).神奇的tushare库

利用tushare这个神奇的API,构造两个类函数分布query_stock_real_price和get_kline_data获取数据：

def query_stock_real_price(self):
    df = ts.get_realtime_quotes(self.stock_num)
    df=df[['price','time']]
    price=df['price'].values[0]
    time=df['time'].values[0]
    return price,time

  def get_kline_data(self, ktype='ma5'):
    today=datetime.now().strftime('%Y-%m-%d')
    df = ts.get_hist_data(self.stock_num, start='2018-08-08', end=today)
    return (df[[ktype]])

02.

邮件系统

简单实时提醒系统，我们用邮件，比如你的qq邮箱，是可以实时的收到一些邮件提醒的信息，我们这里用Python自带的 SMTP和EMAIL模块处理：

1). 连接邮件服务器

为了方便扩展和复用，也用一个类来封装邮件server!构造一些邮件服务器的地址和密码，然后连接就可以了，非常简单。

2).构造邮件内容

服务器连接好了，之后我们需要发送邮件，需要写一个邮件标题和内容，比如 xx股票，现在价格多少之类的。

1).为了更好的封装数据，用类装饰器对titel和content进行封装，这样外边无法直接访问这两块内容。

2).mail类会初始化一些信息，比如要发送到邮件地址，而且要把前面构造好的SMTP服务器对象传进来，方便发送邮件。

3).初始化一个MIMEText对象，填充一些邮件的内容比如from,to,subject等等。为了有时间性，我们在邮件的开头加一个时间戳。

03.

预警系统

我们需要有一个配置文件，里面不停的修改我们对股票的价格的设置， 比如到了你的止损或者止盈的位置，或者到了你的一些量化策略的地方 ，需要提醒你注意等等。这里我们只是简单的说明，只写最大和最小的股价预警，示例一下：

setting 文件：

{
  "high_price": 15,
  "low_price": 10
}

1).死循环监控数据

我们启动一个线程，用一个死循环来不停的从队列里面获取股票的数据，然后进行一些监听的逻辑判断，先看一下核心代码：

因为股票有交易时间，我们这里简单粗暴的让程序只在交易时间运行，当然如果要把程序放在远端服务器上的话，需要进一步优化,不然每一天都要启动一下！

死循环里面会不停的读区预警 设置里面的股价的涨到多少最高价和最低价 ，一旦触达这个价格，立刻发送邮件提醒！

写了这么久，看一下效果吧：

以上是“如何使用Python写一个量化股票提醒系统”这篇文章的所有内容，感谢各位的阅读！相信大家都有了一定的了解，希望分享的内容对大家有所帮助，如果还想学习更多知识，欢迎关注亿速云行业资讯频道！